El marketing digital ha permitido a los equipos de las marcas y agencias acceder a un volumen, profundidad y calidad de datos nunca antes visto. Por eso ha sido necesario desarrollar e incorporar mucha ciencia y herramientas de automatización para gestionar la data y convertirla en algo útil y valioso, lo que en términos generales se denomina data science, o ciencia de datos.

La data science es un campo interdisciplinario que se enfoca en el estudio y análisis de datos para obtener información, conocimiento y tomar decisiones basadas en evidencia. Combina elementos de estadísticas, matemáticas, programación, aprendizaje automático (machine learning), minería de datos y otros enfoques para extraer conocimientos y comprender patrones a partir de conjuntos de datos.

Los profesionales de data science, conocidos como data scientist, utilizan herramientas y técnicas para recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos con el fin de resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas en una amplia variedad de campos, como el negocio, la investigación científica, la medicina, la ingeniería y, por supuesto, el marketing.

La metodología y los pasos para el procesamiento de los datos son comunes en todas las áreas, y te los presentamos en las siguientes líneas.

Pasos en los procesos de data science

Recopilación de datos: Adquisición de datos de diversas fuentes, que pueden ser estructurados (por ejemplo, bases de datos) o no estructurados (como texto o imágenes).

Limpieza y preprocesamiento de datos: Asegurarse de que los datos sean precisos y estén en el formato adecuado para su análisis, lo que a menudo implica eliminar valores atípicos, llenar valores faltantes y realizar otras tareas de preparación.

Análisis exploratorio de datos (EDA): Explorar los datos mediante visualizaciones y estadísticas descriptivas para comprender sus características y patrones iniciales.

Modelado y análisis: Utilizar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para construir modelos que puedan predecir o explicar fenómenos a partir de los datos.

Evaluación y validación: Evaluar el rendimiento de los modelos y asegurarse de que sean robustos y generalicen bien a nuevos datos.

Comunicación de resultados: Presentar los hallazgos de manera efectiva a través de informes, gráficos y visualizaciones para que los tomadores de decisiones puedan utilizar la información de manera efectiva.

Data science en marketing

El marketing está sacando mucho provecho a la información que las personas van dejando en sus interacciones digitales. Esta información las beneficia, ya que posibilita que se le ofrezcan productos y servicios adecuados a sus preferencias y necesidades, en el momento que los necesita y a través de los canales que frecuenta.

Para los marketeros, la aplicación de data science es fundamental para tomar decisiones más informadas, optimizar estrategias y mejorar el rendimiento de las campañas de marketing.

A continuación, presentamos algunas formas en las que se aplica data science al marketing:

1. Segmentación de audiencia: La data science permite analizar grandes conjuntos de datos para identificar grupos de consumidores con características similares. Esto ayuda a las empresas a segmentar su audiencia de manera más efectiva y a personalizar sus mensajes y ofertas para grupos específicos, lo que aumenta la relevancia y la efectividad de las campañas de marketing.

2. Análisis de comportamiento del cliente: Se puede analizar el comportamiento de los clientes online y offline. Esto incluye el seguimiento de las interacciones en sitios web, redes sociales y aplicaciones móviles, así como la recopilación de datos de ventas y transacciones. El análisis de estos datos puede ayudar a comprender cómo los clientes interactúan con una marca y qué factores influyen en sus decisiones de compra.

3. Predicción de tendencias y demanda: Los modelos de machine learning y análisis predictivo pueden utilizarse para predecir tendencias del mercado y la demanda de productos o servicios. Esto permite a las empresas anticipar las necesidades de los clientes y ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia.

4. Optimización de precios: El análisis de los datos puede ayudar a las empresas a establecer precios óptimos para sus productos o servicios. Mediante el análisis de datos de precios históricos, competencia y demanda, se pueden identificar estrategias de precios que maximicen los ingresos y la rentabilidad.

5. Automatización del marketing: Los algoritmos de machine learning pueden automatizar tareas de marketing, como la personalización de correos electrónicos, la recomendación de productos y la programación de anuncios. Esto ahorra tiempo y recursos, al tiempo que mejora la relevancia de las comunicaciones con los clientes.

6. Medición del rendimiento de marketing: La data science permite realizar un seguimiento detallado del rendimiento de las campañas de marketing. Esto incluye el análisis de métricas clave como el retorno de la inversión (ROI), la tasa de conversión, la retención de clientes y el costo por adquisición. Con estos datos, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre dónde invertir sus recursos de marketing.

7. Detección de fraude: En el marketing digital, la data science también se utiliza para detectar y prevenir el fraude en publicidad en línea. Los algoritmos pueden identificar patrones sospechosos de clics o impresiones falsas, lo que ayuda a las empresas a evitar gastos innecesarios en publicidad fraudulenta.

8. Análisis de sentimiento y feedback: La data science se utiliza para analizar el sentimiento de los clientes en las redes sociales y otras fuentes de retroalimentación. Esto permite a las empresas comprender cómo se sienten los clientes acerca de su marca y productos, lo que puede guiar las estrategias de marketing y la toma de decisiones.

La aplicación de data science en el marketing proporciona a las empresas herramientas poderosas para comprender a sus clientes, optimizar sus estrategias y aumentar la eficacia de sus campañas, lo que puede llevar a un mejor rendimiento y mayores ingresos.

Por: Asociación Nacional de Avisadores de Chile

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