Es un hecho que en el actual contexto las organizaciones dependen de forma creciente del análisis de datos para impulsar la toma de decisiones. Para tomar decisiones eficaces basadas en datos reales identificables, surge la llamada Ciencia de los Datos, una disciplina que combina la estadística, matemática, gestión de datos, algoritmos y programación para realizar análisis inteligentes de datos. Es una ciencia, aplicada en las organizaciones, para mejorar la eficiencia, comprender mercados nuevos e incrementar la competitividad para extraer información valiosa a partir de datos en bruto. Es un campo que abarca múltiples disciplinas, como estadística, matemáticas o programación, además de conocimientos empresariales en general y del sector al que se aplique en particular.
Se trata de un aliado muy conveniente para los departamentos de marketing porque a través de los datos de forma inteligente y efectiva para el desarrollo de negocio y el incremento de las ventas.
Algunos términos como learning machine, big data, inteligencia artificial, … son cada vez más familiares en el seno de las empresas; de hecho, para algunas organizaciones la gestión, recopilación, interpretación y análisis de los datos son fundamentales para aproximarse en el momento adecuado a los consumidores para desarrollar estrategias convertirlos en clientes leales.
Somos conscientes de que cada vez que qué consultamos en los buscadores, de qué hablamos, qué aplicaciones usamos, lo que compramos, …generamos unos datos que pueden definir un perfil digital, muy valiosos para quienes ofrecen productos y servicios.
Precisamente, el data science permite desarrollar desde análisis descriptivos, hasta el desarrollo de modelos, por ejemplo, para detectar patrones de comportamiento y ventajas competitivas; ayuda a identificar nuevas oportunidades y logra así mejorar la experiencia de los usuarios.
Es evidente que las empresas se encuentran con un gran volumen de datos que provienen de la publicidad en redes de búsqueda, redes sociales, analíticas de tráfico web, redes de display, vídeos, instalaciones e interacciones con aplicaciones, páginas web, CRM, bases de datos…Ante tal volumen de datos, el data science permite a las marcas obtener información crucial como predecir los comportamientos futuros de los usuarios a fin de tomar decisiones más informadas y reducir el riesgo empresarial. También ayuda a detectar anomalías a la empresa, evitando pérdidas para la empresa que pueden llegar a ser muy cuantiosas. Otro beneficio que nos permite la ciencia del dato es anticiparnos a las necesidades del usuario y establecer patrones y tendencias que permitan diseñar nuevos productos con mayores posibilidades de triunfar.
Una aplicación para el marketing: el A/B Testing
Las pruebas A/B tienen la función de mejorar los resultados compararando el rendimiento de dos versiones, por ejemplo, de un sitio web o de un contenido.
En el ámbito del Marketing Digital este método se emplea para describir experimentos aleatorios con dos variantes. Estas variaciones, llamadas A y B, se muestran de forma aleatoria a los distintos usuarios; una parte de ellos verá la versión A y la parte restante verá la versión B. El fin de le test es que ayudará a despejar dudas en el uso de herramientas de comunicación, por ejemplo, una web, un precio, o identificara elementos que se consideran barreras para la conversión; puntos de fricción que el vendedor debería evitar o disminuir al máximo
Este método usa datos de los usuarios para ayudar a tomar mejores decisiones al comparar dos versiones de una misma página web o aplicación para comprobar cuál de las dos versiones es más eficiente.
Pero, ¿cómo puede ayudar a la estrategia de marketing el uso de estas herramientas de análisis de datos.?
Por ejemplo, una marca que tiene dudas con la mejor selección de las imágenes para un catálogo, que identidad corporativa es la más adecuada ante un rebranding, o que contenidos son los más adecuados para nuestro target, o cómo reacciona el usuario ante diferentes precios, …
Es importante conocer las tres grandes funciones de este método y cómo impacta positivamente en la organización., puesto que nos permite es averiguar qué es lo que prefieren los usuarios, es decir, qué tipo de elementos o mensajes los vuelven más propensos a dar click en un anuncio, convertirse en leads, concretar una compra o permanecer en un sitio web.
También ayuda a las marcas a incrementar la tasa de conversión, es decir,a logara confeccionar campañas que ayuden a que un contenido genere más leads, suscripciones, conversiones, clics, … permitiendo optimizar las acciones.
Además, estas pruebas A/B permiten ir perfeccionando el contenido que le ofrece una web a los visitantes para que su experiencia sea cada vez más customizada.
Entrevista a Iria Aguete, Responsable de Operaciones en Improving Metrics. Consultora de Analítica e Inteligencia de Negocio
“Se trata de transformar los datos en información de valor”
Según su visión, cómo definiría el concepto data science y que utilidades presenta para la construcción de una estrategia de para la marca.
En el sector nos referimos al Data Science cuando hablamos de trabajar con un enfoque holístico; combinando estadística, matemáticas e informática para analizar un gran volumen de datos y así tomar decisiones mejores decisiones de negocio. Nada más y nada menos que transformar los datos en información de valor.
Es fundamental contar con esta disciplina para poder sacar partido el ingente volumen de datos que generan los negocios online.
En la mayoría de negocios es fundamental desde un punto de vista descriptivo, es decir, nos ayuda a interpretar qué está pasando en nuestro negocio online para poder mejorarlo. Pero ya hay muchos negocios que también lo están usando para predecir. Y eso es fantástico, poder usar tu histórico de datos para saber cómo va a reaccionar el mercado ante un cambio en tu estrategia de marketing.
Cuáles considera que son las claves a tener en cuenta por parte de las organizaciones para adoptar la ciencia del datos como una herramienta estratégica para el marketing.
Imprescindible el tener perfiles que conozcan bien el negocio y hagan las preguntas correctas para encontrar la respuesta a través de la ciencia de datos. Y que estos perfiles se preocupen porque los datos necesarios para los análisis se estén recogiendo y estén disponibles. Digamos que primero va a recogida de datos y su correcto almacenamiento, y después el análisis para poder tener buenos resultados.
Según su visión, si queremos emplear las herramientas que nos brinda la ciencia del dato que elementos debemos tener en cuenta para su aplicación.
Yo diría que hay una condición absolutamente necesaria para que un proyecto de explotación del dato funcione. Y es la implicación de toda la organización, especialmente la dirección. Estos proyectos no puede quedar encapsulados en el departamento de tecnología o en el de marketing. Para velar por la calidad del dato y, por lo tanto, de los resultados; todos deben remar en la misma dirección.
Según su opinión, qué importancia tiene para una marca el uso de las diferentes herramientas que nos brinda esta disciplina. Qué herramientas pueden emplearse desde una óptica de marketing y comunicación. Puede destacar algún ejemplo/s de una marca que haya realizado una estrategia en este sentido.
Todos queremos vender más pero, ¿cómo lo hacemos? A través de herramientas de Machine Learning podemos localizar en nuestro histórico cuáles son los usuarios que han sido más rentables para mi negocio, qué características tienen en común, saber cuantos tipos de clientes me interesan y qué los caracteriza. Y con todo esto podemos trazar estrategias de segmentación de clientes que nos facilite optimizar nuestra inversión en captación. Ahí está la importancia, en localizar qué es lo que más me interesa para mi negocio y poder crear un plan para ir a por ello, afinar en la captación y en la conversión, no matar moscas a cañonazos.
Y esto no es solo para los grandes, por ejemplo, Amazon. Hay muchas herramientas de coste asumible que nos permiten poner en marcha proyectos de segmentación de usuarios en proyectos medianos. Lo importante es contar con datos con los que poder trabajar los modelos.