El marketing se ha extendido a Internet y ahora contamos con un sinfín de herramientas para dar a conocer empresas, productos y servicios. Tenemos, por ejemplo, las redes sociales, las páginas web y los motores de búsqueda; estos, además de vender, nos permiten obtener información sobre nuestros potenciales clientes. Y con la expansión actual, la Data Science promete sumarse al equipo.
De hecho, el proceso ya ha empezado. La cantidad de internautas se ha incrementado a niveles importantes y el análisis de los datos que nos proporcionan no es sencillo. Con tecnologías como Big Data y Data Science probablemente el trabajo fluya más. Pero las ventajas que trae su implementación van más allá de ello. Aquí explicamos por qué.
Diferencia entre Data Science y Big Data
Ya que hablamos de Big Data, conviene aclarar que, aunque parecida, no es lo mismo que Data Science. El término Big Data se refiere a grandes volúmenes de información; por ejemplo, audios, videos, imágenes, emails, sitios webs, cuentas en redes sociales, transacciones, análisis de tráfico web, entre otros. Como es evidente, estos datos surgen de los movimientos que hacen las personas al navegar en Internet.
La colección y almacenamiento de estas cantidades de datos constituye una de las principales responsabilidades de Big Data. Sin embargo, presentados en bruta no llegan a ser muy útiles en términos cualitativos. Para aprovecharlos, es necesario clasificarlos y analizarlos; de esto se encarga la Data Science, que aplica diferentes ramas para lograrlo.
Como sugiere su nombre, Data Science es la ciencia de los datos; reúne una variedad de conocimientos derivados de diferentes ramas como las matemáticas, la estadística, la computación e incluso el marketing, para analizarlos. De este modo, podemos aprovechar toda la información recolectada para diferentes usos; y, entre ellos, por supuesto, el desarrollo de estrategias de marketing digital.
Casos de aplicación de Data Science en marketing digital
En pocas palabras, la Data Science puede ayudar a las empresas a estudiar los datos recolectados para varias cosas. Por ejemplo, mejorar su producto o servicio atendiendo necesidades masivas; enfocando mejor sus estrategias con contenido y posicionamiento SEO; mejorando la experiencia del cliente en la web y redes en función de las críticas, tasas de rebota, etc. A continuación, explicamos.
Definición de buyer persona
Un paso imprescindible en el desarrollo de una estrategia de marketing, sea tradicional o digital, es la definición de la buyer persona. Se trata de un perfil ideal, el de esa persona que necesita justo el producto o servicio que ofrece una determinada empresa. Esto no es tarea simple, pero la Data Science puede ayudar al analizar el comportamiento de los usuarios en los diferentes canales.
La mejor parte es que con Data Science no tenemos por qué limitarnos a un solo tipo de buyer persona. Al clasificar y procesar los datos recolectados, podemos identificar diferentes tendencias y trabajar en función de ellas. Es decir, podemos dirigir estrategias de venta muy específicas a cada grupo definido y aumentar nuestras probabilidades de éxito.
Marketing de contenidos
Una vez identificados tanto target como buyer persona, lo siguiente es empezar a desplegar estrategias para llegar a ellos. Una de ellas es el marketing de contenidos, una de las técnicas más empleadas para expandir la imagen de una marca en Internet. Consiste, como sugiere su nombre, en publicar contenido de valor, que ofrezca soluciones o datos útiles al público. La Data Science también ayuda en ello.
Posicionamiento SEO
Para lograr que el marketing de contenidos logre su cometido, es necesario aplicar también estrategias de posicionamiento SEO. Y en algo que parece totalmente aislado, la Data Science también puede aportar mucho. El análisis de datos permite también identificar las tendencias en compras en un determinado sector; y, en función de ello, determinar palabras clave y seleccionar temas que atraigan la atención del público.
Mejora de la experiencia del cliente
El análisis de comportamiento de los compradores que ofrece la Data Science también es útil para la mejora de la experiencia de los usuarios. Por medio de este, podemos definir las preferencias de estos y adaptar la plataforma de modo que resulte lo más amigable e intuitiva posible. Además, permite decidir qué otras herramientas usar para llegar a ellos de manera más efectiva.
Es un hecho que empresas hoy tienen acceso a una infinidad de datos útiles para su propio crecimiento. Además, no tienen que preocuparse por aplicar métodos demasiado arcaicos para usarlos; la tecnología actual hace el proceso mucho más sencillo. En definitiva, Data Science permite comprender lo que quieren las personas en un determinado período de tiempo.