{"id":5785,"date":"2020-11-13T18:00:04","date_gmt":"2020-11-13T23:00:04","guid":{"rendered":"http:\/\/www.icesi.edu.co\/marketingzone\/?p=5785"},"modified":"2020-11-11T11:18:48","modified_gmt":"2020-11-11T16:18:48","slug":"marketing-digital-aplicaciones-del-data-science-en-marketing-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.icesi.edu.co\/marketingzone\/marketing-digital-aplicaciones-del-data-science-en-marketing-digital\/","title":{"rendered":"Marketing Digital: Aplicaciones del data science en marketing digital"},"content":{"rendered":"

\"\"En el\u00a0marketing digital<\/strong>, vivimos en la era de los datos. Podemos conseguir un mont\u00f3n de informaci\u00f3n incre\u00edble sobre cada usuario, pr\u00e1cticamente en tiempo real. Pero ahora, nuestro reto es saber c\u00f3mo aplicar toda esta informaci\u00f3n a nuestros objetivos de marketing.<\/p>\n

El\u00a0data science<\/strong>\u00a0es la disciplina que se encarga de procesar todos estos datos y convertirlos en insights que nos ayudan a mejorar nuestro marketing. A\u00fan estamos descubriendo la punta del iceberg de todo lo que podemos hacer con ellos, as\u00ed que nos esperan un mont\u00f3n de novedades interesantes durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Para ir abriendo boca, quiero compartir contigo estas 10 aplicaciones del data science en marketing digital. \u00a1No te las pierdas!<\/p>\n

10 aplicaciones del data science en marketing digital<\/h2>\n

1) Estrategia de precios din\u00e1micos<\/h3>\n

La mayor\u00eda de los marketers basan su\u00a0estrategia de precios<\/strong>\u00a0en factores como el coste de fabricaci\u00f3n del producto, los m\u00e1rgenes y los precios de la competencia. Tambi\u00e9n entran en juego aspectos m\u00e1s subjetivos, como el posicionamiento que queremos dar a la marca.<\/p>\n

Utilizar el\u00a0data science\u00a0en este proceso nos permite no tener que hacer estimaciones a ojo y dar en la diana, adaptando el precio a lo que est\u00e1 ocurriendo en tiempo real. As\u00ed, podremos tener en cuenta elementos como el comportamiento global del mercado, las preferencias individuales del cliente, las reacciones ante descuentos anteriores y un largo etc\u00e9tera.<\/p>\n

2) Lead scoring avanzado<\/h3>\n

El\u00a0lead scoring<\/strong>\u00a0es una t\u00e9cnica que nos permite asignar una puntuaci\u00f3n a cada lead en funci\u00f3n de sus probabilidades de convertirse en cliente, a fin de poder centrar nuestros recursos en los contactos m\u00e1s rentables.<\/p>\n

Gracias al data science, podemos crear algoritmos avanzados de lead scoring predictivo que tienen en cuenta m\u00faltiples factores para segmentar a tus contactos en listas y darles un tratamiento especializado para multiplicar las posibilidades de conversi\u00f3n.<\/p>\n

3) Email marketing<\/h3>\n

El data science puede utilizarse para averiguar\u00a0qu\u00e9 emails resultan m\u00e1s atractivos para qu\u00e9 clientes en concreto<\/strong>. Por ejemplo, podemos saber con qu\u00e9 frecuencia se leen los emails, cu\u00e1ndo enviarlos, qu\u00e9 tipo de contenido funciona mejor con cada segmento de audiencia, etc. As\u00ed, podemos enviar\u00a0campa\u00f1as de email marketing contextualizado\u00a0y llegar a los clientes con las mejores ofertas para ellos.<\/p>\n

4) Marketing de contenidos<\/h3>\n

El\u00a0marketing de contenidos\u00a0supone una inversi\u00f3n elevada de tiempo y esfuerzo, as\u00ed que es fundamental asegurarnos de que estamos creando\u00a0los contenidos adecuados para llegar a nuestra audiencia<\/strong>\u00a0e influir en su comportamiento.<\/p>\n

El\u00a0data science<\/strong>\u00a0puede ayudarnos a averiguar datos sobre nuestra audiencia que nos ayudan a crear los mejores contenidos para cada cliente. Por ejemplo, si un usuario ha llegado buscando una palabra clave concreta a trav\u00e9s de Google, sabemos que tenemos que usarla en los contenidos. Yendo a\u00fan m\u00e1s all\u00e1, podemos usar el data science para ayudarnos a crear sitios web din\u00e1micos y personalizados, que muestran contenidos diferentes a cada persona que los visita.<\/p>\n

5) Elaboraci\u00f3n de perfiles de usuario<\/h3>\n

Uno de los mayores retos del marketing digital de hoy en d\u00eda es\u00a0elaborar perfiles de usuario<\/strong>\u00a0coherentes a trav\u00e9s de diferentes dispositivos, que adem\u00e1s tengan en cuenta que los usuarios se interesan por diferentes productos en diferentes momentos.<\/p>\n

Gracias al data science, cada vez avanzamos m\u00e1s en este sentido. Ahora podemos crear\u00a0buyer personas<\/a>\u00a0usando datos del comportamiento del usuario en diferentes dispositivos e incluso asignarles roles en funci\u00f3n de lo que est\u00e9n haciendo en ese momento (por ejemplo, el comportamiento online de un usuario var\u00eda durante su jornada de teletrabajo o cuando est\u00e1 buscando opciones de entretenimiento).<\/p>\n

6) Optimizaci\u00f3n de los presupuestos<\/h3>\n

A los marketers nos preocupa asignar el presupuesto de la manera m\u00e1s optimizada posible para obtener\u00a0el mayor retorno de la inversi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

El data science permite analizar los patrones de gasto y adquisici\u00f3n para poder hacer modelos predictivos que nos ayuden a distribuir mejor el presupuesto entre diferentes ubicaciones, canales, formatos y campa\u00f1as y conseguir la m\u00e1xima eficiencia posible.<\/p>\n

7) Experiencia de cliente<\/h3>\n

Analizar los datos nos ayuda a decidir cu\u00e1l es el momento y el canal adecuados para comunicarnos con los clientes. Por ejemplo, podemos saber si un usuario no es muy receptivo a los SMS, pero s\u00ed a los correos electr\u00f3nicos enviados fuera del horario laboral. Todo ello nos permite\u00a0optimizar su experiencia<\/strong>\u00a0a la hora de relacionarse con la marca.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el data science tambi\u00e9n recopila y analiza patrones de comportamiento que predicen cu\u00e1ndo necesita un usuario un producto o servicio determinado. As\u00ed podemos adelantarnos a sus necesidades y crear una experiencia lo m\u00e1s fluida posible.<\/p>\n

8) Definici\u00f3n de audiencias<\/h3>\n

La\u00a0segmentaci\u00f3n de audiencias\u00a0<\/strong>es fundamental para conseguir los objetivos de marketing de la marca sin pasarnos del presupuesto establecido. Lo ideal es enviar nuestros mensajes solo a los usuarios que m\u00e1s se asemejan a nuestro cliente ideal y que m\u00e1s probabilidades tienen de convertir.<\/p>\n

Dado que ahora podemos analizar las interacciones de cada usuario con nuestra marca, el data science nos puede ayudar a crear segmentos hiperespec\u00edficos y adecuar los mensajes que les enviemos para lograr la m\u00e1xima efectividad.<\/p>\n

9) An\u00e1lisis de opiniones<\/h3>\n

Los expertos en marketing digital tenemos una oportunidad sin precedentes para saber qu\u00e9 piensa nuestro p\u00fablico objetivo. En muchos casos, ni siquiera tenemos que preguntarles: sus opiniones est\u00e1n en internet al alcance de todos. El problema est\u00e1 en ser capaces de analizarlas y atribuir correctamente el\u00a0sentiment<\/strong>\u00a0de los mensajes.<\/p>\n

Por suerte, la evoluci\u00f3n del data science y la inteligencia artificial hacen que ya sea posible analizar una gran cantidad de mensajes para obtener insights sobre las creencias, opiniones y actitudes de los clientes. Tambi\u00e9n podemos monitorizar c\u00f3mo reaccionan a las campa\u00f1as de marketing y c\u00f3mo interact\u00faan con la marca.<\/p>\n

10) Fidelizaci\u00f3n<\/h3>\n

Por \u00faltimo, pero no menos importante, podemos aplicar el data science a un aspecto cr\u00edtico de cualquier negocio:\u00a0la fidelizaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Al elaborar perfiles individuales para cada cliente basados en datos, podemos saber cu\u00e1les son las ofertas que m\u00e1s les interesar\u00e1n en cada momento y enviarles\u00a0los mensajes adecuados por los canales adecuados<\/strong>. As\u00ed, iremos desarrollando una relaci\u00f3n a largo plazo que dar\u00e1 lugar a recomendaciones y compras repetidas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Fuente: https:\/\/www.america-retail.com\/marketing-digital\/marketing-digital-aplicaciones-del-data-science-en-marketing-digital\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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