Por Pere Munar, publicado en 7 septiembre 2023
El Data Science o ciencia de datos es el proceso por el que a partir de datos en bruto se extrae información de valor. En él hay diferentes disciplinas implicadas como la programación, la estadística, las matemáticas… Concretamente, en el mundo empresarial, el Data Science se utiliza para poder contar con una gran cantidad de información objetiva que permita tomar mejores decisiones. Si quieres empezar a implementarlo en tu organización, en este artículo te contamos 6 formas en las que puedes poner en práctica la ciencia de datos para mejorar tus resultados.
Data Science: 6 formas de aplicar los datos en beneficio de tu empresa
Imagina que cuentas con ingentes cantidades de datos sobre diferentes aspectos de tu empresa (clientes, ventas, beneficios, gastos…), ¿qué puedes hacer con ellos? ¿Cómo conseguir que esos datos se conviertan en información de valor? A continuación te contamos 6 formas de conseguirlo.
1. Clustering
El clustering es una técnica que se utiliza para distinguir diferentes grupos de clientes que comparten características dentro de una base de datos a través de algoritmos que identifican patrones.
A diferencia de la segmentación de audiencia o de clientes, el clustering utiliza el data science para realizar una agrupación más precisa y siempre actualizada. Además, esta técnica también permite que se lleven a cabo segmentaciones que atienden a variables más complejas, como las motivaciones o los intereses.
El clustering lo utilizan las empresas para saber qué tipo de audiencias tienen y poder construir a partir de ahí estrategias efectivas de marketing y ventas.
Para poder empezar a realizar un clustering es esencial tener una base de datos bien nutrida que contenga información sobre los usuarios y sus interacciones con la marca. Cuantos más datos haya y de mayor calidad sean, mejores grupos se podrán crear a partir de esta técnica. Y para evitar que estos datos estén desactualizados y que, por tanto, se creen agrupaciones poco precisas y poco útiles, te recomendamos que lleves a cabo una normalización (organización) de datos.
2. Marketing Mix Modelling
El Marketing Mix Modelling es una técnica de data science que puede hacer una relación entre el gasto que supone cada canal de marketing y los resultados que se están obteniendo gracias a ellos para saber si están siendo rentables o no y conocer cómo afecta la fluctuación de inversión en cada canal. Teniendo un histórico de datos potente y utilizando técnicas de regresión, el Marketing Mix Modelling desvela cuánto contribuye cada canal a los KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) de la empresa.
Para que esta técnica sea realmente efectiva, además de contar con suficientes datos y de que estos sean representativos, es aconsejable eliminar aquellos que pueden generar ruido o dar lugar a resultados poco realistas, como por ejemplo los datos que genera la estacionalidad o los altibajos económicos, ya que no representan situaciones típicas o modelo.
3. Churn rate o tasa de cancelación de clientes
El churn rate o la tasa de cancelación de clientes mide la cantidad de clientes que se dan de baja de una suscripción o que dejan de comprar nuestros productos o de consumir nuestros servicios en un periodo de tiempo concreto. Un churn rate alto puede ser un peligro para las organizaciones, por lo que saber por qué se debe es crucial para poder ponerle freno a tiempo y cambiar la estrategia.
El churn rate es muy importante porque conseguir nuevos clientes cuesta hasta 5 veces más que retenerlos, por lo que aquellos consumidores que ya son nuestros clientes son un tesoro y hay que evitar perderlos. Es por eso que las estrategias de retención de clientes deben tener un lugar privilegiado en tu estrategia de marketing y ventas.
Como en todas las técnicas que aquí te contamos, para obtener la tasa de cancelación de clientes hay que contar con una potente base de datos que contenga información de los clientes y de su interacción con nuestra marca a lo largo del tiempo.
Además, los algoritmos de data science que realizan esta técnica también son capaces de detectar patrones y saber cuánta probabilidad existe de que un nuevo cliente abandone nuestra marca.
4. Sistema de recomendación con machine learning
Los sistemas de recomendación con machine learning son sistemas de recomendación que funcionan con aprendizaje automático y que son capaces de predecir cuáles son los productos o servicios de tu empresa con mayores probabilidades de ser comprados por un usuario para, posteriormente, mostrárselos más veces durante su experiencia de compra en el ecommerce, marketplace o web. De esta forma, los clientes pueden recibir sugerencias personalizadas y las probabilidades de venta aumentan.
En este caso, se utilizan algoritmos avanzados de data science que son capaces de realizar comparaciones muy profundas y detalladas entre diferentes perfiles de usuario para encontrar patrones comunes. Al final, todos los procesos de data science siguen, como ves, un mismo procedimiento.
Si estás pensando en poner en práctica esta técnica de data science, debes tener en cuenta dos cosas: que solo será útil si cuentas con una gran base de datos y con un catálogo amplio de productos. Por tanto, si todavía tienes pocos clientes y vendes pocos productos o servicios, la información que este algoritmo puede proporcionarte no te será muy útil. En ese caso, te recomendamos esperar.
5. Predicciones de series temporales con machine learning
Las predicciones de series temporales con machine learning predicen, a través de aprendizaje automático, patrones estacionales que se repiten. Son útiles para que las empresas puedan anticiparse a las necesidades del mercado y tomar mejores decisiones. Aunque a veces es obvio que va a haber un aumento o bajada de la demanda (por la existencia de determinados eventos), las predicciones de series temporales nos pueden ayudar a saber con exactitud, por ejemplo, los horarios de mayor y menor afluencia.
6. Elasticidad precio de la demanda
Es una fórmula que indica cómo repercute un cambio en el precio de un producto o servicio sobre la oferta y la demanda.
Gracias al data science ya no es necesario hacer cálculos para saber cuál es la elasticidad precio de la demanda, pues es suficiente con tener una base de datos con un gran histórico de precios y ventas. Los algoritmos serán capaces de saber cómo va a cambiar la demanda de un producto con simplemente variar su precio, lo que permite a las empresas tomar mejores decisiones al respecto.
