Ciencia de datos en Marketing: una guía completa (con ejemplos)

La mayoría de los equipos de marketing están invirtiendo mucho dinero en la actualidad. Según Sitecore, una marca promedio en los Estados Unidos recopila ocho datos por usuario, que van desde su residencia hasta su comportamiento. Las marcas guardan una gran cantidad de datos e información durante las varias etapas del recorrido del cliente. Con ciencia de datos o data science podemos aprovechar estos datos y transformarlos en información procesable que se traduce en un mayor retorno de la inversión.

Métodos como el aprendizaje automático, la agrupación en clústeres y la regresión han llevado el marketing de un ámbito creativo a uno científico. Al aprovechar la ciencia de datos, los equipos de marketing pueden extender la parte superior de su embudo e incorporar el embudo completo, y así descubrir información sobre productos y clientes de una manera sin precedentes. Para hacer esto, los especialistas en marketing de crecimiento deben conocer qué pueden y qué no pueden hacer los científicos de datos, así como algunos de los métodos y cómo los equipos de marketing utilizan a los científicos de datos.

¿Qué es la ciencia de datos y qué no lo es?

Existe mucha confusión sobre lo que un científico de datos hace y no hace. Específicamente, las personas suelen confundir la ciencia de datos y el análisis de datos. La forma más fácil de diferenciar ambos es que un científico de datos busca predecir el futuro, mientras que un analista de datos busca resumir el pasado. Los científicos de datos diseñan modelos predictivos usando regresión, aprendizaje automático y otros métodos estadísticos avanzados, mientras que un analista de datos utiliza estadísticas descriptivas para analizar patrones pasados.

Un científico de datos no es un ingeniero de software. Su capacidad de programación es suficiente para emplear el aprendizaje automático y los análisis estadísticos que necesitan utilizando plataformas como R, Python y SAS, pero no para desarrollar software o administrar infraestructura como lo haría un ingeniero. La ciencia de datos es la intersección entre la experiencia empresarial, la programación y las estadísticas, donde la programación es simplemente un medio para obtener información utilizando estadísticas y conocimiento empresarial o de dominio. 

Entre las herramientas del científico de datos se encuentran la inteligencia artificial y modelos matemáticos para acceder a un nuevo conjunto de conocimientos e información. En marketing, un científico de datos puede responder a preguntas como: ¿Quiénes son tus clientes más prometedores? ¿Qué alternativas tienen los consumidores de tu producto? ¿Qué opinan las personas respecto a tu marca? ¿Qué otros productos interesan a tus clientes? Cuando se utiliza un científico de datos al máximo, un equipo de marketing puede ahorrar mucho tiempo y dirigirse a los clientes de manera rentable y personalizada.

• Computer science: Ciencia computacional
• Machine Learning: Aprendizaje automático
• Statistics: Estadísticas
• Traditional Software: Software tradicional
• Traditional Research: Investigación tradicional
• Business Expertise: Experiencia empresarial
• Data Science: Ciencia de datos
  

Comprendiendo cómo trabaja la ciencia de datos

Comprender cómo trabaja la ciencia de datos permitirá a tu equipo de marketing comunicarse con el científico de datos de manera efectiva. Una vez que se haya definido la tarea y se haya otorgado acceso a los datos, el científico de datos realizará un análisis exploratorio para tener una idea del modelo correcto que se debe usar para encontrar la información que necesitamos. Esto podría significar probar modelos en conjuntos de datos históricos y medir su precisión o una variedad de otros métodos para crear un punto de referencia con el cual medir las posibilidades de éxito de cualquier modelo que seleccionemos. 

Una vez elegido el modelo, los datos son llevados a un formato viable. Esto podría implicar averiguar cómo lidiar con valores perdidos, duplicados u otras variables que hacen que el modelo sea más difícil de aplicar. Luego, el modelo se ejecuta en una partición de los datos a modo de preparación. El método elegido se amoldará a los datos y luego le permitirá aplicar el modelo a cualquier conjunto de datos con los mismos parámetros. 

Por último, se realizan ajustes al modelo. Esto significa que el modelo no esté sobreajustado a los datos y que se ejecuta como debería hacerlo.

Ejemplos y casos de uso de la ciencia de datos en marketing

Demos un vistazo a un escenario que la mayoría de los profesionales del marketing conocen muy bien. Una empresa está gastando una pequeña fortuna en marketing y los anuncios están obteniendo mucha visibilidad, pero el retorno de la inversión no cubre las expectativas. Entra el científico de datos. Por medio de los datos recopilados en el sitio web y las redes sociales, el científico de datos puede estudiar la demografía de la base de clientes. Este análisis va más allá de los indicadores antiguos como edad, ubicación geográfica y género. Un análisis de afinidad simple (también conocido como análisis de la cesta de la compra), nos permite revisar la ocurrencia simultánea de ciertos comportamientos del consumidor, y esto te dará detalles sobre qué más comprará este cliente.

A continuación veremos una descripción visual de un análisis de afinidad para artículos de un almacén. Mediante un análisis de afinidad, un especialista en marketing puede detectar patrones como que las personas que compran cosméticos masculinos también probablemente compren agua embotellada.

Si bien el análisis de afinidad ha sido empleado durante años por los minoristas, en la era actual, este análisis brinda información más allá de que las personas que compran mantequilla de almendras también compran pan. Es posible que consigas una visión menos intuitiva, pero igualmente práctica, como que los amantes de la comida también pueden ser entusiastas de la decoración del hogar, y es probable que vean “Yoga With Adriene” en YouTube (afinidades producidas a través de la herramienta Think with Google). Esto te permite comercializar en nuevos espacios donde tu base de clientes está presente, sin dejar de introducirte a una nueva audiencia, lo cual aumenta tu visibilidad sin hacer a un lado el material de marketing.

Los científicos de datos buscan optimizar en cualquier oportunidad

En la ciencia de datos y el marketing de crecimiento, todo se trata de optimización. Un especialista en marketing de crecimiento es consciente de que el éxito empresarial se debe, en gran parte, a los ingresos rentables. Vincular la estrategia de marketing de una empresa a indicadores clave de rendimiento como el valor de por vida del cliente (LTV), el valor incremental y el costo por adquisición de cliente es una necesidad dentro de un panorama empresarial competitivo. Las empresas simplemente no pueden permitirse gastar en marketing que no contribuya a lograr resultados. 

Una herramienta favorita de todos los científicos de datos, y que es absolutamente necesaria para los especialistas en marketing modernos, es la segmentación.

Algunas ventajas de la segmentación

• Ayuda a determinar oportunidades en el mercado
• Iniciativas de marketing personalizables
• Conocimiento del desarrollo y diseño del producto
• Conocimiento del modelo de precios

Podemos definir la segmentación como la agrupación o un clúster de clientes en función de diferentes características. Todos los especialistas en marketing entienden que diferentes audiencias responden a diferentes narrativas, pero aquí es donde entra en juego la ciencia de datos. Segmentar a los clientes con solo unas pocas variables de entrada es fácil. Sin embargo, la tarea se vuelve más complicada a medida que aumenta el número de variables. Los científicos de datos utilizan un aprendizaje automático llamado agrupación en clústeres para averiguar dónde están realmente los segmentos. 

¿Cómo funciona el clustering?

El clustering o clusterización de algoritmos no está supervisado, lo que significa que el algoritmo determina qué variables son similares entre sí sin la participación del usuario. Este clustering busca conseguir los segmentos más exhaustivos y excluyentes entre sí. Cuando se utiliza correctamente, este enfoque optimiza los clústeres de la manera más eficiente posible. No segmenta donde no es necesario, y no omite los segmentos necesarios para una campaña dirigida. Los puntos dentro de los clústeres no solo son similares entre sí, sino que los clústeres en sí mismos son diferentes, esto quiere decir que los especialistas en marketing pueden adaptar a qué responderá cada segmento, en lugar de una campaña genérica con bajo ROI.

Si observamos el siguiente gráfico, vemos cómo el algoritmo de clustering agrupa los datos sin procesar en tres grupos separados optimizados para una distancia mínima entre puntos y una distancia máxima entre clústeres. Este algoritmo en particular funciona recorriendo una serie de centros de clústeres y encontrando cuál es más mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo.

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Optimización Full Funnel con IA

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son la forma en que el marketing llega al full funnel, también conocido como embudo de conversión. Tradicionalmente, las campañas de marketing se han centrado en la concienciación, la adquisición y la activación. Con la ciencia de datos, el especialista en marketing de crecimiento puede llegar hasta la retención, los ingresos y las referencias. Una empresa puede pronosticar el LTV de nuevos clientes por medio de varias metodologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial. En lugar de centrarse únicamente en una primera venta, los especialistas en marketing de crecimiento emplean la ciencia de datos para ayudar a las empresas a establecer relaciones más duraderas con los clientes.

La ciencia de datos te permite comprender el recorrido que hace el cliente de una manera mucho más profunda de lo que era posible anteriormente. ¿De dónde vienen tus mejores clientes? Los científicos de datos obtienen la información que te permite seleccionar la mejor estrategia de marketing para el cliente que tienes en mente. Con esto, tu equipo de marketing puede lograr un impacto directo en el crecimiento de tus ingresos. El aprendizaje automático puede predecir las tasas de abandono, lo que ayuda a desarrollar una estrategia para dirigirse a esos clientes que no están tan interesaos en la marca como te gustaría que estuvieran. Gracias a esto, tu equipo de marketing ahora está trabajando directamente en la retención, y esto se extiende hasta los sistemas de referidos. Con la inteligencia artificial, puedes determinar qué clientes influyen en tu marca a través de análisis cualitativos sobre la calidad del contenido, la afinidad y el engagement. Con esto, puedes dirigirte a esos clientes y hacer que el proceso de referidos sea más simple y efectivo.

La información que nos brinda la inteligencia artificial es aparentemente infinita. Tanto los especialistas en marketing como los científicos de datos saben que, al final del día, los datos realmente se tratan de comprender a las personas. En esta era dominada por las redes sociales, las empresas tienen acceso a comentarios no filtrados, imparciales y en tiempo real de la base de clientes y de personas en contacto con su marca. En el pasado, las empresas debían invertir una pequeña fortuna para contratar a una agencia de investigación de mercados que evaluara la opinión de las personas sobre un producto o campaña. Hoy en día, se podría decir que el científico de datos es tu agencia de investigación.

Un simple análisis de sentimiento (o sentiment analysis) te dará una idea de cómo se siente el público sobre tu producto, y este tipo de información es invaluable. El análisis de sentimiento funciona asociando palabras con sentimientos y luego extrayendo fuentes para medir los temas generales del texto. Generalmente, en el marketing esto se hace a través de la polaridad, lo que significa que a las palabras se les asigna un valor positivo, negativo o neutral. Por último, se mide el resultado del análisis, lo que proporciona al especialista comentarios sobre cómo respondieron las personas a un anuncio en específico. En este enlace tenemos un gráfico de Irena Spasic, profesora de minería de datos en la Universidad de Cardiff, que describe los componentes y la experiencia necesarios para el análisis de sentimientos.

Este proceso está completamente automatizado gracias al poder del aprendizaje automático. El marketing de crecimiento cierra la brecha entre los datos y la sociedad. Al comprender el poder de los datos y su información, los especialistas en marketing de crecimiento pueden asegurarse de que sus campañas se dirijan a la sociedad en la que viven.

Información y experimentación

Tan importante como predecir estos segmentos es comprender el por qué. Los científicos de datos buscan descubrir las relaciones causales que los especialistas en marketing de crecimiento puedan aplicar ingeniería inversa y transformarlas en una campaña exitosa. Por ejemplo, supongamos que los clics y la tasa de conversión están correlacionados positivamente. El científico de datos puede probar si eso es cierto con un análisis de regresión. Luego, el especialista en marketing de crecimiento, en asociación con el científico de datos, puede diseñar experimentos para probar qué campañas generan más clics y, por lo tanto, una tasa de conversión más alta.

El especialista en marketing de crecimiento no solo se encarga de creatividad, sino también de la parte científica, cuyo proceso implica una experimentación constante.

Una estrategia de marketing eficaz siempre debe intentar estar a la vanguardia. Aunque esto implica cierto nivel de riesgo, usando las herramientas de ciencia de datos ese riesgo se minimiza. En el mundo de negocios, frecuentemente nos vemos atrapados en la retórica de usar las “mejores prácticas”, cuando en realidad, todos los negocios que hemos visto escalar posiciones lo han hecho asumiendo riesgos. Las mejores prácticas de hace sesenta años eran riesgos en esa época. La progresión ocurre a través de la experimentación, y la ciencia de datos te permite realizar un gran volumen de micro experimentos que en conjunto te brindan una inmensa información sin hacer cambios drásticos o repentinos, mitigando así el riesgo inherentemente al probar algo nuevo.

Un dicho común dentro del mundo de la ciencia de datos es que los científicos de datos son como storytellers. La información derivada del conjunto de herramientas de ciencia de datos no son solo números, sino que también ayudan a contar el storytelling de tu negocio: ¿Qué sienten tus clientes? ¿Qué estás haciendo bien? ¿Dónde estás teniendo dificultades? La ciencia de datos en el marketing trata de responder a estas preguntas de una manera más eficiente y rentable. Del mismo modo, los especialistas en marketing comprenden la importancia de la narrativa. Los estudios muestran que es mucho más probable que un consumidor recuerde un anuncio cuando hay una narrativa. Los anuncios más exitosos se cuentan como una buena historia. El especialista en marketing de crecimiento es el híbrido del siglo XXI: un maestro de los datos y el storytelling, tanto para la empresa como para el público. El especialista en marketing de crecimiento puede comunicar los puntos débiles de una empresa, al mismo tiempo que comprende el sentimiento del público y desarrolla una estrategia de marketing en torno a eso. El especialista en marketing de crecimiento puede exponer los puntos débiles de una empresa, al mismo tiempo que comprende el sentimiento del público y desarrolla una estrategia de marketing en torno a esto. 

¿Deberías contratar a un científico de datos?

Como ejecutivo de marketing, ¿por dónde deberías empezar? Es vital saber dónde tu empresa no podría emplear inteligencia artificial así como reconocer dónde es necesaria. Si estás considerando contratar a un científico de datos deberías hacerte preguntas como, “¿Tengo suficientes datos?” “¿Se obtienen esos datos de una manera a la que un científico de datos pueda acceder?” Es posible que una startup en sus inicios no tenga la infraestructura ni el volumen de datos para requerir los servicios de un científico de datos. Es posible que una gran empresa deba considerar sus canales de datos antes de contratar a alguien que los analice. Lo primer sería comprender bien lo que un científico de datos puede y no puede hacer para decidir si es lo que tu equipo necesita en este momento.

Tal vez tu empresa necesite alguna herramienta de ciencia de datos pero nunca antes las ha utilizado. Al igual que en el marketing, cuando se considera integrar la ciencia de datos y las herramientas de marketing de crecimiento en tu estrategia publicitaria, a menudo es mejor capitalizar primero las opciones que están al alcance. Ciertas herramientas y métodos son fáciles de implementar utilizando datos que probablemente tu empresa ya tiene. Por ejemplo, es probable que tu empresa o negocio ya haya realizado una investigación demográfica y tenga los datos sin procesar en alguna parte. Por lo tanto, el siguiente paso natural sería el clustering. De manera similar, la mayoría de las empresas que han superado la etapa inicial tienen suficientes datos para hacer al menos alguna predicción de la tasa de abandono y, a partir de ahí, tomar medidas para minimizarla. Una vez que tu empresa cuente con un grupo de datos lo suficientemente grande, puedes aventurarte en el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos para comprender cómo se sienten los consumidores con respecto a tu producto o servicio.

Si crees que tu equipo podría beneficiarse de un análisis de datos avanzado, pero no lo suficiente como para contratar a un empleado a tiempo completo, en Dinametra nos encantaría hablar sobre tus necesidades y saber si nuestro equipo puede ayudarte a resolver tus problemas.

Tres ejemplos de cómo marcas líderes incorporan la ciencia de datos en sus estrategias de marketing

Netflix

En Netflix cuentan con un equipo de científicos de datos dedicados a impulsar los mensajes de sus campañas de marketing. El equipo de ciencia de datos de Netflix mide la efectividad del marketing y la mensajería a través de un enfoque causal, específicamente la incrementalidad. El modelo de Netflix emplea la experimentación para comprender cómo responde su audiencia a las notificaciones enviadas sobre contenido nuevo disponible. Para la plataforma de streaming, el científico de datos actúa como un ingeniero y estratega. El equipo de ciencia de datos es responsable de impulsar las hojas de ruta de innovación para mejorar las técnicas de experimentación y modelado. Esto significa que el científico de datos decide qué preguntas hacer para conocer a la audiencia y trabajar con las partes interesadas del negocio para dar forma a la estrategia. La mayoría de las empresas que llevan a cabo grandes campañas de marketing, como Facebook y Google, utilizan un modelo similar.

Facebook

Facebook tiene un equipo de ciencia del marketing que analiza una variedad de información para comprender el impacto y la eficacia de sus campañas en los clientes. El objetivo del equipo es cuantificar, medir y crear estrategias que se dirijan adecuada y efectivamente a los consumidores. El modelo de Facebook se basa en métodos empíricos y de investigación, y proporciona servicios como Ads Research, Client Measurement, Consumer & Advertising Insights, y Ad Auction & Delivery, todo lo necesario desde la estrategia de marketing hasta la programación de la compra. 

Google

El científico de datos de marketing de Google desarrolla, optimiza e implementa modelos cuantitativos procesables para que los clientes anunciantes y editores impulsen la eficacia del marketing y el retorno de la inversión para los clientes de Google. El equipo de ciencia de datos de Google tiene como objetivo mejorar el acceso a los datos para sus clientes ayudándoles a interpretar la información. Además, Google ayuda a los clientes a desarrollar e implementar nuevos procesos para optimizar sus estrategias de marketing y el ROI. 

Optimización y escala

El futuro es crecimiento. El marketing de crecimiento no es solo se trata de startups o scaleups, sino de optimizar la progresión de tu empresa. Para una gran empresa, eso podría significar desarrollar un nuevo producto para mantener su posición. En cambio, para una startup podría significar generar tasas de conversión más altas en el sitio web. Empresas como Google, Facebook y Netflix han creado una nueva posición en sus departamentos de marketing denominada “científico de datos de crecimiento” para analizar la información mientras el especialista en marketing la utiliza. A medida que el mundo de negocios se vuelve más y más competitivo, el conjunto de habilidades del especialista en marketing de crecimiento, que combina el manejo de datos y la experiencia en marketing, se hace esencial para encontrar ese camino más fácil hacia la adquisición de nuevos clientes y hacer crecer tu negocio de manera sostenible. 

Usos prácticos de la ciencia de datos en el marketing:

Una vez obtenida, ¿qué hacemos con toda esta información? La respuesta es una: optimizar. A continuación se veremos algunos usos prácticos que la ciencia de datos puede tener para los especialistas en marketing, ayudando a minimizar el volumen de las campañas, comprender mejor a los clientes y cómo dirigirse a ellos: 

Optimización del canal

Al identificar dónde se encuentran tus mayores conversiones, puedes elegir qué canales utilizar para introducir tu producto al mercado. La ciencia de datos puede ayudarte a automatizar este proceso y asegurarse de que siempre obtengas el mayor retorno por la inversión posible. 

Desarrollo del cliente ideal

Tanto el marketing como la ciencia de datos adoptan enfoques comunes en sus estrategias, hacen suposiciones y luego las validan o invalidan. La ciencia de datos puede ayudarte a probar la investigación y las suposiciones para identificar quiénes son tus clientes ideales (customer persona) y luego hacer cambios si es necesario. Una vez que tengas un buen entendimiento de quiénes son tus clientes ideales, los datos te mostrarán información más profunda sobre qué canales prefieren y a qué contenido es probable que respondan, lo que aumentará aún más la efectividad del marketing. 

Lead Targeting y Lead Scoring

Los especialistas en marketing experimentados saben que una empresa o un producto no tienen solo un cliente potencial, sino varios. El problema surge cuando las empresas no están seguras de cuál de estos leads (clientes potenciales) proporcionará el mayor retorno de la inversión. La ciencia de datos te permite rastrear qué clientes tienen el mayor valor de vida (LTV) y luego crear un modelo para clasificar y dirigirte a los leads por LTV o cualquier otro indicador que tenga sentido para tu negocio. 

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento es el mejor amigo de un especialista en marketing. Cualquier especialista en marketing sabe que el rasgo más importante que debe poseer es la empatía. El análisis de sentimiento te permite recopilar datos a escala para ayudar a identificarte con el cliente. Con esto se pueden monitorear sus reacciones y perspectivas sobre la información que reciben, y te proporciona retroalimentación sobre el contenido y cómo las personas se involucran con tu campaña. 

Desarrollo del producto y estrategia de precios

La ciencia de datos puede ayudar a alinear el producto adecuado con tu cliente. Al observar la información obtenida mediante los datos de la personalidad del cliente, puedes realizar varios análisis de clustering para ver qué más es probable que compren y a qué precio. Esta información te permite saber exactamente lo que un cliente busca en tu catálogo actual y te brinda datos para desarrollar nuevos productos en los que podrían estar interesados. 

Información de datos en tiempo real

La ciencia de datos también te permite comunicarte con los clientes rápidamente basándose en datos en tiempo real. Por ejemplo, un especialista en marketing puede querer dirigirse a clientes que hayan retrasado sus vuelos. La ciencia de datos te permite encontrar a los clientes adecuados y comercializarlos de inmediato. Esto ayuda a los especialistas en marketing a mejorar la experiencia de tus clientes al personalizar aún más el contenido