Al contrario de lo que muchas personas creen, el Data Science está en todos lados, pues está ampliamente vinculado a la creación de oportunidades de negocio y ese es el día a día de un departamento de marketing digital y de las agencias dedicadas a gestionar las estrategias de captación de leads para empresas.

En este artículo vamos a ilustrarte, de la forma más sencilla posible, cómo puedes sacarle provecho al Data Science desde el Marketing Digital. Incluso puede que al terminar de leerlo te den ganas de apuntarte en nuestro bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial.

Qué es Data Science

El Data Science es un área interdisciplinar en la que convergen tres campos: matemáticas, estadística y programación. ¿Suena complicado, verdad? Pues, aunque es desafiante, es muy útil y aporta mucho valor en las empresas. Se practica en los departamentos financieros, de ciberseguridad y también en los de marketing. Su finalidad es analizar las masas de datos que manejan las empresas y convertirlas en información útil.

Quienes se dediquen a esto deben tener un razonamiento lógico que les permita extraer, interpretar y plasmar los datos de una forma fácil de comprender. Además, si hablamos de habilidades blandas o soft skills, es muy importante la comunicación, porque si eres Data Scientist tendrás que reportar a otros departamentos la interpretación de los datos.

5 formas de aplicar Data Science al Marketing Digital

1. Estrategia de precios dinámicos

Para establecer los precios de un producto o servicio se suelen tomar en cuenta diferentes factores, como el coste de fabricación en el caso de los productos, o el coste por hora en el caso de los servicios. También entra en consideración el margen de beneficio y el precio que ofrece la competencia. Sin olvidar los objetivos económicos anuales de la empresa, las previsiones como la inflación, fluctuaciones del mercado, etc.

“¿Cómo podemos solucionarlo con Data Science?”, te preguntarás. Pues, podemos centralizar todos los datos de cada factor que se toma en cuenta y crear precios dinámicos que se actualicen en tiempo real dependiendo de los cambios que sucedan y de, por ejemplo, el comportamiento del sector, cómo ha interactuado nuestro prospecto (o lead) a descuentos anteriores y sus características; ubicación, fuente de origen o creación, etc.

Una herramienta útil es la regresión lineal, una parte del Machine Learning que se utiliza para predecir valores continuos o valores numéricos tomando en cuenta las características de un sujeto o situación. Por ejemplo, el precio de un piso en Madrid. Este depende de las características típicas como la zona, el número de habitaciones, los metros cuadrados, la antigüedad, si está bien comunicado con el transporte público cercano, si tiene plaza de garaje y un largo etcétera de posibilidades.

2. Lead Scoring

El lead scoring es una técnica del marketing automatizado que se basa en calificar leads en función de su grado de proximidad al buyer persona. Mientras más puntos tiene un lead, es más probable que se convierta en cliente. Se asignan puntos por cada acción que acerca al lead a la compra, como por ejemplo, llenar un carrito de compra en una tienda online o vivir en la misma ciudad donde se encuentra nuestro restaurante.

El lead scoring es una de las técnicas más poderosas dentro del marketing y con el Data Science se puede llevar todavía más lejos. Gracias a K-nearest Neighbors, un algoritmo que compara un nuevo sujeto (o lead) con los anteriores, basándose en sus características y principalmente en qué se parece el nuevo sujeto a los anteriores.

Así, es posible desarrollar un algoritmo de lead scoring predictivo que a través de la consideración de diferentes factores y variables puede segmentar grandes bases de datos de contactos en listas, para gestionarlas de forma específica. Esto ahorraría mucho trabajo y aumentaría la captación de clientes.

3. Email Marketing

El email es uno de los 3 principales canales de distribución para los comerciantes Business to Consumer (B2C) y Business to Business (B2B). Sabemos que es una forma de captación de clientes que, aunque suele funcionar bastante bien, ha saturado a la audiencia. Solo en el año 2022 se enviaron alrededor de 333 millones de correos electrónicos al día y, sin duda, hoy la cifra es mayor.

Para lograr resultados más efectivos hay que cambiar la forma en la que hacemos las cosas. Los temidos ratios de apertura, de clics, el tiempo de lectura, ¡todo puede mejorar! ¿Cómo?, gracias a los datos. Están en todas partes, crecen a diario, pero si no los analizamos y extraemos información útil, nunca vamos a conseguir sacarle valor y traducirlos en nuevos clientes para nuestras empresas.

Esto podemos solucionarlo con los algoritmos de recomendación que el Data Science pone a nuestra disposición. Existe el algoritmo de recomendación basado en contenido, que es el que toma en cuenta los gustos, preferencias o patrones de un solo usuario y lo hace para poder recomendar el contenido más interesante según estos parámetros. Seguro que al leer esto te suenan Amazon y sus recomendaciones de productos o Netflix y sus recomendaciones de series “para ti”.

Por otra parte, está el algoritmo de recomendación colaborativo, que utiliza la información de un grupo grande de usuarios. Un gran ejemplo es Spotify, que al registrarnos nos pide que seleccionemos un número mínimo de artistas o bandas que nos gusten. Con esos datos Spotify nos va a empezar a sugerir artistas o bandas que otros usuarios con nuestras mismas preferencias escuchan en bucle.

Gracias a estos algoritmos podrás identificar los verdaderos intereses de tus prospectos o incluso clientes, y recomendarles, a través de campañas de email marketing, los productos o servicios que ofreces y verdaderamente les interesan. ¡Los ratios de clics no volverán a ser una preocupación!

4. Marketing de contenidos y SEO

El marketing de contenidos es un trabajo lento y por eso hay que hacerlo seguro. Crear contenido para trabajarlo de forma orgánica toma mucho tiempo, pero sus resultados son muy positivos. Al tratarse de una inversión de horas y presupuesto, es necesario saber si vamos por el camino correcto y quién o qué puede ayudarnos para esto. ¡Allí es cuando viene al rescate el Data Science!

Para asegurarnos de que nuestro contenido es el adecuado para aparecer en las pantallas de nuestro target, el Data Science puede ayudarnos con el NLP, Natural Language Processing. Esta es la parte de Machine Learning que trabaja con palabras u oraciones. Con esta herramienta podemos determinar las palabras o conjunto de palabras más buscadas, y el contexto en el que se utilizan. Si además de esto hacemos un análisis de los diferentes públicos objetivo, podríamos empezar a crear contenido personalizado para cada uno de ellos.

5. Optimización de presupuestos (Ads)

El dinero es un recurso preciado y para muchos negocios, emprendimientos o clientes, limitado. Es importante poder optimizar el presupuesto y conseguir siempre mejores resultados, invirtiendo menos dinero.

Aunque el Data Science no hace milagros, sí puede ayudarte a mejorar el rendimiento de tus campañas de pago en Internet. Todo gracias al Clustering, una herramienta de segmentación de grupos basada en las características únicas de cada sujeto (o elemento de estudio).

Estos algoritmos de clustering (agrupamiento, en castellano) toman en cuenta las características de todos los usuarios y los reúne en un número de nubes arbitrario. Una vez segmentados, podemos usar el algoritmo de recomendación colaborativo y mostrarles los anuncios mejor adaptados a cada uno.

Los beneficios de usar ciencia de datos en las estrategias de marketing son muchos y a lo largo del tiempo, pueden marcar la diferencia en cómo la marca de un negocio es percibida por su público, además de aumentar las estadísticas de adquisición, engagement y retención de sus productos y servicios.

Dónde aprender Data Science online para potenciarme como marketer

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