Data Science en Marketing: Ejemplos y Aplicaciones en España

Cuando oímos hablar del Big Data, normalmente pensamos en algo enorme, gigantesco y relacionado con los números. Algo que a veces asusta o nos intimida. Y es cierto que el Big Data es algo grande, pero a la vez es algo que puede ser canalizado de forma controlada para ayudarte a conseguir el éxito en tu compañía.

El Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Cuando hablamos de Big Data seguro que os vienen a la cabeza muchas definiciones: es un nuevo tipo de dato, es información en tiempo real, es una nueva tecnología. Podríamos decir que es un poco de todo y no estaríamos equivocados al suponer varias definiciones al mismo tiempo.

El Big Data Marketing hace referencia al procesamiento de información en grandes volúmenes de datos y en tiempo real que permiten analizar aspectos tan importantes para una empresa como el comportamiento de sus consumidores, intereses, identidad, etc. y así poder crear estrategias de atracción.

Una de las cosas más complejas del Big Data es el ritmo al que evoluciona. Antes teníamos pocas fuentes de información pero cada vez disponemos de nuevos recursos de los que sacar más datos. Algunos ejemplos serían las redes sociales, los GPS, el wifi, etc. También crece la velocidad a la que recibimos estos datos. Eso dificulta la tarea de decidir cuáles son útiles y cuáles no lo son.

El Big Data es la mayor y mejor herramienta que los especialistas en marketing pueden usar para sus campañas y estrategias. En España, el uso masivo de datos es utilizado por el 31% de empresas, mientras que el 38% realiza análisis de datos.

Beneficios del Big Data Marketing

El Big Data Marketing, como hemos podido ver, ofrece mucha información, pero sacarle provecho y con ello conseguir beneficios es el objetivo primordial de todo negocio.

• Elaborar estrategias de marketing personalizado: Crear estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información.
• Tener visiones de negocio más precisas: Tradicionalmente, las empresas funcionaban con tablas Excel que contenían los datos recopilados y que se enviaban a todos los departamentos. Actualmente el Big Data permite crear una estructura de datos única, sin que se pierdan datos entre departamentos.
• Ayudar en la segmentación de clientes: Anteriormente analizábamos los clientes y veíamos cómo se clasificaban según sus características. Se realizaban estrategias que se aplicaban durante meses para comparar los resultados del principio con los del final. Actualmente, podemos ir viendo mes a mes y semana a semana cómo los clientes van evolucionando y enfocar así las estrategias sobre la marcha.
• Cazar oportunidades en ventas: A partir de las segmentaciones podemos ver más en detalle cómo cambian los clientes. También podemos localizar las oportunidades de negocios con base en ello. Por ejemplo, podemos ver qué productos ha visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro similar o complementario.
• Tomar decisiones en tiempo real más acertadas: Si pongo un producto a la venta en una hora determinada, en un lugar determinado, con el real time y el Big Data podemos ver cómo ese producto se está vendiendo y tomar decisiones con base en los resultados.
• Para detectar y evitar la pérdida de clientes: Podemos ver con patrones cómo los clientes se comportan y detectar qué va a hacer que el cliente abandone la compra o la termine realizando.
• Para detectar fraudes: De la misma forma se puede ver cómo hacen el pago las personas y ver en qué frentes somos vulnerables a nivel de seguridad.
• Hacer seguimiento de tendencias del mercado: Gracias a los datos podremos ver cómo las personas desarrollan sentimiento sobre nuestra marca, ya sean positivos o negativos.
• En la planificación y predicción: Podremos predecir cómo va a ir el negocio con más probabilidades de acertar. Gracias a la inmensa cantidad de datos podremos tener una planificación más exacta.
• Para mejorar el análisis de costes: Causa y efecto de lo anterior. La clave está en saber cuándo y dónde te escuchan los clientes para ir allí a dirigirnos a ellos.

Al día, de media, podemos llegar a recibir 10 correos electrónicos promocionales. La mayoría ni los abrimos y van directos a la papelera. La segmentación de clientes es otra de las partes importantes del marketing personalizado. Podemos segmentar a los clientes de muchas maneras pero la segmentación no es estática, se va modificando.

Ejemplos de Empresas que Utilizan Data Science en Marketing

Algunos negocios online que aplicaron el Big Data Marketing, ya sea mediante la segmentación de la publicidad o la adaptación de los productos o servicios, han conseguido beneficios sorprendentes.

Estos ejemplos ilustran muy bien la oportunidad que existe en el Marketing si se utiliza Big Data. El Big Data y el Marketing digital van intrínsecamente de la mano en el mundo de los negocios si estamos buscando buenas praxis y tener beneficios. Y es que, el Big Data proporciona una cantidad de información excelente para usar posteriormente en las estrategias de marketing que no podríamos haber imaginado si quiera en la década de los 90 o el principio de los años 2000.

A continuación, se presentan algunos ejemplos de empresas que han implementado con éxito estrategias de Data Science en sus operaciones de marketing:

Empresa	Estrategia de Data Science	Resultados
Netflix	Analiza los hábitos de visualización para invertir en contenido original, como 'House of Cards'.	Éxito garantizado en el lanzamiento de nuevas series y películas.
Amazon	Utiliza datos de compra y navegación para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos.	Mejora la experiencia del cliente y aumenta las ventas.
Starbucks	Recopila información a través de su aplicación móvil y ofrece respuestas dinámicas a factores externos como el clima y la ubicación.	Mejora la personalización y la experiencia general del cliente.
Spotify	Analiza el historial de escucha para crear listas de reproducción personalizadas como 'Discover Weekly'.	Aumenta la participación del usuario y el descubrimiento de nuevos artistas.
Etsy	Utiliza análisis de texto y reconocimiento de imágenes para mejorar la precisión de la búsqueda y personalizar la experiencia del usuario.	Mejora la búsqueda y la satisfacción del cliente.

Netflix

A estas alturas, a no ser que vivas en la cima de una montaña, dentro de una cueva o en otro planeta, conoces Netflix. Los VOD (vídeos bajo demanda) como Netflix, HBO, Prime y los centenares que hay, están cobrando más sentido que nunca. Todo el éxito que tiene Netflix sería imposible sin el buen uso que hicieron del Big Data. Netflix no es solo una buena idea, sino una buena ejecución de los datos.

Netflix consiguió llegar con su comunicación de la mejor manera a sus usuarios, ofreciendo lo que sabía que le podría interesar después de analizar sus patrones de consumo. Un ejemplo paradigmático del uso de los datos en Netflix ocurrió hace una década. En febrero de 2013, la plataforma sorprendió lanzando de una sola vez los primeros capítulos de la que hoy es una de sus series más vistas, 'House of Cards'. Pero ¿por qué decidieron invertir en reinventar esta serie, originalmente británica? Porque su éxito estaba garantizado.

A través del tiempo, Netflix fue guardando todos los gustos de los usuarios, las horas en las que más veían la plataforma, el tiempo medio que le dedicaban a cada capítulo de una serie y acabó creando la suya propia: House of Cards. Debido a que casi todos coincidíamos en que nos gustaba el drama, la política, sensualidad y poder, Netflix decidió apostar por la mítica serie de Kevin Spacey y acertó de lleno.

Netflix dispone de un apartado en su página web en el que registra las películas y series más vistas por país y fecha. Globalmente, las diez series de habla inglesa más vistas de su plataforma son producciones originales de la compañía. El rendimiento de la compañía responde positivamente a esta estrategia.

Amazon

Amazon, otro de los gigantes del mundo de internet lo es gracias al uso masivo de los datos, gracias al Big Data. No es raro que pidamos casi cualquier cosa a través de Amazon. En IMF, hicimos una visita a sus almacenes donde nos quedamos alucinados con la cantidad de productos que tienen y cómo los organizan.

Amazon usaba los datos de los usuarios para hacer listas de recomendaciones, comunicaciones y demás acciones útiles basadas en el «Small Data». No obstante, no es en el Small Data donde radica el éxito de la empresa. Podemos ver que Amazon ha ido creando catálogos de productos nuevos continuamente. Esto ha sido debido a que basándose en el marketing predictivo que nos ofrece el Big Data, ha sido capaz de anticiparse a las tendencias de los consumidores.

El gigante del comercio electrónico también utiliza el 'big data' para lograr una segmentación óptima de sus usuarios. Amazon también aprovecha todos los datos de sus usuarios para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. Tanto si un cliente compra, añade al carrito o simplemente ojea un producto, el gigante del comercio electrónico utiliza esa información para recomendar artículos similares.

Nike

Nike es otra de las grandísima empresas que hace uso del Big Data. Las grandes empresas deportivas pueden hacerse con una gran cantidad de datos para luego ir usándolos en diversas campañas y acciones de marketing. Pero no solo se hacen con los datos de los usuarios a través de compras o de visitantes a su web y redes sociales.

Nike (entre otras) ha ido más allá y ha establecido una gran red de productos que se basan en la salud. De esta forma, con estos datos, Nike es capaz de ir creando productos y servicios nuevos basados en lo que el consumidor el está diciendo.

Apple

Cuando hablo de Apple, bien podría estar hablando de Android o de Huawei. Las grandes compañías que tienen un impacto directo sobre el mundo móvil son muy propensas a usar el Big Data. Los millones de usuarios de Apple le están dando información valiosísima a la empresa. Los Apple TV o Apple Watch proporcionan a Apple una gran cantidad de datos que usan para fidelizar más y más a sus clientes.

King (Candy Crush)

La empresa de Candy Crush, King, basa sus decisiones de marketing en el big data. No es casualidad que sea una niña rubia y con pecas la imagen del juego o que los caramelos tengan una forma y color específicos.

Data Science y Machine Learning en Marketing

La inteligencia artificial, y en particular el machine learning, está revolucionando el marketing digital. La aplicación de ciencias como la estadística y la codificación de datos permite estudiar patrones para predecir comportamientos futuros con el fin de tomar decisiones más informadas.

Entendemos por inteligencia artificial la posibilidad de que las máquinas puedan desarrollar aquellas funciones que definen al ser humano, como la capacidad de resolver un problema o llevar a cabo un razonamiento. El machine learning responde a esos principios, ya que desarrolla esa aptitud para aprender a partir de unos datos que analiza empleando algoritmos y buscando patrones de comportamiento para poder plantear una estrategia de marketing acertada. En todo ese proceso no interviene el ser humano, es el software el que lo realiza. Evidentemente, previo a todo eso, es necesario que un equipo de desarrolladores cree ese sistema de decisión siguiendo unas instrucciones determinadas.

El machine learning es para simplificar el planteamiento de estrategias en el marketing digital, ya que, de manera autónoma, puede manejar infinidad de datos. Para que el proceso sea más eficaz, estos datos deben actualizarse y así lo hará también la estrategia de marketing, la cual se adaptará mejor al comportamiento de los clientes.

¿Por qué combinar Machine Learning y Marketing?

El potencial del aprendizaje automático es enorme, tanto que se ha convertido en una herramienta que aporta al marketing digital múltiples ventajas:

• Permite delimitar con mayor exactitud las necesidades y los gustos de los consumidores. Además, también aporta un mayor conocimiento sobre cuáles son sus hábitos de compra.
• El análisis del comportamiento de los consumidores beneficia el desarrollo del e-commerce. La interpretación de los datos puede promover el desarrollo de nuevas opciones, garantizando una experiencia más personalizada.
• La innovación tiene en el machine learning un gran aliado que resulta altamente eficaz a la hora de plantear el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
• Gracias al desarrollo de los chatbots (las conversaciones online entre empresa y cliente) a partir de la IA, la comunicación con el cliente pasa a otro nivel, ya que no hay un horario establecido, se genera una atención 24/7 y deriva en una mayor satisfacción por parte de eso.
• La enorme cantidad de información que el machine learning llega a manejar permite a las empresas optimizar sus procesos de producción. Les ayuda a tomar decisiones, también en el ámbito de los RRHH y los procesos de selección. Los conocimientos que aporta son una ventaja a la hora de conocer el resto del mercado.

Aplicaciones del Machine Learning en Marketing

El procesamiento eficiente de cada vez mayor número de datos depende de la calidad de la información recibida. Hoy, cualquier empresa puede conseguir una enorme cantidad de datos de sus usuarios, la clave está en saber analizarlos para poder incorporar sus conclusiones a la estrategia de marketing. Estas son algunas de las aplicaciones del machine learning:

• Mejorar la experiencia del consumidor a la hora de hacer una compra online, recomendándole aquellos productos que se adaptan a sus gustos personales, garantizando el stock y ofreciéndole alternativas si fuese necesario. El cliente valora muy positivamente la atención 24/7.
• Incrementar la personalización de los mensajes. Esto hace que los usuarios se sientan más cómodos y aumente su grado de fidelidad.
• Aumentar la seguridad de los usuarios y sus datos, utilizando algoritmos inteligentes con los que se pueden predecir no solo comportamientos, sino también posibles ataques.
• Detectar opiniones positivas y negativas sobre un determinado producto para poder atajar los problemas de reputación online.
• Reducir las tasas de abandono de clientes, identificando a aquellos usuarios que presentan mayor riesgo de irse con la competencia. Para evitarlo, se puede recurrir al envío de mensajes personalizados con los que tratar de captar de nuevo su interés.
• Generar ingresos adicionales desarrollando nuevos productos o servicios. Al contar con más información, gracias al machine learning, se puede predecir lo que los clientes van a querer, que no tiene por qué ser lo que se le ofrece en ese momento.
• Personalizar la publicidad, teniendo en cuenta la información que poseemos del cliente, para ofrecerle contenidos en función a sus intereses. Cada usuario verá el anuncio que más posibilidades tiene de influir en él.

La búsqueda de patrones a partir del análisis de datos lleva consigo una gran cantidad de tiempo. El machine learning lo simplifica, permitiendo destinar a otras operaciones aquellos recursos que antes se dedicaban a ese proceso.

Data Analytics en los Negocios

Data Analytics es un término empleado para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. La Data que generan las organizaciones constituye hoy el centro de la disrupción que viene ocurriendo en el mundo de los negocios. Las empresas se preguntan cuánto debe valer la data que almacenan. Este valor está ligado a cómo la usan. Puede ser que hoy solo exploten una fracción de ella, pero en el futuro cercano podría convertirse en la fuente para desarrollar nuevos productos y nuevos mercados.

La razón de la importancia del Data Analytics reside en este análisis, que permite traducir estos datos en oportunidades y decisiones de negocio, permitiendo conocer en profundidad las características del mercado y los compradores a niveles analíticos hasta ahora desconocidos.

Ejemplos de Aplicación de Data Analytics

• UBER: Utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día, potenciando así sus ingresos.
• Amazon: Analiza la data de sus transacciones y el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas y crear modelos predictivos capaces de detectar las futuras necesidades del cliente.
• Google Fit y Apple Watch: Registran datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud.
• BBVA: Realiza proyectos de extracción y análisis de información financiera para conocer las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes y el impacto económico de la celebración de grandes eventos.
• La reelección de Obama: Utilizó la analítica de datos para su reelección en 2012, extrayendo y generando estrategias en función de las preferencias de sus votantes y sus canales de comunicación preferidos.

Data Science en el Marketing Digital

El marketing digital juega un papel clave e inevitable en la comercialización en el siglo XXI y el Big Data y el Data Science son herramientas que no pueden faltar en ninguna estrategia si se busca prosperar. Es aquí dónde aparece el Data Science o Ciencia de Datos para analizar, procesar esos datos y darles valor.

El Data Science es una ciencia multidisciplinaria que se vale de diferentes recursos de la estadística, la computación, las matemáticas y el marketing, para analizar, interpretar y jerarquizar los datos obtenidos. A partir de ese análisis se busca generar estrategias eficientes y exitosas de marketing digital, basadas en datos objetivos y en modelos predictivos.

Los expertos del Data Science sacan conclusiones de todo ese trabajo y, a través de la predicción del comportamiento de los usuarios, dan herramientas y soluciones a las empresas para tomar decisiones correctas, obteniendo más beneficios y reduciendo costos.

Aplicaciones Concretas del Data Science en el Marketing Digital

La ciencia de datos puede ser muy útil para el marketing digital, veamos concretamente en que podría ayudarnos en nuestra estrategia de marketing:

• SEO: Logra analizar y comprender los algoritmos de posicionamiento detectando patrones de publicación.
• Publicidad: Ayuda a estructurar las publicidades y a definir con precisión dónde anunciar y a que público destinar nuestra publicidad. A partir de ello, define algoritmos predictivos que permiten puntuar nuestros leads dependiendo de la posibilidad que tienen de convertirse o no en clientes nuestros.
• Perfiles de Buyer: Podremos construir perfiles de usuarios y crear diferentes tipos de buyer persona dependiendo del comportamiento de los usuarios en cada canal en el que interactúan y el momento en el que interactúan.
• Presupuesto: Genera modelos predictivos a partir de patrones de gastos pera poder optimizar al máximo nuestro presupuesto.
• Mejorar la experiencia de los clientes: A partir de los análisis del comportamiento de clientes ante ciertos estímulos de marketing digital, podremos definir las preferencias de los clientes.

Data Science y Marketing: Una Unión Inevitable

La Ciencia de Datos y el Marketing parecen irremediablemente dos disciplinas que tienden a su unión. Todas las herramientas sobre las que se apoya la analítica avanzada de datos podremos incorporarlas para la mejora en la toma de decisión del marketing. Necesitamos de profesionales capaces de implementar en la empresa la nueva forma de analizar la información y tomar las decisiones.

Con cada paso y evolución del marketing vemos que muchas empresas se quedan fuera del mercado por no incorporarse, o por llegar tarde a la incorporación e implantación de las nuevas tecnologías.