Ciencia de datos y Marketing, dos disciplinas irremediablemente unidas

Enviado por ENAE, el 07/06/2022 - 02:19

Ciencia de Datos y Marketing, dos disciplinas irremediablemente unidas

A lo largo de la historia del marketing hemos visto como se han producido grandes saltos evolutivos. Llegan nuevas tecnologías, y nuevas formas de enfrentar la disciplina. Uno de los saltos más importantes que hemos visto en los últimos años ha sido la llegada de internet y las redes sociales.

Con internet y las redes sociales se pasó de un marketing y una comunicación de masas, a un marketing mucho más personalizado, con medidas mucho más exhaustivas, y una democratización de los medios, pero sobre todo, supuso una capacidad de segmentación increíble. Se pasó de una comunicación de masas, a una comunicación de nicho, llegando con una precisión increíble a nuestro público objetivo.

Pues, ahora, parece que la evolución natural del marketing vendrá determinada por el análisis y procesamiento de grandes datos. La Ciencia de Datos y el Marketing parecen irremediablemente dos disciplinas que tienden a su unión.Todas las herramientas sobre las que se apoya la analítica avanzada de datos podremos incorporarlas para la mejora en la toma de decisión del marketing. Necesitamos de profesionales capaces de implementar en la empresa la nueva forma de analizar la información y tomar las decisiones.

Con cada paso y evolución del marketing vemos que muchas empresas se quedan fuera del mercado por no incorporarse, o por llegar tarde a la incorporación e implantación de las nuevas tecnologías. En mercados tan competitivos, pequeños cambios y diferencias respecto a la competencia pueden suponer grandes ventajas.

En la actualidad vamos a ser capaces mediante inteligencia artificial replicar las habilidades cognitivas del ser humano, y este gran salto en el marketing puede suponer anticipar comportamientos, adecuar de una forma mucho más efectiva nuestra oferta a la demanda, o personalizar la oferta a cada individuo, con la consiguiente mejora en los resultados.

 

Análisis avanzado de clientes, segmentación

Las campañas de comunicación de muchas empresas en los últimos años, con prácticas de envío masivo de mailing, pop-up en las webs, o mensajes de navegador, han resultado abrumadoras. Muchos clientes se ven sobrepasados por el gran número de comunicaciones que reciben todos los días. Comercios electrónicos envían de forma periódica sus comunicaciones de forma masiva, sin tener una mínima segmentación.

Con la utilización de algoritmos de clasificación como pueden ser los algoritmos k-means, vamos a poder segmentar en función de una multitud de variables, y así, crear clusters de nuestros clientes a los que mandar una comunicación mucho más ajustada a sus necesidades. Con este ejercicio de adecuación de oferta a demanda vamos a ver una gran mejora en nuestros resultados.

 

Posicionamiento SEO

El posicionamiento SEO es para muchas empresas una de las principales fuentes de tráfico y ventas. Supone para muchos negocios, con el peligro que ello conlleva, un alto porcentaje de la cifra de negocio. Por ello, todo experto en SEO debe estar atento a su estrategia SEO de forma constante, y apoyarse en herramientas de Big Data puede suponer una diferenciación, y una ventaja competitiva.

Google, desde sus comienzos, tiene como obsesión dar al usuario la respuesta más adecuada y relevante a la cuestión planteada por el usuario. Para ello, Google utiliza algoritmos NLP (Neuro Linguistic Programming) para intentar comprender la intención del usuario. Así, Google identifica la intención y en función de ésta mostrará unos resultados u otros.

Por ello, el responsable SEO de cada empresa debe comprender la forma y la intención con la que el usuario busca sus productos, y adecuar el contenido y texto a las directrices de Google y a las necesidades del usuario.

Podemos utilizar algoritmos como BERT para analizar, por ejemplo, la intención del usuario. Así, podemos entrenar al algoritmo para que sea capaz de clasificar las palabras clave de un texto como transaccionales y no transaccionales. De aquí, podemos obtener una cifra de las webs mejores clasificadas en los resultados de búsqueda y podemos adecuar nuestro texto a los mejores textos que nos muestra Google. Con este ejercicio podremos obtener otra pequeña ventaja competitiva.

 

Publicidad en buscadores

Al igual que pasa con el SEO, la publicidad en buscadores gira en torno a palabras clave, ser capaces de detectar la intención de estas palabras clave nos puede ayudar a abaratar y mejorar los datos de nuestras campañas de la red de búsqueda.

Por ello, con los algoritmos entrenados como BERT de Google, vamos a poder realizar un entrenamiento específico para mejorar los textos de nuestra publicidad. Con esto, conseguiremos palabras clave que se ajustan más a la intención del usuario, y vamos a conseguir una reducción de los costes por adquisición que provienen de esta fuente de tráfico a nuestras webs. Si aumentamos la calidad del anuncio, reducimos costes.

 

Redes sociales

En redes sociales podemos aprovechar la potencia del Big Data y el marketing  en dos sentidos: por un lado, para la escucha, y por otro para la interpretación de esos datos que hemos obtenido de la escucha en redes. Es más fácil que nunca monitorizar las redes, identificar sentimientos hacía nuestro productos y servicios, y adquirir ideas de mejora para nuestra empresa.

 

Analítica avanzada

Con la potencia de las herramientas Big Data vamos a poder lograr una analítica de datos de marketing avanzada. Gracias a los algoritmos supervisados y no supervisados podremos obtener información valiosa y hacer predicciones que nos ayudarán en nuestra toma de decisión.

La visualización de datos con herramientas como PowerBi, es una de las mayores ventajas que podemos obtener con la aplicación del BigData al Marketing.

Además, podremos ayudarnos de técnicas predictivas de regresión para predicción de ventas, o para determinar la sensibilidad al precio y establecer de forma más óptima una estrategia de precios. Estamos ante el marketing predictivo.

Análisis de pérdida de clientes, estrategia de retención. En función de algunas variables vamos a poder establecer cuáles de ellas son más importantes a la hora de perder a un cliente, y vamos a poder calcular de esos clientes cuáles son los que tienen una mayor posibilidad de dejar de ser clientes. Si disponemos de estos datos, vamos a poder crear una estrategia de retención y vamos a poder llevar a cabo acciones para que estos clientes no dejen nuestra empresa.

 

Patrones de comportamiento, sistemas de recomendación

Con los algoritmos de los que disponemos vamos a ser capaces de reconocer patrones de comportamiento de nuestros usuarios. Así, gracias a estos patrones, ya sea del propio usuario, uno a uno, o de todos nuestros usuarios, vamos a poder recomendar productos y servicios que sabemos tienen una mayor probabilidad de ser comprados que otros. Recomendaciones basadas en los gustos de un usuario, o extrapolaciones de comportamientos de un grupo de usuarios. Si a un grupo de personas le ha gustado esto y este usuario se parece a los usuarios de ese grupo, es probable que a este usuario también le guste lo mismo que al grupo.

Si analizamos el listado completo de nuestros usuarios y somos capaces de establecer qué categorías de productos adquieren, resultará más fácil crear una comunicación adaptada a las preferencias del usuario. Esto, además de conseguir usuarios más fieles a nuestra empresa, pues le estamos ofreciendo lo que necesitan, mejorará todas las ratios de rendimiento.

 

Bots y respuestas automáticas

En la actualidad contamos con Bots que son capaces mediante inteligencia artificial dar respuesta a usuarios sobre cualquier cuestión relacionada con nuestra empresa. Servicios entrenados como Amazon Lex nos permite configurar un chat bot que ya está entrenado y que aprende para poder dar respuesta a las cuestiones de nuestros usuarios. Reduciendo la carga de trabajo de las personas que se encargan de la atención al cliente en nuestra empresa.

 

Estrategia Big Data Marketing

Existe un gran número de soluciones en la nube que nos van a permitir de forma relativamente barata almacenar, tratar y utilizar estos datos para lograr una empresa con un departamento basado en el Big Data Marketing.

Para ello, la estrategia es clave, la empresa debe determinar qué herramientas puede utilizar en función de sus necesidades. Estas herramientas deben estar al servicio de la estrategia, no debemos olvidarnos que todo esto nos puede servir para un propósito, utilizar estas herramientas sin tener definida una estrategia, con sus objetivos y acciones no nos ayudará a largo plazo. Todas las herramientas y análisis los debemos utilizar con un sentido y este sentido estará determinado por la estrategia.

El reto de las empresas será convertir su marketing en un marketing basado en datos. Crear un ecosistema donde la recogida de datos, el procesado, el tratamiento y el visionado ayude a la empresa de forma ordenada a tomar decisiones basadas en datos.

Para ello la clave es determinar qué queremos obtener de las herramientas que tenemos a nuestra disposición. Suele ser un error común centrarnos en las herramientas y olvidarnos del marketing. Estas herramientas están a nuestra disposición para ofrecernos claridad, patrones de conducta y comportamiento que de otra forma no podríamos ver, pero para obtener valor de los datos, antes tenemos que tener claro nuestro plan de marketing y saber qué información es la que necesitamos para mejorar nuestro marketing.

Los datos que nos ofrece el Big Data para nuestro departamento de marketing necesitan de personas con la experiencia necesaria en el mercado para poder interpretar. Sin este conocimiento previo, nada de lo que nos ofrezca el Big Data servirá para mejorar. De ahí, la importancia de la correcta visualización y presentación de los datos. Por tanto, necesitamos personas que sepan interpretar los datos, y que canalicen la información allí donde se necesite.

Nos encontramos ante una nueva evolución del marketing apasionante. Un marketing basado en datos, donde la recogida de datos, el análisis y la visualización nos va a dar otra forma de ver el mercado y nuestra empresa. Donde vamos a tener una visión mucho más clara de todo lo que nos rodea: mercado, cliente, y propia empresa. Así, un correcto análisis de todo este ecosistema Big Data Marketing nos permitirá tomar decisiones más acertadas y lograr ventajas respecto a la competencia.

 

AUTOR: Santiago David López Cánovas
Director - BigData Marketing en Bebow, agencia de Marketing Digital en Murcia y alumno graduado del Máster en Data Science for Business de ENAE Business School.