¿Qué es Data Driven Marketing? Definición y Aplicaciones

Conocido por su labor analítica, el Data Driven Marketing (DDM) se posiciona dentro de la rama de mercadotecnia y engloba un conjunto de conocimientos y decisiones tomadas a partir de datos de fuentes internas y externas. El término DD en marketing hace referencia a Data-Driven, que significa que las decisiones se basan en datos.

En lugar de confiar en suposiciones o intuiciones, el Data-Driven Marketing emplea información concreta para diseñar campañas más precisas y efectivas. De esta forma, con toda la información rescatada, se extraen datos no sólo del sector sino también del mercado y el comportamiento/necesidades de los usuarios. Hoy en día, con la cantidad masiva de datos disponibles, el Data-Driven Marketing ha revolucionado la manera en que las empresas se comunican con su público objetivo.

El Data-Driven Marketing es una estrategia basada en el uso de datos para tomar decisiones informadas en las campañas de marketing. Se trata de aprovechar la información generada por los usuarios a través de sus interacciones digitales, como visitas a sitios web, compras en línea, uso de redes sociales y búsqueda de contenidos, para mejorar la personalización y la efectividad de las acciones publicitarias. Este enfoque permite a las marcas personalizar la experiencia del cliente, algo que es clave para lograr mayores tasas de conversión y fidelización.

Una estrategia basada en datos implica la recopilación, análisis y utilización de información cuantitativa para guiar las decisiones de marketing. El propósito de esta estrategia es identificar oportunidades de optimización, mejorar la segmentación del público objetivo y desarrollar campañas más precisas. La clave de esta estrategia es la capacidad de interpretar los datos correctamente.

Las empresas que adoptan el Data-Driven Marketing necesitan sistemas avanzados para recolectar, organizar y analizar la gran cantidad de información disponible. El ámbito digital ha dado lugar a una explosión de datos, comúnmente denominados big data. Los especialistas en marketing tienen acceso a una inmensa cantidad de información, que va desde el tráfico del sitio web y la participación en las redes sociales hasta la demografía de los clientes y el historial de compras.

Entre los datos que se pueden utilizar se incluyen:

• Datos demográficos: Edad, género, ubicación.
• Comportamiento del usuario: Tiempo de permanencia en la web, páginas vistas, interacciones.
• Preferencias de compra: Historial de compras, productos más buscados.
• Interacciones en redes sociales: Likes, comentarios, shares.

Para aplicar una estrategia eficaz, contar con un sitio web optimizado es esencial. Los datos esenciales para hacer crecer un negocio digital pueden variar según la industria y los objetivos de la empresa, pero en términos generales, se pueden clasificar en tres tipos:

• Datos de comportamiento del usuario: Incluyen el análisis de cómo los usuarios interactúan con tu sitio web, qué páginas visitan, cuánto tiempo permanecen en ellas y cuáles son las acciones que realizan (compras, clics en enlaces, etc.). Estos datos ayudan a identificar posibles mejoras en la experiencia de usuario y los puntos débiles del embudo de conversión.
• Datos de rendimiento de la campaña: Se trata de la medición de la efectividad de las campañas de marketing. Al evaluar el costo por adquisición (CPA), el retorno de inversión (ROI) y la tasa de conversión, puedes ajustar las estrategias para obtener mejores resultados.
• Datos de segmentación de clientes: Información sobre el perfil de los usuarios, como edad, ubicación, preferencias y comportamientos previos de compra.

El éxito de tu negocio en el mundo digital comienza con una buena estrategia. Las empresas que usan datos para tomar decisiones, son más exitosas porque los datos brindan información que hace que las estrategias sean eficientes.

Es por ello que existe el Big Data Marketing, que es un enfoque de análisis de datos adaptado al mercadeo, y que sirve para incrementar las ventas y mejorar la satisfacción de los clientes.

Para entender qué es el Big Data Marketing, antes tienes que saber qué es el Big Data. Se trata de una serie de datos que tienen un volumen, velocidad y variabilidad que requieren de herramientas tecnológicas para poder procesarlos.

La información contenida en Big Data tiene un tamaño y complejidad que no pueden ser procesada de forma manual. Es por ello que se usan sistemas informáticos que son capaces de encontrar coincidencias y tendencias en los datos.

Ahora bien, en el Big Data hay una gran cantidad de información que puede ser usada para diferentes fines, y una de sus principales aplicaciones tiene lugar en el área del marketing digital.

Entonces, el Big Data Marketing es el procesamiento y análisis de los datos para fines comerciales.

¿Cómo se aplica el Big Data en el marketing?

Los datos son valiosos porque en ellos se encuentra información útil para perfeccionar estrategias. Ahora bien, las aplicaciones del Big Data en el marketing no son pocas, y algunas de las más destacadas son:

1. Personalización de campañas: Las campañas de marketing que son generales, no suelen tener buenos resultados. En cambio, las estrategias personalizadas logran conectar con los consumidores, y eso puede aumentar las posibilidades de que compren. El asunto es que, al usar métodos tradicionales para el análisis de datos, es complicado personalizar las campañas. Pero eso no es un problema con el Big Data, porque puede procesar mucha más información en menos tiempo.
2. Segmentación avanzada: La segmentación es fundamental para diseñar estrategias eficientes, lanzar nuevos productos al mercado, y ofrecer mejores servicios. Cuando una empresa logra segmentar bien su audiencia, entiende cómo está conformada y puede ofrecerle los productos y servicios que necesitan. Y al aplicar el Big Data, puedes conocer el comportamiento de los usuarios, sus intereses, los patrones de consumo y cómo interactúan con los productos y servicios para diseñar planes específicos.
3. Predicción de tendencias: Adivinar el futuro es casi imposible, pero con el análisis de datos puedes acercarte. Por ejemplo, el Big Data es capaz de analizar datos del pasado y el presente para predecir tendencias y patrones en el mercado o en los usuarios. Por ejemplo, si se nota que durante el tercer trimestre del año se espera un volumen de ventas mayor, tu compañía puede prepararse produciendo más productos para cubrir la demanda.
4. Toma de decisiones en tiempo real: Las compañías que toman decisiones en tiempo real suelen tener mayor éxito. Por ejemplo, si una marca ha hecho una publicación en redes sociales para incrementar sus ventas, y los resultados no están siendo los esperados, pueden analizar las fallas y crear una nueva publicación eficiente.
5. Evitar perder clientes: En el análisis de datos se toma en cuenta el comportamiento del cliente. Por ejemplo, si un usuario entra a tu web, pone algunos productos en el carrito, y lo abandona, puedes notar que hay un patrón de comportamiento específico. En ocasiones, el cliente podría volver a concretar la compra, o abandonarla por completo. En ese caso, puedes diseñar una estrategia para intentar que el usuario concrete la transacción.
6. Analizar las tendencias del mercado: La manera en la que los usuarios reaccionan a tu marca hará que tenga mayor o menor éxito. Por ejemplo, con el Big Data logras analizar cómo han recibido los usuarios la publicación. Si los resultados han sido buenos, ya sabrás qué es lo que funciona, y si no han sido los resultados esperados, puedes crear una campaña diferente.
7. Detección de fraudes: Los fraudes son frecuentes en los negocios de todos los tamaños, pero al analizar los datos puedes adelantarte al comportamiento de los clientes o hackers. Por ejemplo, puedes determinar cuáles son las acciones específicas más riesgosas, como pagar con una tarjeta electrónica o con una cuenta bancaria que no pertenece al titular de la cuenta.

Ventajas del Data Driven Marketing

Existen muchas razones por las que el marketing basado en datos puede ayudar a las empresas, pero las más importantes se centran en poder tangibilizar las acciones de marketing llevadas a cabo y mejorar y personalizar la experiencia del cliente.

Tanto empresas como consumidores pueden ganar mucho al adoptar estrategias de marketing basado en datos. Cuando estas estrategias se hacen correctamente, sus beneficios pueden ser varios:

• Comercialización personalizada: es esencial que las empresas transmitan el mensaje correcto a la audiencia correcta y en el momento correcto.
• Claridad: con una gran cantidad de información en su base de datos, los especialistas en marketing pueden examinar la información de forma más precisa sobre clientes y potenciales.
• Experiencia multicanal: los especialistas en marketing tienen la opción de aprovechar los datos para extender su alcance a través de múltiples redes, así como llevar la comunicación más allá del correo electrónico.
• Experiencia del cliente: mayor capacidad de personalizar la experiencia del cliente.
• Mejor desarrollo de productos: el marketing basado en datos disminuye considerablemente las tasas de fallo del producto.

Además de estos beneficios, el Data Driven Marketing también ofrece:

• Rapidez: el análisis de datos en tiempo real no sólo reduce el tiempo de espera sino que también facilita la toma de decisiones basadas en información fiable y contrastada.
• Rentabilidad: la segmentación de la audiencia permite invertir en campañas dirigidas a un público y evita dirigirnos a quién sabemos que no le interesan nuestros contenidos.
• Personalización: la individualización de los contenidos es clave, ya que ayuda a personalizar los mensajes y las ofertas, permitiendo la fidelización de los usuarios.
• Optimización: el DDM nos ayuda a la creación y diseño de campañas específicas.
• Acertabilidad: disminuye la posibilidad de errores en la creación de contenidos, ya que éstos están hechos “a medida”.

¿Cómo se aplica el Data Driven al marketing?

Sin una estrategia puede ser difícil pensar en cómo utilizar adecuadamente los datos del cliente en tus esfuerzos de marketing. El gran desafío de los equipos es disponer de una gran cantidad de información, pero no saber muy bien lo que hacer con eso.

Por tanto, saber analizar los datos es fundamental para poder tomar mejores decisiones.

Sin duda, hay una diferencia entre simplemente recopilar datos del cliente y ejecutar de manera inteligente una estrategia de Data Driven Marketing. Para ello es necesario tener en cuenta y bien desarrollados los siguientes puntos:

• Automatización de la empresa. La integración de las herramientas y la tecnología de marketing es fundamental.
• Colaboración. La información debe fluir fácil y rápidamente por toda la organización.
• Monitorización. Tener herramientas y estrategias de monitorización del mercado es clave.
• Medición continua. El marketing basado en datos no es una solución única para todos. Debe monitorearse y ajustarse constantemente en función de los resultados (éxitos o fracasos) que se estén viendo.
• Aprender de los resultados. Cuando algo está funcionando, hay que analizar cómo poder desarrollarlo. Cuando sucede lo contrario, se deben estudiar los fallos para implementar los cambios necesarios hasta que empiece a haber una mejoría.
• Estrategia. Se debe incorporar a la estrategia SMART.
• Herramientas. Es importante saber leer los datos y aplicarlos en nuestras estrategias de marketing con tal de tomar las mejores decisiones.

Ejemplos de Big Data Marketing

El Big Data en el área del mercadeo se aplica con frecuencia en nuestros días. De hecho, existen empresas muy grandes que diseñan sus estrategias con este método, y a continuación te contamos cómo lo hacen:

1. Netflix: Netflix es el gigante del streaming, y su éxito se debe a la eficiencia con la que realizan sus recomendaciones. Para hacer recomendaciones precisas, Netflix se basa en datos. Por ejemplo, la plataforma puede analizar tus búsquedas, intereses, cuál es el tipo de contenido que sueles ver y cuáles abandonas para sugerirte nuevo contenido. Entonces, si sueles ver series de acción, Netflix no te recomendará una comedia romántica, sino que te sugerirá ver las 10 películas de acción más taquilleras del cine, o las nuevas que han subido a la plataforma. Además de las recomendaciones, Netflix también usa los datos para determinar qué contenido producir. Así que si una serie sobre policías ha sido un éxito, es probable que hagan una nueva serie similar, pero con otro enfoque.
2. Amazon: Amazon es una de las empresas más grandes en lo que a comercio electrónico se refiere, y gran parte de su éxito se debe al Big Data. En este caso, Amazon usa el análisis de datos para predecir qué les gusta a los usuarios. Es por ello que, cuando abres la aplicación, es probable que te aparezcan productos que te puedan interesar. Para obtener esta información, la empresa usa los datos de navegación de los usuarios, sus búsquedas, datos demográficos y otros datos que les permiten predecir tendencias.
3. Starbucks: Starbucks ya es una de las franquicias más grandes del mundo, y lo es porque saben dónde es buena idea abrir una nueva tienda. Aunque en una misma ciudad puede haber muchos Starbucks, cada tienda está ubicada en un lugar específico, y ese sitio lo escogen usando Big Data. Para lograrlo, analizan la información de las personas que transitan por allí, cuáles otros negocios hay, cuál es la actividad comercial que se desarrolla, y cuál es su competencia. Por ejemplo, abrir un nuevo Starbucks puede ser más rentable en un sitio de mucha circulación, en el que hay tiendas y al que van personas jóvenes. Y así, en lugar de abrir 20 tiendas, solo abren 3 que sí son exitosas.
4. Spotify: La plataforma de música en streaming utiliza los datos de escucha de sus usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas de canciones y artistas, y también para ajustar su estrategia de marketing y promoción de contenidos. Por ejemplo, puede identificar los temas más populares en una región y adaptar su oferta de publicidad en consecuencia.

Desafíos del Data Driven Marketing

A pesar de la demostrada utilidad del Data Driven Marketing dentro de los proyectos ecommerce, todavía son muy pocas las empresas que han tomado la decisión de implantar esta tecnología.

Si una empresa falla en el proceso de integración, los especialistas en marketing tendrán dificultades para trabajar los datos. Por ejemplo, las empresas minoristas y los sitios web de comercio electrónico a menudo se enfrentan a la tarea de recopilar y estructurar datos de las redes sociales y los dispositivos móviles. La integración de nuevas herramientas y tecnologías en la estrategia de marketing puede ser abrumadora a veces. Dado que los datos son algo que debe administrarse en toda una organización, los especialistas en marketing deben asegurarse de que la información se comparta entre departamentos y equipos. De esta forma toda la empresa trabajará en la misma línea y ayudará a que los objetivos se cumplan.

Algunos de los desafíos más comunes incluyen:

• Tener el equipo adecuado: Debido al nicho del trabajo y a las habilidades requeridas, puede ser un desafío atraer al tipo correcto de personal especializado en Datos. Tanto para empresas como profesionales, la formación adecuada es un reto para conseguir adaptarse a los cambios empresariales.
• Compromiso: Hay algunas empresas que continúan cometiendo ese error de no tener un compromiso con los cambios. Los negocios pueden tener una buena estrategia definida, pero si no tienen las herramientas y una cultura digital, es difícil que puedan aplicarse con éxito.
• Integración: Si una empresa falla en el proceso de integración, los especialistas en marketing tendrán dificultades para trabajar los datos. Por ejemplo, las empresas minoristas y los sitios web de comercio electrónico a menudo se enfrentan a la tarea de recopilar y estructurar datos de las redes sociales y los dispositivos móviles. La integración de nuevas herramientas y tecnologías en la estrategia de marketing puede ser abrumadora a veces. Dado que los datos son algo que debe administrarse en toda una organización, los especialistas en marketing deben asegurarse de que la información se comparta entre departamentos y equipos. De esta forma toda la empresa trabajará en la misma línea y ayudará a que los objetivos se cumplan.

Disponer de un modelo de datos potente capaz de analizar la información de los usuarios (BidGata). Hay que tener en cuenta que cada vez recopilamos más información sobre los clientes, por lo que se debe gestionar de manera correcta los datos para poder llegar a ser rentables. Contar con un equipo de profesionales especializados en gestión, análisis y toma de decisiones que sepan cómo actuar en función de los resultados contenidos.

Realice un benchmark de la competencia para que pueda seguir su ejemplo o aprender de sus errores. Como cualquier otra área en esta industria, el marketing basado en datos cambia constantemente. El marketing basado en datos no es una solución única para todos. Debe monitorearse y ajustarse constantemente en función de los resultados (éxitos o fracasos) que se estén viendo. Esto ayudará a identificar qué tácticas funcionan y alentará la aceptación de los líderes de la organización. Recurre a datos como los hábitos de consumo, datos demográficos y opiniones de tus consumidores para tener un punto de partida. Realiza mejoras e implementa acciones en función de los resultados. Finalmente, mide los KPIs de tus nuevas estrategias y compara los resultados con tus valores iniciales.

En conclusión, el análisis de datos ha logrado cambiar el mundo, pues ya no es necesario intentar adivinar cuál será la siguiente tendencia, solo hace falta analizar la información para encontrar las respuestas que buscamos.