El marketing, más allá de vender, se orienta a realizar acciones medibles que apunten a mejorar los números del negocio. Se trata de conocer a la propia audiencia para que, cada vez que necesite un producto específico, no piense en aquello que requiere, sino que piense en la marca, capaz de satisfacer esa necesidad, o bien generar la necesidad que aún no existe.
En un escenario hipotético, si se cuenta con una base de datos de tres millones de personas, con sus hábitos de consumo, correo electrónico, teléfono, grupo familiar, histórico de ventas, edad, última compra, la cantidad de veces que ve los productos de la marca antes de comprarlos y las vueltas que toma en una tienda virtual, previo a adjudicarse lo que busca, es en base a esto que la Ciencia de Datos comienza a hacer su trabajo, pudiendo cruzar esa data y generar estrategias, que apunten a cubrir los intereses y comportamientos de esa audiencia.
Desde el marketing, la constitución de la Data Science y sus proyecciones, es lo que permite generar patrones de comportamientos según el grupo de usuarios, gracias al gran volumen de información que pueda poseer el negocio. De esta forma, las Data Driven Decisions son realmente específicas y van dirigidas a un público único y objetivo.
Los departamentos de mercadotecnia de grandes industrias ya tienen años utilizando personal dedicado a Data Science (Spotify, AirBnB, Facebook, Google) y sus diferentes aristas, como base para la toma de decisiones del negocio.
Además, no se trata de un proceso estático, sino que gracias a la Ciencia de Datos, el marketing ha acelerado su evolución.
Los patrones y la toma de decisiones son analizados cada vez más, con el propósito de entregar una experiencia más personal e íntima a cada consumidor, en base a los modelos de Buyer Personas que generamos a partir de los datos.
¿La ventaja? Las compañías se posicionan cada vez más en la mente del consumidor con experiencias únicas, e incluso pueden anticipar sus patrones, gustos y necesidades. A esto se suma una optimización del presupuesto de la empresa, entregando más valor y recibiendo más fidelización y conversión.
Sin embargo, para implementar Data Science, también debe evolucionar el profesional de marketing. Se trata de crear estrategias de Contenidos, a crear modelos con Python y algoritmos de Machine Learning.
¿La clave? Potenciar el desarrollo de un equipo de Data Science de la mano del equipo de marketing para poder destacar en un mundo que se digitaliza cada vez más, y profundizar en la consecución de objetivos.
Equipo Prensa
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