Ahora estamos observando un punto de inflexión en el marketing: la ciencia de datos y el aprendizaje automático ya están disponibles no solo para empresas a gran escala. Aparecen nuevas soluciones una tras otra, las campañas publicitarias se están volviendo más densas y los especialistas en marketing a veces incluso se están convirtiendo en programadores.
La verdad es que las palabras Data Science, Big Data, Machine Learning han estado presentes en el marketing durante años. Muchos los han escuchado, pero solo unos pocos lo han visto. Naturalmente, el comercio electrónico se ha convertido en una de las industrias más avanzadas en esta área. En este momento, decodificar grandes cantidades de datos es una tarea gigantesca. Aquí es donde Data Science puede ayudar.
La primera y principal razón por la que Data Science tiene un enorme valor para el marketing es la posibilidad de extraer información significativa de los datos y discernir las ideas correctas.
¿Qué mecanismos utilizan los científicos de datos para el marketing?
1. Del análisis de regresión al análisis predictivo.
El análisis de regresión es una herramienta poderosa para los especialistas en marketing que forma parte del análisis predictivo. En palabras simples, el científico de datos realiza un análisis de regresión para detectar la fuerza de las similitudes entre variables específicas del cliente con la compra de un producto en particular. Hay tres clases principales de modelos predictivos basados en un análisis de regresión que utilizan activamente empresas conocidas como eBay y Amazon:
Modelos de clúster (segmentos): se utilizan para la segmentación de clientes; Los algoritmos segmentan los grupos objetivo en función de numerosas variables, desde la demografía hasta el total de pedidos promedio. Los modelos de clúster comunes incluyen la agrupación de comportamiento, la agrupación basada en productos (también denominada agrupación basada en categorías) y la agrupación basada en marcas.
Modelos de propensión (predicciones): se utilizan para dar predicciones "verdaderas" sobre el comportamiento del cliente. Los modelos comunes incluyen el valor predictivo de por vida; la probabilidad de compromiso; propensión a darse de baja; propensión a la conversión; propensión a comprar, etc.
Filtrado colaborativo (recomendaciones): se utiliza para recomendar productos, servicios y anuncios a los clientes en función de una variedad de variables, incluido el comportamiento de compra anterior. Los modelos comunes (como los utilizados por Amazon y Netflix) incluyen recomendaciones de venta ascendente, venta cruzada y próxima venta.
En lugar de observar el comportamiento pasado para predecir lo que un consumidor hará a continuación, los modelos predictivos pueden pronosticar las tendencias del consumidor con mucha más precisión. Data Science hace posible que los especialistas en marketing tomen esta información y planifiquen campañas estratégicas a su alrededor.
Por ejemplo, a fuerza de analizar el historial de compras, puede predecir cuándo una persona se quedará sin detergente o solución para lentes de contacto y le recuerda que la compre con un descuento personal. O al comprar un producto en particular para ofrecerle productos relacionados. Por ejemplo, si una persona compró un teléfono, ofrézcale auriculares nuevos.
2. Visualización de datos
La visualización de datos es una herramienta valiosa que no solo atrae a la vista, sino que se puede utilizar para informar, inspirar y guiar acciones basadas en el comportamiento del cliente (y otra información comercial).
Por ejemplo, un equipo de marketing podría utilizar toda la información disponible sobre los clientes para tomar decisiones basadas en datos sobre qué productos y servicios son los mejores para llevar al mercado. Al utilizar la visualización de datos para mostrar qué tipos de clientes viven en el vecindario de una tienda, los equipos pueden centrarse en preguntas orientadoras importantes: ¿Compran más productos duros o blandos? ¿Existe una densidad de rango de edad que muestre lo que debe almacenarse? ¿La composición del producto deseado cambia a medida que avanza o se aleja de las ubicaciones de la competencia?
3. Soporte automatizado al consumidor y bots
Con el fin de reducir el costo de la asistencia al usuario, se utilizan activamente sistemas automáticos de asistencia, bots y salas de chat. Para que la comunicación sea lo más cómoda posible, los bots están entrenados en el historial de solicitudes, y esto ayuda, utilizando inteligencia artificial, a hacer que las respuestas de la máquina sean lo más correctas posibles correspondientes a la solicitud. Como resultado, dicha comunicación aumenta la lealtad del cliente.
4. Visión por computadora
Las grandes cadenas minoristas utilizan el análisis de los productos en los estantes para pronosticar las compras. También es posible que las líneas de caja enseñen a la balanza a determinar qué fruta o verdura está pesando y obtener automáticamente una etiqueta de precio sin ingresar un nombre o código.
5. Análisis de texto
El análisis de texto le permite seleccionar comentarios u otras matrices de texto de significado similar. Por ejemplo, puede ayudar a encontrar comentarios y mejorar la calidad de las revisiones de productos.
Las 10 principales ventajas que puede obtener con Data Science
Los científicos de datos más poderosos son aquellos que actúan como puentes entre las percepciones y las personas.
Las formas de implementar la ciencia de datos en marketing:
# 1 Personalización
Los clientes potenciales se generan en base a una comprensión más profunda del perfil del cliente, por lo que es posible aplicar el mensaje correcto a través de la audiencia correcta en el momento correcto. Data Science permite hacer coincidir todos los puntos de contacto en todos los dispositivos con perfiles individuales. Esto crea una verdadera vista de perfil unificada de 360 ° que proporciona información procesable para cada cliente.
# 2 Medición de resultados más precisos
Actualmente, una práctica de marketing común es medir los resultados de una campaña una vez que finaliza. En ese momento, los especialistas en marketing han cumplido los objetivos del cliente o no. Sin embargo, esta práctica está desactualizada y, gracias a las herramientas de datos, los especialistas en marketing pueden medir cómo funcionan las campañas en tiempo real y ajustar las tácticas en consecuencia. Por ejemplo, si un determinado proyecto apunta a obtener una cantidad X de clientes potenciales calificados de marketing, los especialistas en marketing pueden medir qué tan avanzados están en varios puntos de la campaña en lugar de simplemente mirar al final.
# 3 Compra de medios más ventajosa
Gracias al aprendizaje automático y la mejora de los algoritmos, se excluye una gran cantidad de conjeturas e hipótesis erróneas cuando se trabaja con programación.
# 4 claridad de segmentación
Los datos ayudan a concentrarse en la información más útil y efectiva. Por lo tanto, puede segmentar y agrupar directamente a los que necesita apuntar.
# 5 Campañas de correo electrónico efectivas
La ciencia de datos se puede utilizar para determinar qué correos electrónicos atraen a qué clientes. Con qué frecuencia se leen estos correos electrónicos, cuándo enviarlos, qué tipo de contenido resuena con el cliente, etc. Estos conocimientos permiten a los vendedores enviar campañas de correo electrónico contextualizadas y dirigirse a los clientes con las ofertas adecuadas.
# 6 experiencia omnicanal
La información basada en datos es el camino hacia la comunicación a través del canal con el consumidor cuando el mensaje permanece constante y uno a través de todos los puntos de contacto.
# 7 Mejor definición de la experiencia del cliente
Muchas marcas modernas desean recibir comentarios del usuario sobre el servicio o la experiencia de interacción. Tener datos reales sobre el comportamiento para identificar debilidades y fortalecerlas mucho más fácilmente.
# 8 Marketing avanzado en redes sociales
Hoy en día, los clientes son muy activos en los sitios de redes sociales como Facebook, LinkedIn y Twitter. Los especialistas en marketing pueden usar la ciencia de datos para ver qué clientes potenciales están explorando su página de redes sociales, en qué contenido hicieron clic y más. Con ideas como estas, pueden formular una estrategia adecuada de participación en las redes sociales.
# 9 Desarrollo de productos
Un enfoque basado en datos para el desarrollo de un nuevos productos o servicios minimiza el riesgo de fracaso. Las empresas pueden aprender a comprender mejor a su público objetivo, lo que lleva a la creación de un producto ideal para las condiciones del mercado.
# 10 Búsquedas
Con las oportunidades de Data Science, puede analizar a sus clientes preferidos en función de los tipos de palabras clave que buscan y considerar también a qué se dirige la competencia. Aproveche estos datos para posicionarse en la parte superior de los resultados de búsqueda más relevantes y generar tráfico valioso a su empresa.
¿Realmente necesita un científico de datos?
Comprender si necesita un científico de datos o no es simple. Si alguno de sus departamentos mantiene registros de algo, entonces ya está recopilando datos.
Estos pueden ser: flujos logísticos, saldo de existencias, datos de compras, estadísticas de ventas, soporte de contacto, descripciones de productos, cuentas de usuario, historial de compras, llamadas, características del producto, video de cámaras: todos estos son archivos de datos que potencialmente pueden usarse para crear soluciones basadas en ciencia de datos.
Esto ayudará a comprender mejor las necesidades de los clientes, aumentar la factura promedio, realizar ventas adicionales, retener clientes, optimizar las compras, reducir costos y, por lo tanto, aumentar las ganancias.
El futuro del marketing con ciencia de datos
Es bastante normal hacer ahora preguntas como '¿Los equipos de datos reemplazarán a los equipos de marketing?'. Si tiene curiosidad sobre esta pregunta, aquí está mi respuesta.
Hace aproximadamente 10 años, todo el marketing se basaba en el supuesto de que las niñas aman el rosa y los niños aman el azul. Como si estuviera exagerando un poco, pero así es como me siento al respecto. Los datos en marketing se han ido acumulando durante décadas, pero solo ahora han llegado al equilibrio de calidad y cantidad que es simplemente imposible de ignorar.
Pero, ¿significa esto que Data Science reemplazará a los vendedores?
Cuando hay un gran salto en el desarrollo de la tecnología, muchos se preguntan si esta o aquella innovación reemplazará el trabajo humano. Hacer tales preguntas es bastante normal e incluso necesario. Pero no todo es tan simple como parece, porque la aparición de algo nuevo no siempre significa la extrusión de otro.
La realidad es que Data Science no reemplazará a los vendedores, Data Science liberará a los vendedores de las operaciones de rutina. Las personas siempre mejoran generando hipótesis y creando algo nuevo. Entonces, el futuro de Marketing + Data Science no es una competencia sino una colaboración.