estrategias de marketing

El análisis de datos no es una estrategia exclusiva de las grandes empresas, las pymes también pueden utilizar el big data en su beneficio.

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Pero, ¿cómo? La respuesta está en la figura del data scientist, el profesional que se encarga de encontrar soluciones a partir del análisis de datos y que, por tanto, es imprescindible en el departamento de marketing de una empresa data-driven.

 

El uso de los datos en los negocios

Los avances tecnológicos de las últimas décadas han permitido que las marcas puedan estar más cerca que nunca de los consumidores y que puedan conocer muchos más detalles: la ubicación de los clientes, su estado de ánimo, su situación familiar y laboral… Y todo ello en tiempo real. En la actualidad, las marcas pueden conocer todo lo que relacionado con el comportamiento de los clientes y los aspectos que definirán su toma de decisiones en el momento de la compra.

Así, una organización puede tener información muy valiosa acerca de sus clientes, pero no sacarle partido o, más bien, no saber cómo hacer que esos datos hablen. Los datos, por sí solos, no dan respuestas, deben ser analizados con las técnicas adecuadas por profesionales cualificados para poder traducirlos en campañas de marketing efectivas. Los datos nos dirán cuándo las estrategias de marketing está funcionando.

Análisis de datos: el protagonista indiscutible en las estrategias de marketing

Rompiendo silos: que fluya la información

Muchas empresas de organización vertical están, quizás sin saberlo, poniendo trabas al uso inteligente de datos. El hecho de que cada departamento tenga datos y no pueda compartirlos con el departamento de estrategias de marketing, por ejemplo, dificulta el análisis y, por tanto, la posibilidad de conversión.

Pongamos un ejemplo. Supongamos que las estrategias de marketing de una empresa empiezan con un simple boletín por email. Saber a quién se le envía y poder segmentar es clave para que esta acción tenga éxito. No obstante, el equipo de ventas no comparte las listas de clientes y/o de potenciales clientes ni el estado en el que se encuentran y, por ello, el departamento de marketing debe empezar de cero para captar, fidelizar, retener… También puede suceder que aunque la empresa tenga modelos de machine learning que valoran ese potencial de fuga, no terminen de comunicar bien toda la información de alto valor que realmente generan. Si a esos resultados solo tuviera acceso una de las dos áreas de marketing o ventas, o el conocimiento se quedase estancado en una sub-área de “inteligencia comercial” o de “analítica de clientes”. Si no hubiera barreras se realizaría un uso mucho más inteligente de los datos e incluso de la información ya tratada, lo que supondría un ahorro de recursos y beneficiaría a las conversiones.

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Actualización constante de los datos

Una base de datos es un arma muy poderosa. No obstante, si no está actualizada no sirve de nada. Necesitamos datos en tiempo real para poder actuar cuanto antes, e incluso predecir la acción. Por ejemplo, de nada sirve lanzar una campaña de fugas en seguro a clientes que ya han pedido darse de baja, tendremos que analizar si está ya pidiendo cotizaciones en competidora, si está satisfecho o no, si ha tenido partes e incidencias para, con tiempo suficiente – dos meses por ejemplo- poder ofrecerle una alternativa que le fidelice y evitar que se fugue.

Quizás podamos basar las estrategias de marketing en dar protagonismo al best seller del año pasado. Pero ¿y si la moda ha cambiado? Si la información está actualizada, es posible reaccionar a tiempo e invertir los recursos de manera óptima.

Inversión en tecnología

Como decíamos al inicio del artículo, la posibilidad de usar los datos en beneficio de las empresas no sería una realidad si no hubiera existido el avance tecnológico que hemos vivido. Y es que, en realidad, datos y tecnología van de la mano, ya que no se pueden recoger datos sin tecnología.

Pretender que los departamentos analicen los datos de forma manual es dar pasos en la dirección opuesta al éxito. La inversión en programas y aplicaciones para automatizar y monitorizar la información es clave.

El ‘data scientist’ y su importancia en la organización

Ante este potencial tan evidente del uso de los datos es fundamental contar con personal cualificado para analizar y desenredar la maraña de información. En este contexto, surge la figura del data scientist: el nexo entre la información, el consumidor y la marca.

La conexión entre el data science y los resultados de marketing es indiscutible. El impacto directo que vemos en resultados de negocio justifica plenamente la inversión tanto en recursos como en presupuestos. Así, saber analizar y traducir la información debe ser una prioridad para el departamento de marketing. Por ello, las compañías del presente y del futuro deben contar con las herramientas de análisis más sofisticadas y con la presencia del data scientist.

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