3 usos de data science en campañas de marketing

La era digital ha cambiado definitivamente cómo las empresas utilizan la información. Hoy, con las herramientas que entrega el data science, han surgido nuevas estrategias comerciales que permiten comprender e identificar las audiencias objetivo con un altísimo nivel de exactitud.

Si bien las compañías siempre han tenido acceso a la data producida en la ejecución de sus operaciones, es el uso que se hace de esta información lo que termina marcando la diferencia. El data science permite transformar la data en ideas que pueden aplicarse de forma inmediata a los negocios para lograr mejores resultados.

Ejemplos concretos de sus aplicaciones en el área del marketing van desde content marketing y SEO hasta el engagement con el cliente. A continuación, te mostramos tres maneras con las que puedes hacer uso inteligente de la data acumulada por tu organización:

  1. Identificación temprana de leads

Un punto muy importante para el bienestar financiero de cada empresa es saber identificar los potenciales clientes, según la probabilidad que existe de cerrar un negocio con ellos. Con el data science se puede crear un sistema predictivo de leads, que funcione a partir de un algoritmo que calcule la probabilidad de conversión. Así, se pueden segmentar los leads en potenciales clientes y, por otro lado, en clientes poco interesados.

Al asignarle a un algoritmo la ejecución de una misma tarea, se abre la oportunidad de analizar diversos tipos de información, tales como el comportamiento y otras características sociales de los clientes. Finalmente, se cuenta con una data que permite detectar y predecir perfiles determinados de potenciales leads, y, en consecuencia, aumentar las tasas de conversión.

Estos principios también se pueden aplicar en campañas online, a nivel de Pay Per Click (PPC), content marketing y SEO, de tal manera de identificar y segmentar tempranamente cada lead según su probabilidad de conversión.

Según Forbes, en promedio toma 47 horas a una compañía responder a un lead. Esto puede deberse a diversos factores, pero generalmente ocurre porque los vendedores desconocen que están en frente de un potencial cliente. Con el uso de un sistema predictivo de leads, el equipo de venta puede ser notificado en tiempo real ante un cliente que entre en el 20% superior en la base de datos, para así poder actuar inmediatamente y no dejar escapar una oportunidad de negocios.

Tanto la subjetividad humana -por muy objetiva o basada en la experiencia- como también lo es el análisis realizado por un vendedor de la información parcial que dispone, se alejan de la exactitud de una decisión tomada a partir del uso de data en su estado puro.

  1. Creación de perfiles de usuario

Aunque no es nada nuevo que las compañías recopilan datos acerca del consumidor, aún aparece como una incógnita cuáles son sus intenciones de estos consumidores.

Por ejemplo, un amigo recomienda en Facebook el nuevo disco de Bob Dylan, artista famoso que desconoces pero que tienes curiosidad de escuchar. A partir de esta recomendación, buscas el disco en Allmusic.com para leer algunos reviews. Acto seguido accedes a Amazon para ver la opinión de usuarios acerca del disco. Finalmente te convences y lo compras a través de la app de Spotify instalada en tu celular.


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Toda esta información, que reúne toda la actividad del consumidor incluyendo su historial, intereses y gustos, es almacenada por los buscadores bajo perfiles de usuarios individuales. Aún así, permanece un desafío ocupar esta información para predecir conductas futuras; no se sabe a ciencia cierta si la misma persona que compró el disco de Bob Dylan más adelante comprará otro disco del músico, o si usará Spotify u otra plataforma de straming para hacerlo.

Es así como funciona internet. A partir de un impulso, podemos pasar de revisar noticias de nuestro rubro a chequear en una red social cómo está un amigo. Existen algoritmos que, tomando este ejemplo, clasificarían al usuario en perfiles concretos (“profesional” y “conector”, respectivamente). Gracias a esta segmentación detallada según perfiles, el equipo de marketing puede aumentar ampliamente el éxito de las campañas digitales dirigiendo productos a perfiles concretos.

3- Generación de estrategias de pricing

La mayoría de los encargados de marketing se basan en factores como los precios de la competencia y los costos de manufactura del producto para crear estrategias de pricing. Es cierto que esto da muchas veces resultados, pero aun así no se basa en data pura procesada por data scientists que puede generar beneficios aún mayores para la compañía.

Al emplear data scientists en la creación de estrategias de pricing se producen diversos beneficios. Por un lado, se pueden tomar en cuenta factores antes no considerados, tales como indicadores económicos referentes al estado de una divisa o cadena de abastecimiento. También entran en juego las preferencias de cada cliente y la relación histórica con tu marca, incluyendo los negocios realizados en el pasado. Con toda esta información se pueden identificar los factores exactos que influyen en los precios además de el potencial de conversión que hay detrás de cada cliente.

Así, la estrategia de pricing adquiere características agile, lo que permite adaptarse rápidamente al mercado y a la competencia.

Por otro lado, gracias a la segmentación de clientes se puede analizar el historial de transacciones para descubrir patrones de conductas anteriormente ocultos. Esta información permite adecuar las estrategias de venta de manera inmediata para generar ofertas que lleven a los clientes potenciales a cerrar la transacción.

A la vez, con data science se pueden generar modelos que, a partir de errores y oportunidades no aprovechadas en el pasado, notifiquen en tiempo real cuando un cambio en los precios tenga un efecto negativo en la demanda.

Por último, el equipo de venta se ve favorecido con las herramientas que le proporciona la data que señala cómo el cambio de precio o descuento en un producto influirá en el cierre de una transacción o en la conversión de un cliente.