Data Science

Data Science: cómo crear tu buyer persona con el análisis de datos

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    Por Pere Munar, publicado en 7 marzo 2023

    El buyer persona es un personaje de ficción que engloba las características de tu cliente ideal. La creación de esta figura es de gran importancia para el equipo de marketing, el cual debe crear una estrategia alrededor de sus necesidades, gustos, valores, puntos de dolor, etc. Pero también es fundamental que todos los profesionales del equipo conozcan cuál es.

    Dependiendo del negocio, hará falta crear uno o varios buyer personas y, en ambos casos, este se puede construir de la manera tradicional o utilizando data science (ciencia de datos). En este artículo te contamos paso a paso cómo hacerlo a través de este último método y por qué es importante que lo pongas en práctica en tu empresa.

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    Data Science como crear tu buyer persona con el analisis de datos


    ¿Qué es un buyer persona construido en base a los datos?

    Para crear un buyer persona que realmente represente al cliente ideal de la empresa, es importante llegar a conocer en profundidad la personalidad de los clientes, sus motivaciones, comportamientos, objetivos vitales, factores demográficos, etc. Es decir, la mayor cantidad de datos tanto cuantitativos como cualitativos. Como hemos dicho antes, este paso es determinante para que la empresa consiga llegar al público que realmente va a realizar una acción de compra. A diferencia de los métodos tradicionales de creación de buyer persona, el data science permite diseñar un cliente ideal con mucha más precisión y del cual se pueden extraer muchas más conclusiones, pues se tienen en cuenta una gran cantidad de variables y de información.

    En ese sentido, un buyer persona construido con data science es aquel cliente ideal que se diseña a partir de un conjunto de datos de diferentes fuentes, ya sean internas o externas. Entre las fuentes podemos encontrar: encuestas digitales, análisis web, información de redes sociales, herramientas de escucha social, etc.

    Uno de los principales beneficios de crear al cliente ideal a partir de data science es que podemos llegar a conocerlo de forma mucho más rápida que con el método tradicional. Pero, sin duda, lo mejor de todo es que podemos mantenerlo actualizado. Nuestro cliente ideal puede modificarse con el paso del tiempo, pero como podemos recopilar datos en tiempo real, actualizarlo es tarea fácil.

    Con data science, incluso, podemos conocer aspectos como de qué temas habla nuestro cliente ideal en las redes sociales, cuáles son los dispositivos que más usa, las redes sociales que más visita, los recorridos de compra más habituales, etc.

    Ejemplo de BritoPian de cómo hacer un buyer persona a partir de datos de la empresa.


    Data-Science-Buyer-Persona-1

    Data-Science-Buyer-Persona-2


    ¿Por qué no siempre es efectiva la forma tradicional de construir tu buyer persona?

    Construir tu cliente potencial únicamente a partir del método tradicional puede dar lugar a errores. En cambio, combinarlo con información basada en datos te ayudará a crear un cliente potencial mucho más fiel a la realidad.


    Paso a paso para construir tu data-driven persona


    Paso 1: Deja claro tus objetivos

    Primero, debes establecer por qué quieres encontrar a tu cliente potencial ideal. Son muchas las razones que pueden estar detrás de los esfuerzos de una empresa por conseguir definir su buyer persona y es importante establecerlo para orientar tu camino. Algunos de los motivos más frecuentes por los que un negocio se lanza a crear a su buyer persona son:

    • Ofrecer una experiencia de cliente superior.
    • Crear contenido que interese a la audiencia.
    • Encontrar un nuevo tipo de cliente.
    • Estar presente en los canales correctos.
    • Potenciar las ventas.

    Por supuesto, puedes tener más de un objetivo, incluso alguno que no esté en esta lista.


    Paso 2: Recopila datos de los clientes

    Ahora es el momento de descubrir información acerca de tu público objetivo, cuanta más mejor. Recuerda que cuantas más fuentes visites más exacto podrá ser el cliente potencial ideal que diseñes. Y, además, es importante que investigues datos tanto cualitativos como cuantitativos. Estas son algunas de las fuentes que puedes utilizar para recabar datos:

    • Vendedores de tu empresa: estos son los profesionales que tienen contacto directo con el cliente, por lo que tienen una idea más clara de sus preferencias, necesidades y características. En concreto, podrán darte dos datos muy concretos, por qué han elegido la empresa frente a la competencia y por qué están interesados en el producto o servicio que ofreces.
    • Encuestas: los clientes también te pueden proporcionar información muy interesante. A día de hoy puedes utilizar herramientas que ponen a tu disposición encuestas online, por lo que no tendrás que dedicar una gran cantidad de tiempo y esfuerzo en ellas, excepto a la hora de elegir las preguntas que vas a incluir.
    • Sitio web: los análisis sobre tu sitio web disponibles en Google Analytics, o en cualquier herramienta que utilices para analizar tu página, te proporcionarán información muy valiosa sobre el comportamiento de los usuarios al visitar tu web, como por ejemplo qué secciones visitan más, cuánto tiempo permanecen en la web, etc.
    • CRM de empresa: esta es una de las fuentes más importante para recabar información sobre tus clientes actuales.
    • Investigación de mercado: esta fuente puede aportarte datos sobre clientes a los que todavía no has conseguido llegar.
    • Campañas de marketing: los resultados de campañas anteriores que hayas puesto en marcha son una gran fuente de información. Te ayudarán sobre todo a eliminar falsas creencias sobre tu cliente ideal.
    • Análisis estadístico: Statista, por ejemplo, es una gran fuente de información para conseguir datos estadísticos sobre infinidad de nichos. ¡Utilízala!


    Paso 3: Crea una hipótesis

    Basándote en los datos que has recopilado en el paso anterior, llega el momento de formular una hipótesis, es decir, una idea de cómo crees que es el cliente potencial ideal. Para ello, entre toda la información recabada, debes buscar patrones y similitudes que te permitan crear un primer boceto de tu buyer persona.

    En este punto, incluso, puedes darte cuenta de que realmente tu empresa debe enfocarse a dos tipos diferentes de personas, por lo que deberás crear dos buyer persona distintos.


    Paso 4: Pon a prueba la hipótesis

    ¿Es cierta la hipótesis que has planteado? ¿Se ajusta a la realidad de tu empresa? Toca comprobarlo en este paso. Para ello, selecciona a un grupo grande de personas que estén dispuestas a formar parte de la investigación, ponte en contacto con ellas y hazles preguntas sobre tu hipótesis para refutarla o aprobarla.


    Paso 5: Formula el buyer persona definitivo

    Ahora toca hacer ajustes a la hipótesis inicial para crear, por fin, el buyer persona correcto. Es importante que en esta última parte del proceso forme parte toda la empresa o, al menos, que conozcan el veredicto final de forma detallada. Sin embargo, te recomendamos la primera opción para que todos puedan aportar sus puntos de vista y así construir un buyer persona mucho más exacto.

    Asesoria Data Science con Cyberclick


    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.