Data-driven marketing: de los big data a los smart data

Las grandes cantidades de datos siempre han supuesto un reto, y no solo en el ámbito del marketing. El denominado método de data mining o minería de datos solamente permitía trabajar con datos del pasado, requería el análisis manual y entregaba a cambio pocos resultados de valor. Los últimos avances técnicos permiten, entretanto, poder analizar los datos cada vez más rápidamente. En la era de los big data, los datos se analizan en tiempo real y de forma completamente automática. Esto sin contar que el aumento de los öpuntos de contacto online con los consumidores está creando volúmenes de datos cada vez más grandes, conteniendo información que conviene no perder. El marketing digital dirigido por datos utiliza precisamente estos avances para interpretar correctamente los datos, reconocer puntos a favor y gestionar mejor las estrategias. 

El giro digital ha ocasionado que el usuario, donde sea que se encuentre dentro del espacio web, vaya dejando huellas de sus acciones en forma de información que las empresas están en situación de recolectar y utilizar para sí. No en vano, se habla de los datos como el oro de la edad de la digitalización. La compilación de los datos de los clientes, lo que se conoce como big data, también es parte fundamental del data-driven marketing. Los datos más relevantes son, entre otros:

• Datos demográficos: información general sobre grupos, como edad, género, lugar de residencia, situación social (profesión, estado familiar, ingresos), que ayuda a esbozar una imagen global del público objetivo.
  
  
• Datos sobre hábitos y comportamiento: se extraen del análisis web y con ellos se elaboran los denominados KPI o Key Performance Indicators (indicadores clave de rendimiento), como permanencia, itinerario seguido con el ratón, tasa de rebote.
  
  
• Opiniones de los clientes: información proporcionada de forma voluntaria a través de, por ejemplo, encuestas telefónicas o de formularios online.

El análisis de datos es, sin duda, el corazón del data-driven marketing. Solo así adquiere sentido el enorme cúmulo de información recolectada y es allí donde se pueden reconocer patrones, por ejemplo, en los clics de los usuarios en una web. Esto es posible gracias a diferentes modelos de datos y algoritmos, que dotan a los datos de una estructura y permiten reconocer conexiones.

Los análisis prospectivos permiten a los profesionales del marketing colegir el comportamiento futuro de un usuario a partir de sus hábitos actuales. Esto supone una clara ventaja frente a la competencia, pues un uso correcto de los datos permite entender mejor a los clientes potenciales. Y, conociendo sus necesidades, sus deseos y sus expectativas, es posible adaptar mejor los productos y los servicios que se ofrecen. Es así como la recolección estructurada, la evaluación y la interpretación de los datos son, al final, factores decisivos para lograr un diálogo fluido con el cliente y el éxito para la compañía.

Todo esto solo es posible mediante una planificación sólida y la sintonía entre los llamados data scientists o analistas de datos, que extraen la información relevante con ayuda de diversas herramientas analíticas, y el equipo de marketing. Estos deberían responder en común preguntas relevantes como:

• ¿Cuál es el punto de partida?, ¿con qué datos se cuenta?
• ¿Qué conexiones nos interesan y qué análisis hemos de llevar a cabo para ello?
• ¿Qué valor tienen los resultados para la empresa?
• ¿Qué trabajo supone?
• ¿Es suficiente esta proporción económicamente hablando?

La tarea común consiste, entonces, en controlar la marea de datos y en visualizar gráficamente de forma sencilla todos los hechos relevantes sin perder información por el camino. Gracias a los análisis automatizados y a la segmentación inteligente se logra trabajar eficientemente.

La meta principal del marketing digital dirigido por datos es comprender el comportamiento del cliente y permanecer actualizado respecto a las últimas novedades. Esto significa estar pendiente siempre de tendencias, corrientes, cambios efímeros o permanentes en los hábitos de consumo o en la percepción de la marca en general. Reaccionar a tiempo no solo fortalece la fidelización y la relación con el cliente, sino que, en definitiva, significa también aumentar las ventas. Reconociendo tendencias en la ingente masa de datos numéricos y extrayendo propuestas concretas de actuación se consigue agilizar el trabajo de marketing de manera considerable.

Veámoslo a la luz de dos ejemplos:

En el marco del data-driven marketing todo depende del mensaje correcto. Para ganar la atención del cliente es necesario presentar contenido relevante y de calidad. Un análisis correcto de los datos permite deducir cuáles son los intereses del público objetivo y, de esta forma, es mucho más sencillo seleccionar los contenidos adecuados y aplicar la forma más adecuada de dirigirse a la audiencia.

El problema de los clientes perdidos es muy conocido por los departamentos de marketing. Se trata de aquellos clientes potenciales que han mostrado interés y que han llenado incluso el carrito de la compra en la página web, pero que, al final, no se deciden por la compra. ¿Cuáles de estos clientes inactivos son aún recuperables? Mediante el análisis de puntos de contacto es posible extraer conclusiones sobre la calidad de la relación con el cliente. En el caso de una inactividad duradera respecto a estos puntos de contacto, aún es posible intervenir y reactivar esta relación con un lenguaje personalizado.