El marketing desempeña un papel fundamental en el proceso de toma de decisiones de una empresa. El análisis preciso de las necesidades de los consumidores y la comprensión de los segmentos objetivo que conlleva permiten poner en marcha una estrategia eficaz y coherente.
Se espera que el volumen mundial de datos se multiplique por 3,7 de aquí a 2025, hasta alcanzar los 175 zettabytes.
Esta explosión de datos permite aumentar la cantidad de datos de clientes recogidos. Se trata de un recurso casi inagotable que sirve para conocer el mercado en el que opera una empresa. Sin embargo, este recurso debe poder explotarse y utilizarse.
Aquí es donde surge la necesidad de introducir la Data Science en el marketing.
¿Qué es el Data Marketing?
El Data Marketing consiste en crear modelos de explotación de datos coherentes con las necesidades de la empresa, pero también en comprender los retos y usos de la Data Science. En este artículo vamos a mostrarte 4 impactos directos de la Data Science en el marketing actual.
En el orden del día:
- Recomendación de productos
- Previsión de ventas
- Retención de clientes y riesgo de deserción
- Fidelización de clientes
Recomendación de productos
Uno de los puntos fuertes del Data Marketing es la comprensión del comportamiento de los consumidores a través del análisis de comportamientos pasados y la predicción de comportamientos futuros.
Se suelen adoptar dos estrategias:
- Cross-selling
- Up-selling
- El cross-selling se produce antes de que se finalice la compra y consiste en ofrecer productos complementarios o equivalentes a los que busca el consumidor. Un café ofrecido al final de una comida puede considerarse cross-selling.
Aplicado al Data Marketing, se materializa en la sección de «Productos que se compran frecuentemente juntos» que se puede ver en Amazon. La compra de guantes quirúrgicos conlleva la propuesta de comprar una mascarilla quirúrgica o un gel hidroalcohólico.
- El objetivo del up-selling es conseguir que el consumidor prefiera el producto o servicio de la gama superior para maximizar el margen del vendedor.
Estas dos estrategias, que se pueden encontrar entre los gigantes del comercio electrónico, se presentan en forma de recomendaciones basadas en el comportamiento de otros consumidores. Netflix explica en uno de sus informes que sus algoritmos se centran en las preferencias de los usuarios y sus hábitos de visionado para desarrollar un modelo predictivo relevante para personalizar su oferta.
Previsión de ventas
La previsión de ventas o forecast es otro aspecto del marketing que ayuda a desarrollar la estrategia de la empresa.
Gracias al Machine Learning y al despliegue de la inteligencia artificial, es posible que una web de comercio electrónico pueda predecir sus ventas a diario.
Es el caso de Sephora, que en 2018 aseguró ser capaz de predecir sus ventas en su web. Este tedioso y largo trabajo se ha optimizado gracias al uso de algoritmos de análisis de comportamiento a corto, medio y largo plazo por parte del equipo de Data de Sephora. Los equipos pueden proponer varios planes de marketing y los programas ofrecen un forecast detallado.
Los perfiles profesionales de marketing no se automatizan ni se sustituyen por datos, pero sí reciben ayuda de los datos procesables. Los responsables de marketing están atentos a las predicciones y toman las decisiones más coherentes con las necesidades de la empresa.
Retención de clientes y riesgo de deserción
Más allá del objetivo de atraer nuevos clientes, la empresa debe conservar su base de clientes establecida.
De este modo, los algoritmos predictivos permiten evaluar el riesgo de deserción de cada cliente, es decir, el riesgo de abandono.
El término «churn» se refiere a la proporción de clientes que se pierden durante un periodo determinado. Entre los sectores más preocupados por el churn están el de la telefonía móvil y el de la banca.
Para no tener que sustituir a los clientes perdidos por otros nuevos, lo que cuesta dinero y tiempo, es necesario comprender con precisión los motivos de su insatisfacción.
Esto puede hacerse mediante el seguimiento de las ofertas de la competencia, el cálculo de la frecuencia de nuevas compras o cancelaciones, o el seguimiento de las opiniones de los consumidores.
Fidelización de clientes
El uso de los datos permite una mejor segmentación de los clientes e incluso una segmentación actualizada en tiempo real. Estos clusterings se utilizan para optimizar la estrategia de fidelización. Los clientes fieles se pueden beneficiar, por ejemplo, de ofertas promocionales personalizadas. El seguimiento de los clientes y el emailing se hacen más efectivos.
El objetivo es conocer al interlocutor para ofrecerle una experiencia lo más cercana posible a sus expectativas personales.
Hoy en día, los perfiles profesionales del marketing están en constante evolución y esto depende principalmente del análisis de la explosión de datos de que disponen. Sin embargo, podemos identificar tres grandes dificultades hasta el momento:
- La falta de competencias analíticas en la empresa
- La ausencia de herramientas de procesamiento de Data
- Un enfoque demasiado débil en el análisis Data predictivo
¿A qué esperas para hacer que tu marketing evolucione desarrollando tus habilidades en Data Science?
