Las empresas modernas se diferencian mucho de las empresas de hace algunos años. Lo principal, aunque no es lo obvio, es que están rodeadas de datos de todas las índoles. Pero ¿de qué sirven los datos si no se pueden recopilar y resignificar en un lenguaje claro, para que se conviertan en información valiosa para la empresa?
Sabemos lo que estás pensando: de eso se trata el business intelligence (BI). Aunque están íntimamente relacionadas, el BI no es lo mismo que las ciencias de datos. El primero se centra en la recopilación y análisis de datos para la toma de decisiones, mientras que el segundo usa técnicas más avanzadas que permiten descubrir patrones, tendencias y predicciones que ayuda a la empresa en todo su comportamiento.
Una vez evacuado eso, y con una breve descripción de qué son las ciencias de datos, avancemos con su relación con el marketing y las ventajas que otorgan
¿Dónde se unen las ciencias de datos y el marketing?
Aunque las ciencias de datos pueden aplicarse en el campo médico, de la tecnología, matemático, estadístico, entre muchos otros, nos detendremos en su aplicación en el marketing. La data science puede ser la diferencia entre una campaña exitosa o desastrosa.
Si las ciencias de datos recolectan, organizan y analizan toda la data, también puede hacerlo en los datos de consumo. Éstos están desparramados por todos lados y las empresas no podrían juntarlos si no contaran con esta tecnología. ¿Y por qué son tan importantes? Porque responden a las grandes interrogantes de las compañías dedicadas al marketing: “¿cuál es la mejor manera de llegar a cierto público?”, “¿cuál es la tendencia actual?”, “¿cuál es el producto más popular?”, seguido de un largo etcétera.
Se empieza por el principio: ¿cómo se recopilan los datos?
Como se mencionó antes, un buen ejercicio es pensar en los datos como pequeñas piezas de información repartidas por todos lados. Las fuentes que utilizan las ciencias de datos para recopilarlos pueden ser base de datos que les proporcione la empresa, encuestas que llene su público de manera voluntaria o la huella digital que dejamos.
¿De qué se trata esta huella digital? Los científicos de datos tienen la habilidad y las herramientas para acceder a la actividad online que haga su público objetivo. Así, todo like o comentario en redes sociales, historial de búsqueda y compra y la información en tiempo real que den los dispositivos inteligentes (smartphone, smartwatch) o IoT (internet de las cosas) puede y probablemente sea usado para obtener datos.
Pensemos un momento en las cookies. La mayoría de los sitios web pide que el usuario acepte sus cookies, y muchas veces no lo deja visualizar la página si no lo hace. Algunas de esas cookies son pequeñas herramientas (muy poderosas) que hace que el científico de datos reciba las preferencias, acciones e interacciones de la persona usuaria.
Esto puede generar gran incomodidad en muchos de las personas que usan internet todos los días: ¿estamos siendo espiados constantemente? Es más complejo que eso. La buena noticia es que toda recopilación de datos ética asume una gran responsabilidad en las políticas de privacidad y seguridad del usuario. En otras palabras, la recopilación de datos no debería hacer daño a nadie. Por el contrario, ayuda a tener una experiencia de usuario mucho más personalizada.
¿Cómo usar los datos para conocer a los clientes?
Los data scientist proveen a la empresa de información que tiene mucha utilidad. Si nos detenemos en el campo del marketing, estos datos sirven, por ejemplo, para enfocar las campañas al público adecuado, lo que inmediatamente lleva a gastar menos presupuesto. Otra aplicación de los datos es encontrar los canales justos para transmitir el mensaje, ya que de nada sirve usar, por ejemplo, Facebook Ads si nuestro público no usa esa red social. En otras palabras, se puede segmentar y realizar perfiles de clientes.
Al conocer cómo las distintas personas se relacionan con los productos, se podrá personalizar su experiencia al máximo. Una demostración de esto es cuando las plataformas on demand, como Netflix, recomiendan series y películas en base al gusto y comportamiento del usuario.
Una aplicación muy importante es que, a través de las ciencias de datos, se puede medir la reacción del público frente a una campaña o lanzamiento de un nuevo producto, incluso en tiempo real. Así, se podrá saber cuánto dura una nueva acción o producto en la boca del público (estacionalidad). Además, también está la posibilidad de seguir de cerca a la competencia y a sus respectivos datos.
Estas son solo algunas de las posibilidades que da la data science en el rubro del marketing y la publicidad.
¿La data science puede predecir comportamientos?
Dicho lo anterior, la gran pregunta es: ¿se puede predecir el comportamiento del público objetivo mediante las ciencias de datos? La respuesta, a grandes rasgos, es sí.
¿Y cómo lo hace? De varias maneras. Una de ellas es analizando los datos históricos de compras online para descifrar patrones de comportamiento y, así, deducir cuáles productos le interesarán en un futuro. También, al escanear sus redes sociales, puede predecir cuál será el recibimiento del producto y qué sensaciones causará, en base a las emociones que presenta su público frente a distintos estímulos.
A la vez, analizando los patrones estacionales, datos de venta y tendencias, se puede definir cuál será la demanda del producto o servicio. Por supuesto que, al predecir el comportamiento de los potenciales y ya asentados clientes, también se puede prever quiénes están por abandonar la marca y hacer acciones al respecto.
Las ciencias de datos pueden optimizar campañas
Como ya hemos demostrado, las ciencias de datos son una herramienta fundamental para optimizar campañas. Se utilizan diversas técnicas y las más conocidas son el Business Intelligence (previamente mencionado), las pruebas A/B y el marketing basado en tiempo real.
El BI ayudará a la toma de decisiones empresariales, recopilando datos sobre los clientes y procesándolos hasta obtener información valiosa. Finalmente, todo eso se compila en un informe interactivo que la organización tomará muy en cuenta a la hora de decidir.
Las pruebas A/B son otra técnica muy usada. Consiste en crear dos versiones de un mail, fracción de campaña, anuncio, página web, etc. y enviárselos a dos públicos distintos. Luego, se analizan los datos de los resultados y su respectivo rendimiento. La versión con mayor impacto será la elegida.
Finalmente, ya hemos hablado del marketing en tiempo real. Se basa en las interacciones en redes, tendencias del mercado, datos que dan los smatphones o IoT, entre otros. Esto resulta en una medición rápida y personalizada, lo que impacta de manera total en las próximas decisiones que se tomarán sobre la campaña.
No esperes más: ¡comenzá a sumar a las ciencias de datos!
El futuro de las ciencias de datos no podría ser más prometedor. Mientras que cada vez más empresas las utilizan, la popularización de la inteligencia artificial y el machine learning solo le suman valor: se espera que estos dos componentes se adhieran a la data science y la hagan mucho más específica. Además, es un hecho que se tornarán más accesibles y fáciles de usar, para que las empresas no deban destinar una gran cantidad de dinero a éstas.
En conclusión, las ciencias de datos son un método más para mejorar la efectividad del marketing en una marca o empresa y suma cada vez más discípulos. Para comprobar su efectividad, solo se debe probarlas. Hasta ahora, solo han recopilado recomendaciones… además de datos.
