Por Pep Canals, publicado en 26 marzo 2020
En los últimos años hemos visto cómo el data science revolucionaba nuestra manera de entender el marketing. Disponemos de más datos sobre los consumidores que nunca, y las marcas que sepan aprovecharlos tendrán una gran ventaja. Vamos a ver cómo optimizar tu marketing digital con data science.
Data science para SEO
El data science está cambiando rápidamente las maneras en que optimizamos el posicionamiento de sitios web. Ahora, podemos recopilar muchos más datos sobre cómo interactúan los usuarios con los buscadores, interpretarlos y reaccionar a ellos.
Hasta ahora, el SEO tenía una gran parte de conjeturas y ensayo y error, ya que se desconocen los algoritmos exactos que determinan el posicionamiento de una web en los motores de búsqueda. Con el data science, podemos ser mucho más precisos a la hora de cuantificar lo que funciona y lo que no.
El data science y la inteligencia artificial están revolucionando el mundo del SEO gracias a funciones de aprendizaje automático como:
- Detección de patrones: los motores de búsqueda emplean aprendizaje automático para ayudar a detectar el contenido duplicado y el spam.
- Interpretación de señales específicas de cada consulta y ponderar las diferentes variables en función de la intencionalidad. Por ejemplo, puede que los resultados de búsqueda sean diferentes en función de la búsqueda anterior del usuario.
- Interpretación de imágenes.
Data science para publicidad de display
En el mundo del display, el data science permite:
- Implementar una segmentación contextual, de manera que los anunciantes puedan colocar anuncios más relevantes respecto al lugar donde se ubican.
- Escoger con mayor precisión la ubicación de los anuncios página a página.
- Segmentar la publicidad con mayor precisión en base a los intereses del usuario.
Data science para email marketing
Hemos avanzado mucho desde los tiempos de los correos electrónicos masivos... y gracias al data science, seguimos avanzando. Estas son algunas de sus aplicaciones para email marketing:
- Enviar correos electrónicos personalizados. Por ejemplo, los sitios de ecommerce lo emplean para generar emails segmentados con recomendaciones de producto únicas para cada cliente. De esta manera, consiguen aumentar el ratio de clics y la interacción.
- Conseguir compras repetidas enviando un email justo en el momento adecuado. Por ejemplo, el data science puede usarse para determinar con precisión cuándo está a punto de agotársele un producto a un cliente y enviarle un recordatorio de compra dentro de tu estrategia de marketing.
- Enviar emails orientados a la conversión. Los científicos de datos recopilan datos demográficos y de comportamiento y realizan pruebas constantes para determinar los mejores mensajes y ofertas, para conseguir que los envíos de correo electrónico sean lo más efectivos posible.
- Hacer recomendaciones de producto realmente relevantes. El análisis predictivo ayuda a segmentar el contenido y las ofertas de los emails que se envían a cada cliente individual. Así, es posible encontrar el producto y el momento perfectos para cada usuario y maximizar los resultados.
- Crear microsegmentos de clientes. Con una interpretación correcta de los datos, no hay por qué limitarse a dividir a los usuarios en categorías generales, sino que podemos ser mucho más específicos.
