La Ciencia de Datos en el Marketing: Ejemplos y Aplicaciones

La inteligencia artificial, y en particular el machine learning, está revolucionando el marketing digital. La aplicación de ciencias como la estadística y la codificación de datos permite estudiar patrones para predecir comportamientos futuros con el fin de tomar decisiones más informadas. Entendemos por inteligencia artificial la posibilidad de que las máquinas puedan desarrollar aquellas funciones que definen al ser humano, como la capacidad de resolver un problema o llevar a cabo un razonamiento.

El machine learning responde a esos principios, ya que desarrolla esa aptitud para aprender a partir de unos datos que analiza empleando algoritmos y buscando patrones de comportamiento para poder plantear una estrategia de marketing acertada. En todo ese proceso no interviene el ser humano, es el software el que lo realiza. Evidentemente, previo a todo eso, es necesario que un equipo de desarrolladores cree ese sistema de decisión siguiendo unas instrucciones determinadas.

El machine learning es para simplificar el planteamiento de estrategias en el marketing digital, ya que, de manera autónoma, puede manejar infinidad de datos. Para que el proceso sea más eficaz, estos datos deben actualizarse y así lo hará también la estrategia de marketing, la cual se adaptará mejor al comportamiento de los clientes.

¿Por qué combinar Machine Learning y Marketing?

El potencial del aprendizaje automático es enorme, tanto que se ha convertido en una herramienta que aporta al marketing digital múltiples ventajas:

• Permite delimitar con mayor exactitud las necesidades y los gustos de los consumidores. Además, también aporta un mayor conocimiento sobre cuáles son sus hábitos de compra.
• El análisis del comportamiento de los consumidores beneficia el desarrollo del e-commerce. La interpretación de los datos puede promover el desarrollo de nuevas opciones, garantizando una experiencia más personalizada.
• La innovación tiene en el machine learning un gran aliado que resulta altamente eficaz a la hora de plantear el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
• Gracias al desarrollo de los chatbots (las conversaciones online entre empresa y cliente) a partir de la IA, la comunicación con el cliente pasa a otro nivel, ya que no hay un horario establecido, se genera una atención 24/7 y deriva en una mayor satisfacción por parte de eso.
• La enorme cantidad de información que el machine learning llega a manejar permite a las empresas optimizar sus procesos de producción. Les ayuda a tomar decisiones, también en el ámbito de los RRHH y los procesos de selección.
• Los conocimientos que aporta son una ventaja a la hora de conocer el resto del mercado.

Aplicaciones del Machine Learning en Marketing

El procesamiento eficiente de cada vez mayor número de datos depende de la calidad de la información recibida. Hoy, cualquier empresa puede conseguir una enorme cantidad de datos de sus usuarios, la clave está en saber analizarlos para poder incorporar sus conclusiones a la estrategia de marketing. Estas son algunas de las aplicaciones del machine learning:

• Mejorar la experiencia del consumidor a la hora de hacer una compra online, recomendándole aquellos productos que se adaptan a sus gustos personales, garantizando el stock y ofreciéndole alternativas si fuese necesario. El cliente valora muy positivamente la atención 24/7.
• Incrementar la personalización de los mensajes. Esto hace que los usuarios se sientan más cómodos y aumente su grado de fidelidad.
• Aumentar la seguridad de los usuarios y sus datos, utilizando algoritmos inteligentes con los que se pueden predecir no solo comportamientos, sino también posibles ataques.
• Detectar opiniones positivas y negativas sobre un determinado producto para poder atajar los problemas de reputación online.
• Reducir las tasas de abandono de clientes, identificando a aquellos usuarios que presentan mayor riesgo de irse con la competencia. Para evitarlo, se puede recurrir al envío de mensajes personalizados con los que tratar de captar de nuevo su interés.
• Generar ingresos adicionales desarrollando nuevos productos o servicios. Al contar con más información, gracias al machine learning, se puede predecir lo que los clientes van a querer, que no tiene por qué ser lo que se le ofrece en ese momento.
• Personalizar la publicidad, teniendo en cuenta la información que poseemos del cliente, para ofrecerle contenidos en función a sus intereses. Cada usuario verá el anuncio que más posibilidades tiene de influir en él.

El aprendizaje automático está muy presente en nuestras vidas; lo vemos, por ejemplo, en el reconocimiento facial o de voz de los teléfonos móviles o la predicción de tráfico del GPS del coche. La búsqueda de patrones a partir del análisis de datos lleva consigo una gran cantidad de tiempo. El machine learning lo simplifica, permitiendo destinar a otras operaciones aquellos recursos que antes se dedicaban a ese proceso.

Importancia del Data Analytics en los Negocios

Data Analytics es un término empleado para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. La Data que generan las organizaciones constituye hoy el centro de la disrupción que viene ocurriendo en el mundo de los negocios. Las empresas se preguntan cuánto debe valer la data que almacenan. Este valor está ligado a cómo la usan. Puede ser que hoy solo exploten una fracción de ella, pero en el futuro cercano podría convertirse en la fuente para desarrollar nuevos productos y nuevos mercados.

La razón de la importancia del Data Analytics reside en este análisis, que permite traducir estos datos en oportunidades y decisiones de negocio, permitiendo conocer en profundidad las características del mercado y los compradores a niveles analíticos hasta ahora desconocidos.

Los conocimientos de un Máster en Data Analytics permiten exactamente esto. Entender el business case de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.

Ejemplos de Aplicación de Data Analytics

1. UBER:

   Utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día, potenciando así sus ingresos.

2. Amazon:

   Analiza la data de sus transacciones y el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas y crear modelos predictivos capaces de detectar las futuras necesidades del cliente.

3. Google Fit y Apple Watch:

   Registran 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.

4. BBVA:

   Realiza proyectos de extracción y análisis de información financiera para conocer las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes y el impacto económico de la celebración de grandes eventos.

5. La reelección de Obama:

   Utilizó la analítica de datos para su reelección en 2012, extrayendo y generando estrategias en función de las preferencias de sus votantes y sus canales de comunicación preferidos.

Data Science en el Marketing Digital

El marketing digital juega un papel clave e inevitable en la comercialización en el siglo XXI y el Big Data y el Data Science son herramientas que no pueden faltar en ninguna estrategia si se busca prosperar. Es aquí dónde aparece el Data Science o Ciencia de Datos para analizar, procesar esos datos y darles valor.

El Data Science es una ciencia multidisciplinaria que se vale de diferentes recursos de la estadística, la computación, las matemáticas y el marketing, para analizar, interpretar y jerarquizar los datos obtenidos. A partir de ese análisis se busca generar estrategias eficientes y exitosas de marketing digital, basadas en datos objetivos y en modelos predictivos.

Los expertos del Data Science sacan conclusiones de todo ese trabajo y, a través de la predicción del comportamiento de los usuarios, dan herramientas y soluciones a las empresas para tomar decisiones correctas, obteniendo más beneficios y reduciendo costos.

Aplicaciones Concretas del Data Science en el Marketing Digital

La ciencia de datos puede ser muy útil para el marketing digital, veamos concretamente en que podría ayudarnos en nuestra estrategia de marketing:

• SEO: Logra analizar y comprender los algoritmos de posicionamiento detectando patrones de publicación.
• Publicidad: Ayuda a estructurar las publicidades y a definir con precisión dónde anunciar y a que público destinar nuestra publicidad. A partir de ello, define algoritmos predictivos que permiten puntuar nuestros leads dependiendo de la posibilidad que tienen de convertirse o no en clientes nuestros.
• Perfiles de Buyer: Podremos construir perfiles de usuarios y crear diferentes tipos de buyer persona dependiendo del comportamiento de los usuarios en cada canal en el que interactúan y el momento en el que interactúan.
• Presupuesto: Genera modelos predictivos a partir de patrones de gastos pera poder optimizar al máximo nuestro presupuesto.
• Mejorar la experiencia de los clientes: A partir de los análisis del comportamiento de clientes ante ciertos estímulos de marketing digital, podremos definir las preferencias de los clientes.

Data Science y Marketing: Una Unión Inevitable

La Ciencia de Datos y el Marketing parecen irremediablemente dos disciplinas que tienden a su unión. Todas las herramientas sobre las que se apoya la analítica avanzada de datos podremos incorporarlas para la mejora en la toma de decisión del marketing. Necesitamos de profesionales capaces de implementar en la empresa la nueva forma de analizar la información y tomar las decisiones.

Con cada paso y evolución del marketing vemos que muchas empresas se quedan fuera del mercado por no incorporarse, o por llegar tarde a la incorporación e implantación de las nuevas tecnologías.

Ejemplos de Empresas que Utilizan Data Science en Marketing

En España, el uso masivo de datos es utilizado por el 31% de empresas, mientras que el 38% realiza análisis de datos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de empresas que han implementado con éxito estrategias de Data Science en sus operaciones de marketing:

Estos ejemplos demuestran cómo la ciencia de datos puede transformar las estrategias de marketing y mejorar la experiencia del cliente.