10 beneficios del Data Science Marketing

Sabemos bien que todos los especialistas en marketing digital siempre han buscado la forma de usar los grandes volúmenes de datos que se generan a cada minuto. Todos estos datos son información demasiado valiosa para las estrategias de marketing y los objetivos de ventas del área, porque un análisis de datos puede mejorar el alcance y la influencia de sus campañas. Al aplicar Ciencia de Datos en las áreas, se podrá analizar la mayoría de datos que constantemente llegan y, eventualmente, convertirlos en exitosas estrategias de marketing.

Con la siguiente infografía te queremos dar un contexto más amplio sobre el marketing digital y el uso actual.

¿Qué es el Data Science Marketing?

El Data Science Marketing es una de las ramas que hacen parte del análisis de datos. Esta ayuda a los marketeros a obtener información que pueden utilizar para sus estrategias de marketing. Para lograrlo, es necesario usar métodos y herramientas basadas en datos para crear, acceder, almacenar y administrar información.

Ejemplo: se puede recopilar información sobre transacciones de comercio electrónico, estos datos se añaden a modelos análiticos, previamente creados, y la información arrojada son predicciones sobre comportamientos futuros de los clientes. Con esta información los profesionales pueden crear sus campañas y contenidos de divulgación.

Así que como ventaja de usar Data Science Marketing es crear estrategias dirigidas a los clientes con mayor precisión. Esto gracias a que el profesional puede conocer los patrones de compra de los clientes y su comportamiento.

Ahora sí

10 beneficios de aplicar Data Science Marketing

1. Planificación con objetivo

Como ya hemos venido diciendo, con base en los análisis del comportamiento de los clientes, y más que se pueden definir, los profesionales de marketing pueden establecer sus estrategias con más objetivo, integrales y eficientes. También, tienen la opción de dirigirse a subgrupos segmentados de clientes o clientes potenciales con sus características específicas.

2. Personalización

Gracias a la Ciencia de Datos la atención a los usuarios se puede personalizar y adaptar a las necesidades que está buscando suplir cada cliente, incluso se puede lograr que cada cliente reciba los productos o servicios con base en sus preferencias personales. Recuerda que uno de los requisitos esenciales de todo negocio es una excelente experiencia de usuario y la atención es una actividad que influye mucho.

3. Estrategia de precios

Los precios generalmente se han basado en variables de fabricación de producto, precios de la competencia, entre otros. Pero utilizar la Ciencia de Datos en este proceso permite ser más certeros con los precios adaptándolos a lo que está ocurriendo en tiempo real.

4. Lealtad del cliente

Todos sabemos que la experiencia del cliente depende mucho para ganar su lealtad, y tener clientes leales es clave para el éxito y crecimiento de un negocio. Con los análisis de datos las empresas pueden detectar patrones de compra comunes y adaptar los productos o servicios para mejorar la experiencia de sus usuarios.

P.D. Los consumidores contentos se convierten en embajadores de la marca.

5. Rentabilidad publicitaria

Los análisis de datos también contribuyen con el desarrollo de los planes en torno a los segmentos individuales. Esto permite que la publicidad sea más dirigida y personalizada hacia los grupos de consumidores específicos, lo que a fin de cuentas hace que los anuncios sean más atractivos y así hay más posibilidad de aumentar las ventas.

6. Lead scoring avanzado

El lead scoring consiste en una técnica que permite asignar una puntuación a cada lead según las probabilidades existentes de convertirse en un cliente. Con esta técnica apoyada de la Ciencia de Datos se pueden crear algoritmos avanzados de lead scoring predictivo para segmentar con más eficiencia y efectividad los contactos en listas y darles un tratamiento especializado.

7. Elaboración de perfiles de usuario

La elaboración de perfiles de usuarios, o descripción de buyer persona, es una de las tareas más desafiantes para los marketers. Sin embargo, la Ciencia de Datos ha permitido avanzar mucho en esta actividad. Hoy en día se pueden crear perfiles de usuarios usando datos del comportamiento en diferentes dispositivos, también se les puede asignar roles en función de sus búsquedas y lo que hacen.

8. Optimización de los presupuestos

Asignar los presupuestos también es una de las tareas retadoras para los marketers, ya que siempre es importante hacerlo de la manera más optimizada posible para obtener el mayor retorno de la inversión.

Con la Ciencia de Datos se pueden analizar los patrones de gasto y adquisición con el fin de hacer modelos predictivos que apoyen la distribución de los presupuestos de una mejor manera y entre diferente canales, formatos y campañas.

9. Análisis de opiniones

Saber que piensa el público es uno de los KPI´s más importantes en las estrategias de marketing digital, y aunque las opiniones las podemos encontrar por todo lado el análisis es la piedra en el zapato porque es difícil atribuir correctamente el sentimiento de los mensajes.

Por suerte la Ciencia de Datos también facilita y apoya esta labor. Ahora es posible analizar una gran cantidad de mensajes para obtener información relevante e insights sobre creencias, opiniones y actitudes que tiene el cliente frente a los productos o servicios de determinada marca.

También se puede monitorizar la reacción que tiene el público frente a las campañas de marketing y cómo es su interacción con la marca.

10. Fidelización

Con base en la elaboración de perfiles individuales para cada cliente, también se puede conocer cuáles son las ofertas que más le interesan, cuando es el mejor momento para enviarlas y cuáles son los canales y mensajes más adecuados. Con esta práctica se puede ir desarrollando una relación fiel y a largo plazo.

Pasos para utilizar la Ciencia de Datos en una estrategia de marketing digital

Por último queremos que te quedes con este aprendizaje:

Los profesionales del marketing digital a menudo no toman en consideración usar el Data Science Marketing, porque aún es un campo que requiere de más investigación. Sin embargo, cada vez es más importante implementar esta herramienta dentro de sus estrategias, y mucho más con las nuevas tecnologías.

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