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 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.
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 mejorar tu estrategia de marketing digital gracias al Data Science
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 a los 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 al 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 un canal de captación de clientes que aunque suele funcionar bastante bien, la audiencia se está saturando. Solo en el año 2019 se enviaban 2.630 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 potenciales para nuestras empresas.
Esto podemos solucionarlo con los algoritmos de recomendación que el Data Science pone a nuestra disposición. Existe el algoritmo recomendador 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 los gustos del usuario. 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 recomendador colaborativo, que utiliza la información de un grupo grande de usuarios. Un gran ejemplo es Spotify, que al registrarnos nos pide que seleccionemos los artistas o bandas que más nos gustan. 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 y sus resultados son muy positivos. Al tratarse de una inversión de horas y presupuesto, es necesario saber que vamos por el camino correcto y quién o qué puede ayudarnos para esto. Pues, ¡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 conjuntos de palabras más buscados, y el contexto en el que se utilizan. Si además de esto hacemos un análisis de los diferentes grupos, 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, emprendedores 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 español) toman en cuenta las características de todos los usuarios y los agrupa en un número de nubes arbitrario. Una vez segmentado el grupo, podemos usar el algoritmo recomendador colaborativo y así recomendar los anuncios mejor adaptados a cada grupo.
Dónde aprender Data Science online
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