Ventajas del Data Science en el marketing online

¿Sabías que la capacidad para analizar datos de una empresa influye directamente sobre el nivel de productividad y la eficiencia de sus empleados? Y es que planificar estrategias de Data Science eficaces nos ayuda a tomar mejores decisiones y, en consecuencia, a lograr mejores resultados.

Se conoce como Data Science o Ciencia de los Datos al compendio de herramientas que nos permiten obtener información muy valiosa a partir de datos en bruto. Una materia que engloba diversas disciplinas, entre las que se enmarcan las matemáticas, la estadística, la programación o la estadística, así como conocimientos empresariales en  general y de la propia actividad en concreto. Con lo cual, podríamos decir que se trata de una especie de “paraguas” en el que se agrupan diversos procesos y aplicaciones.

En un mundo permanentemente conectado donde constantemente estamos compartiendo información a través de numerosos canales de comunicación, esto puede darnos muchas oportunidades pero también plantearnos muchos retos. Acceder a un importante volumen de datos nos permite disponer de la información necesaria para tomar buenas decisiones, pero, al mismo tiempo, implica el desafío de saber interpretarla y aprender a sacarle el máximo partido para aprovecharla a favor de nuestra empresa.

En la actualidad, las nuevas tecnologías nos permiten generar y almacenar una gran cantidad de información con un espectacular crecimiento. Tanto es así que podemos afirmar que el 90% de los datos del mundo de han creado en los últimos dos años. Basta con pensar en el contenido que los usuarios suben cada día a las redes sociales. Cualquier acción por pequeña que sea, como visitar una web, rellenar un formulario, comprar un producto o ver un vídeo, deja rastro en la red, generando nuevos datos.

Ante este contexto, se hace necesario automatizar y optimizar los procesos de análisis de datos con el objetivo de reducir los tiempos y recursos utilizados mediante herramientas que nos ayuden a centralizar la información en un mismo lugar, a relacionar los datos y que nos permitan llevar a cabo análisis globales.

¿Cuáles son las ventajas del Data Science en el marketing digital?

En el marketing actual nos enfrentamos a una impresionante cantidad de datos procedentes de fuentes muy distintas, con enormes volúmenes y que se generan a un ritmo cada vez más veloz. Gracias a ello, podemos predecir comportamientos futuros de los potenciales clientes, identificar errores relacionados con el fraude y los cibertaques, adelantarnos a las necesidades de los consumidores para personalizar la oferta, fijar patrones y tendencias que nos permitan diseñar nuevos productos o conseguir un alto grado de segmentación de los usuarios.

1. Saber quiénes son nuestros clientes

De nada sirve diseñar productos que en nuestra mente parezca impresionantes si después nadie los compra. Una propuesta de valor única solamente es posible si conocemos de forma exhaustiva cuál es el perfil del potencial cliente al que nos dirigimos. Con los datos en la mano, podemos realizar una segmentación que nos permita crear diferentes grupos de usuarios teniendo en cuenta sus preferencias y sus hábitos de consumo.

Con los perfiles específicos, es posible generar y mandar mensajes personalizados que encajen con unas necesidades específicas. Pero también adaptar la oferta de nuestro catálogo añadiendo, por ejemplo, productos que pensábamos que no tendrían salida o eliminando aquellos que no despiertan mucho interés.

2. Es muy útil para la administración del inventario

Atender la demanda de los consumidores de manera periódica es uno de los mayores desafíos que deben afrontar las tiendas online con un alto nivel de actividad. Hay que tener en cuenta que si gastamos dinero en la compra de género, estará inactivo hasta que le demos salida y que los productos deben almacenarse en las cantidades adecuadas para poder dárselos al cliente cuando los pida. En este sentido, el análisis de datos es nuestro mejor amigo para analizar de forma detallada nuestro inventario y optimizar las cadenas de suministro.

3. Predicciones más precisas del ciclo de vida del cliente

En el ciclo de vida del cliente se incluyen todos los beneficios que han proporcionado a nuestra empresa desde que se inició la interacción con ella. Al tomar en consideración las compras directas de los consumidores, se crean dos formas de calcular el ciclo de vida: histórico y predictivo.

Por regla general, los algoritmos compilan y organizan todos los datos sobre las preferencias de los usuarios, sus compras recientes, el total gastado en la tienda online y su comportamiento durante la navegación. Una vez procesada esta información, podrás ver con más claridad cuál es el valor de tus clientes actuales y potenciales, así como detectar tendencias poco habituales en los clientes.

4. Mejorar la experiencia de compra

Según una investigación llevada a cabo de manera reciente en Estados Unidos, 8 de cada 10 consumidores afirman que la experiencia de compra que proporciona una marca a través de su tienda online es para ellos tan importante como sus servicios o productos. Pero además, en el 65% de los casos se le da más importancia a la experiencia disfrutada que a una buena publicidad.

Actualmente, gracias al análisis de datos, es posible obtener información muy valiosa para mejorar nuestros servicios en este sentido. Y lo mejor de todo es que es posible hacerlo de una forma no intrusiva. Disponemos de numerosas herramientas que pueden ayudarnos a conseguir información muy valiosa sobre un producto o marca en concreto.

5. Optimización de los precios ofertados

Vender un producto o un servicio a un precio adecuado no solamente es importante de cara al consumidor, sino también de cara a los proveedores de los productos, por lo que es algo que debemos tener muy en cuenta. El coste total no debe incluir únicamente los gastos de producción, sino también la capacidad del cliente para comprarlo teniendo en cuenta su poder adquisitivo y los precios de nuestros principales competidores.

Una vez más, el Data Science se convierte en una herramienta fundamental. Y es que los algoritmos pueden inspeccionar la ubicación, la flexibilidad de los precios en el mercado, los precios de los competidores y los hábitos de consumo para dar con un precio atractivo para todas las partes.