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. 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.
El avance tecnológico ha revolucionado muchos campos, y el marketing no es la excepción. El Data Science se ha convertido en un pilar fundamental en este sector, ofreciendo soluciones innovadoras y tendencias que están marcando el futuro del marketing digital.
¿Qué es Data Science?
Data Science es un campo que utiliza técnicas y métodos estadísticos, matemáticos y de programación para extraer conocimientos y patrones significativos a partir de grandes conjuntos de datos. El término Data Science se popularizó en la última década gracias a la enorme cantidad de datos disponibles en línea y a la creciente demanda de información en tiempo real.
Aunque Data Science y Big Data se utilizan a menudo de forma intercambiable, existen algunas diferencias importantes entre los dos términos. Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son difíciles de procesar con herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Data Science se centra en el análisis y la interpretación de los datos para extraer información útil.
En líneas generales, podemos afirmar que el Big Data y Data Science son dos términos relacionados pero distintos. Big Data se centra en la gestión y el procesamiento de grandes cantidades de datos, mientras que Data Science se centra en el análisis y la interpretación de los datos para extraer información útil.
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Aplicaciones del Data Science en Marketing
El Data Science se ha convertido en una herramienta fundamental para muchas empresas y organizaciones que buscan aprovechar al máximo los datos que generan.
1. Personalización y Segmentación
Una de las mayores innovaciones que el Data Science ha traído al marketing es la capacidad de personalizar y segmentar el mercado de manera efectiva. El Data Science permite analizar detalladamente los datos del consumidor, lo que ayuda a las empresas a crear ofertas y mensajes altamente personalizados basándose en las preferencias y comportamientos del cliente.
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.
Por ejemplo, utilizando patrones de compra y comportamientos de navegación online, una empresa puede sugerir productos o servicios que se alinean más con los intereses del cliente.
2. Análisis de Sentimiento
El análisis de sentimiento es una técnica utilizada por las empresas para comprender cómo se sienten los clientes acerca de sus productos y servicios. Las empresas pueden utilizar el Data Science para analizar los comentarios de los clientes en las redes sociales y en otros canales de comunicación. El análisis de sentimiento utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los comentarios de los clientes y determinar si son positivos, negativos o neutros.
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Por eso, también utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural para entender realmente las expresiones de los comentarios y los sentimientos que los mueven.
3. Predicción de Comportamiento
La predicción de comportamiento es una técnica utilizada por las empresas para predecir el comportamiento futuro de los clientes. Las empresas pueden utilizar el Data Science para predecir el comportamiento de los clientes y ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia. La predicción de comportamiento puede ayudar a las empresas a anticipar las necesidades de los clientes y a ofrecerles soluciones antes de que soliciten ayuda.
4. Optimización de Precios
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. 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.
La optimización de precios es una técnica utilizada por las empresas para optimizar los precios de sus productos y servicios en función de la demanda y la oferta. Las empresas pueden utilizar el Data Science para optimizar los precios de forma dinámica y maximizar los ingresos.
5. Selección de Contenidos
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.
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6. Optimización de Canales y Tiempos de Comunicación
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.
7. Identificación de Necesidades Futuras
Además, el data science también recopila y analiza patrones de comportamiento que predicen cuándo necesita un usuario un producto o servicio determinado.
Ejemplos de Empresas que Utilizan Data Science en Marketing
Netflix
A estas alturas, a no ser que vivas en la cima de una montaña, dentro de una cueva o en otro planeta, conoces Netflix. Los VOD (vídeos bajo demanda) como Netflix, HBO, Prime y los centenares que hay, están cobrando más sentido que nunca. Todo el éxito que tiene Netflix sería imposible sin el buen uso que hicieron del Big Data. Netflix no es solo una buena idea, sino una buena ejecución de los datos.
A través del tiempo, Netflix fue guardando todos los gustos de los usuarios, las horas en las que más veían la plataforma, el tiempo medio que le dedicaban a cada capítulo de una serie y acabó creando la suya propia: House of Cards. Debido a que casi todos coincidíamos en que nos gustaba el drama, la política, sensualidad y poder, Netflix decidió apostar por la mítica serie de Kevin Spacey y acertó de lleno.
Amazon
Amazon, otro de los gigantes del mundo de internet lo es gracias al uso masivo de los datos, gracias al Big Data. No es raro que pidamos casi cualquier cosa a través de Amazon. Amazon usaba los datos de los usuarios para hacer listas de recomendaciones, comunicaciones y demás acciones útiles basadas en el “Small Data”. No obstante, no es en el Small Data donde radica el éxito de la empresa.
Podemos ver que Amazon ha ido creando catálogos de productos nuevos continuamente. Esto ha sido debido a que basándose en el marketing predictivo que nos ofrece el Big Data, ha sido capaz de anticiparse a las tendencias de los consumidores.
Nike
Nike es otra de las grandísima empresas que hace uso del Big Data. Las grandes empresas deportivas pueden hacerse con una gran cantidad de datos para luego ir usándolos en diversas campañas y acciones de marketing. Pero no solo se hacen con los datos de los usuarios a través de compras o de visitantes a su web y redes sociales.
Nike (entre otras) ha ido más allá y ha establecido una gran red de productos que se basan en la salud. De esta forma, con estos datos, Nike es capaz de ir creando productos y servicios nuevos basados en lo que el consumidor el está diciendo.
Apple
Cuando hablo de Apple, bien podría estar hablando de Android o de Huawei. Las grandes compañías que tienen un impacto directo sobre el mundo móvil son muy propensas a usar el Big Data. Los millones de usuarios de Apple le están dando información valiosísima a la empresa. Los Apple TV o Apple Watch proporcionan a Apple una gran cantidad de datos que usan para fidelizar más y más a sus clientes.
Spotify
Al igual que Netflix, el objetivo de Spotify es usar el big data para ofrecer una experiencia lo más personalizada posible a los usuarios, pero en este caso en el mundo de la música. De hecho, cada semana ofrece a cada usuario la posibilidad de descubrir una lista de reproducción totalmente personalizada que alberga nuevas canciones que coinciden con sus gustos, una muy buena idea para dar la oportunidad al público de descubrir nuevos artistas y piezas con altas probabilidades de que les acaben gustando.
King (Candy Crush)
La empresa de Candy Crush, King, basa sus decisiones de marketing en el big data. No es casualidad que sea una niña rubia y con pecas la imagen del juego o que los caramelos tengan una forma y color específicos.
Zara
Zara es la mayor empresa de distribución de ropa del mundo.
Quaker
La eficacia de este sistema se pudo comprobar en el lanzamiento de uno de sus productos, la avena Quaker. La empresa seleccionó 24 millones de hogares a los que dirigir el lanzamiento y, más tarde, identificó los establecimientos a los que estas familias iban a comprar. La misión fue crear promociones específicas en estas tiendas, y todo ello haciendo uso del data science. ¿Sus resultados?
Uber
Una de las primeras ventajas en a analítica de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS. Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades.
De igual manera la exitosa y revolucionaria empresa que proporciona a sus clientes una red de transporte privado, a través de su software de aplicación móvil, utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día con lo cual potencian aún más sus ingresos.
Google Fit y Apple Watch
Los procesos de Data Analytics están muy ligados con los fenómenos de Big Data e Internet of Things, que permiten y permitirán aún más en el futuro, extraer enormes cantidades de información para analizar y generar conocimiento.
Sin embargo, los sistemas de análisis de datos no son solo beneficiosos para las grandes empresas, también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de sus datos. Así, los dispositivos “wearables” como Smart watches o pulseras registran automáticamente datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud, y, aún más importante un análisis del conjunto de datos de todo el colectivo, que permitirá desvelar insights beneficiosos para todos los usuarios.
BBVA
Las finanzas y el sector bancario son otro de los grandes beneficiados por la extracción de información útil de la gran cantidad de datos y transacciones que generan. La entidad BBVA ya ha realizado varios proyectos de extracción y análisis de información financiera de las que ha podido obtener tanto las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes (Urban Discovery), el impacto económico de la celebración de grandes eventos o Commerce360 que permite conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución, y que les proporciona una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.
Campaña de reelección de Obama (2012)
Como último gran ejemplo de las posibilidades de aplicación del Data Analytics, la incorporación del uso del análisis de datos en las campañas políticas, como una variante de las campañas de marketing. Así, Obama decidió utilizar la analítica de datos para su reelección en 2012, con hasta 20 miembros encargados exclusivamente en la interpretación de los datos recibidos, extrayendo y generando estrategias en función de las preferencias de sus votantes y sus canales de comunicación preferidos.
Técnicas de Data Mining Aplicadas al Marketing
Valorizar la información de empresa incluida en grandes depósitos de datos es uno de los objetivos más conocidos del data mining.
1. Análisis Cluster
El análisis cluster permite identificar dentro de un archivo un determinado grupo de usuarios según características comunes. Estas características pueden ser la edad, la procedencia geográfica, el título de estudio, etc. Se trata de una técnica de data mining que en el marketing es útil para segmentar la base de datos y enviar, por ejemplo, una cierta promoción al objetivo apropiado para ese producto o servicio (jóvenes, madres, jubilados, etc.).
2. Análisis de Regresión
Prever el futuro es el sueño de cualquier profesional de marketing. Sin sacar la bola de cristal tenemos de nuestra parte el análisis de regresión, una técnica de data mining gracias a la cual estudiar cambios, costumbres, nivel de satisfacción de los clientes y otros factores relacionados con parámetros como el presupuesto de una campaña publicitaria o similares.
3. Análisis Clasificatorio
Y ¿cómo identificar posibles correspondencias entre compradores potenciales de tus productos antes y después de una campaña publicitaria? La respuesta es una: análisis clasificatorio, la técnica de data mining que permite reconocer los llamados pattern (esquemas que se repiten) dentro de una base de datos.
4. Anomaly Detection
Cada negocio, por grande o pequeño que sea, tiene que afrontar a diario las consecuencias de posibles errores cometidos por empleados, proveedores o clientes. Un insignificante descuido durante la fase de introducción de datos o en la adquisición de un producto tiene el mismo efecto que una piedra en el zapato. Nada del otro mundo pero que de todas formas molesta.
Para eliminar radicalmente incongruencias y anomalías de la base de datos se recurre a una técnica de data mining especial que se llama anomaly detection.
5. Association Rule Learning
La utilización común del association rule learning concierne a las actividades de venta de productos, en especial para grandes volúmenes. Tanto si es online a través de un e-commerce o en persona en una tienda (o un centro comercial), se crean relaciones interesantes entre los datos que posees. Relaciones que no sospechabas o que ni siquiera te imaginabas.
¿Un ejemplo? El 90% de los clientes que compran online un producto también compran otro, siempre lo mismo.
6. Árboles de Decisión
Cada vez que tomas una decisión estás en una encrucijada. Cuando hay muchas opciones en vez de la encrucijada tienes un árbol de decisión. En principio tener que ver con un árbol de este tipo confunde las ideas, pero si tenemos una herramienta informática que organiza el árbol y nos somete a elecciones definitivas, incluidos costes/beneficios, la cosa cambia y el mismo árbol se convierte en una valiosa herramienta para el Project Risk Management.
7. Redes Neuronales
Complementar el clustering y los árboles de decisión es el concepto de red neuronal. Se trata de una de las aplicaciones más recientes del data mining según la cual la máquina que utilizas para tus acciones de marketing, y por tanto el ordenador que gestiona tu base de datos, “aprende” a identificar un determinado patrón en cuyo interior hay elementos con relaciones concretas entre sí.
El resultado de este “aprendizaje” es el reconocimiento y la memorización de esquemas que pueden volverse útiles, quizás no en seguida pero sí en el futuro, para decidir si y cómo alcanzar un objetivo.
8. Inducción de Reglas
Si se produce una circunstancia determinada y otra y otra, entonces conseguimos este resultado. Más o menos la regla de la inducción funciona así. Y no es poco: gracias a esta técnica de data mining puedes realizar sofisticados análisis predictivos pescando dentro de bases de datos con números de miles y miles de registros.
Identificar regularidades ocultas quiere decir anticipar los tiempos y actuar con conocimiento de causa, algo que a menudo tus competidores se olvidan de hacer.
9. Data Warehousing
La última, técnica esencial de data mining, pero quizás sería más correcto llamarla aplicación, se llama data warehousing. Aquí entramos en el ámbito de la creación del perfil del cliente (y no solo), en especial respecto al tratamiento de Big Data.
Elegir un software como Egon para el data warehousing quiere decir simplificar las bases de datos, extrapolar la información más interesante sobre tus clientes, facilitar la elaboración de informes detallados y mucho más. En la migración de software y sistemas poder contar con software de data warehouse resulta aún más importante, antes que para el marketing para la evolución de la empresa en sí.
Herramientas y Plataformas para Data Science en Marketing
Para implementar efectivamente el Data Science en las estrategias de marketing, las empresas deben hacer uso de herramientas y plataformas avanzadas de análisis de datos.
Estas incluyen sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM), plataformas de marketing automatizado, y herramientas analíticas especializadas. Estas herramientas permiten recopilar, analizar y actuar sobre los datos de los clientes de maneras innovadoras.