Data Science

10 aplicaciones del data science en el marketing

    Por Pere Munar, publicado en 10 noviembre 2020

    En el marketing digital, vivimos en la era de los datos. Podemos conseguir un montón de información increíble sobre cada usuario, prácticamente en tiempo real. Pero ahora, nuestro reto es saber cómo aplicar toda esta información a nuestros objetivos de marketing.

    El data science es la disciplina que se encarga de procesar todos estos datos y convertirlos en insights que nos ayudan a mejorar nuestro marketing. Aún estamos descubriendo la punta del iceberg de todo lo que podemos hacer con ellos, así que nos esperan un montón de novedades interesantes durante los próximos años. Para ir abriendo boca, quiero compartir contigo estas 10 aplicaciones del data science en marketing digital. ¡No te las pierdas!

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    10 aplicaciones del data science en marketing digital

     

    1) Estrategia de precios dinámicos

    La mayoría de los marketers basan su estrategia de precios en factores como el coste de fabricación del producto, los márgenes y los precios de la competencia. También entran en juego aspectos más subjetivos, como el posicionamiento que queremos dar a la marca.

    Utilizar el data science en este proceso nos permite no tener que hacer estimaciones a ojo y dar en la diana, adaptando el precio a lo que está ocurriendo en tiempo real. Así, podremos tener en cuenta elementos como el comportamiento global del mercado, las preferencias individuales del cliente, las reacciones ante descuentos anteriores y un largo etcétera.

     

    2) Lead scoring avanzado

    El lead scoring es una técnica que nos permite asignar una puntuación a cada lead en función de sus probabilidades de convertirse en cliente, a fin de poder centrar nuestros recursos en los contactos más rentables.

    Gracias al data science, podemos crear algoritmos avanzados de lead scoring predictivo que tienen en cuenta múltiples factores para segmentar a tus contactos en listas y darles un tratamiento especializado para multiplicar las posibilidades de conversión.

     

    3) Email marketing

    El data science puede utilizarse para averiguar qué emails resultan más atractivos para qué clientes en concreto. Por ejemplo, podemos saber con qué frecuencia se leen los emails, cuándo enviarlos, qué tipo de contenido funciona mejor con cada segmento de audiencia, etc. Así, podemos enviar campañas de email marketing contextualizado y llegar a los clientes con las mejores ofertas para ellos.

     

    4) Marketing de contenidos

    El marketing de contenidos supone una inversión elevada de tiempo y esfuerzo, así que es fundamental asegurarnos de que estamos creando los contenidos adecuados para llegar a nuestra audiencia e influir en su comportamiento.

    El data science puede ayudarnos a averiguar datos sobre nuestra audiencia que nos ayudan a crear los mejores contenidos para cada cliente. Por ejemplo, si un usuario ha llegado buscando una palabra clave concreta a través de Google, sabemos que tenemos que usarla en los contenidos. Yendo aún más allá, podemos usar el data science para ayudarnos a crear sitios web dinámicos y personalizados, que muestran contenidos diferentes a cada persona que los visita.

     

    5) Elaboración de perfiles de usuario

    Uno de los mayores retos del marketing digital de hoy en día es elaborar perfiles de usuario coherentes a través de diferentes dispositivos, que además tengan en cuenta que los usuarios se interesan por diferentes productos en diferentes momentos.

    Gracias al data science, cada vez avanzamos más en este sentido. Ahora podemos crear buyer personas usando datos del comportamiento del usuario en diferentes dispositivos e incluso asignarles roles en función de lo que estén haciendo en ese momento (por ejemplo, el comportamiento online de un usuario varía durante su jornada de teletrabajo o cuando está buscando opciones de entretenimiento).

     

    6) Optimización de los presupuestos

    A los marketers nos preocupa asignar el presupuesto de la manera más optimizada posible para obtener el mayor retorno de la inversión.

    El data science permite analizar los patrones de gasto y adquisición para poder hacer modelos predictivos que nos ayuden a distribuir mejor el presupuesto entre diferentes ubicaciones, canales, formatos y campañas y conseguir la máxima eficiencia posible.

     

    7) Experiencia de cliente

    Analizar los datos nos ayuda a decidir cuál es el momento y el canal adecuados para comunicarnos con los clientes. Por ejemplo, podemos saber si un usuario no es muy receptivo a los SMS, pero sí a los correos electrónicos enviados fuera del horario laboral. Todo ello nos permite optimizar su experiencia a la hora de relacionarse con la marca.

    Además, el data science también recopila y analiza patrones de comportamiento que predicen cuándo necesita un usuario un producto o servicio determinado. Así podemos adelantarnos a sus necesidades y crear una experiencia lo más fluida posible.

     

    8) Definición de audiencias

    La segmentación de audiencias es fundamental para conseguir los objetivos de marketing de la marca sin pasarnos del presupuesto establecido. Lo ideal es enviar nuestros mensajes solo a los usuarios que más se asemejan a nuestro cliente ideal y que más probabilidades tienen de convertir.

    Dado que ahora podemos analizar las interacciones de cada usuario con nuestra marca, el data science nos puede ayudar a crear segmentos hiperespecíficos y adecuar los mensajes que les enviemos para lograr la máxima efectividad.

     

    9) Análisis de opiniones

    Los expertos en marketing digital tenemos una oportunidad sin precedentes para saber qué piensa nuestro público objetivo. En muchos casos, ni siquiera tenemos que preguntarles: sus opiniones están en internet al alcance de todos. El problema está en ser capaces de analizarlas y atribuir correctamente el sentiment de los mensajes.

    Por suerte, la evolución del data science y la inteligencia artificial hacen que ya sea posible analizar una gran cantidad de mensajes para obtener insights sobre las creencias, opiniones y actitudes de los clientes. También podemos monitorizar cómo reaccionan a las campañas de marketing y cómo interactúan con la marca.

     

    10) Fidelización

    Por último, pero no menos importante, podemos aplicar el data science a un aspecto crítico de cualquier negocio: la fidelización.

    Al elaborar perfiles individuales para cada cliente basados en datos, podemos saber cuáles son las ofertas que más les interesarán en cada momento y enviarles los mensajes adecuados por los canales adecuados. Así, iremos desarrollando una relación a largo plazo que dará lugar a recomendaciones y compras repetidas.

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    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick. _____________________________________________________________________ Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.