Data Science: qué es y cómo nos ayuda en el Marketing Digital

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Lo hemos comentado ya más de una vez.

La posibilidad de tener a nuestra disposición millones de datos de información sobre los usuarios ha cambiado la forma de entender el marketing.

Y, en buena parte gracias a ello, ha surgido lo que hoy en día se conoce como marketing digital.

Los datos nos ayudan a tomar decisiones estratégicas basadas en criterios objetivos.

En otras palabras: no lo hacemos basándonos en nuestro instinto y experiencia personal. 

Y ya conoces una de las máximas del marketing digital: medir, medir y medir.

De esta forma, a diferencia del marketing tradicional, podemos realizar nuestras acciones teniendo más certeza de si están impactando realmente en el target que queremos. 

En definitiva, los datos son esenciales en el marketing, y queremos enseñarte algunas de las aplicaciones más útiles que tienen hoy en día.

Sin embargo, vamos a empezar por el principio porque… ¿Sabes realmente en qué consiste el Data Science y en qué se diferencia, por ejemplo, del Big Data?

Te lo desvelamos todo en este artículo.

¡Empezamos!

Qué es el Data Science

Como el mismo término indica, el Data science es la ciencia que estudia los datos

Pero esta explicación general nos deja con muchas dudas, ¿qué significa exactamente?

Básicamente, se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos para posteriormente interpretarlos y aplicarlos, por ejemplo, en nuestras acciones de Marketing Digital.

El objetivo del Data Science es tomar decisiones mediante un conjunto de herramientas que permiten extraer conocimiento a partir de los datos.

El procesamiento de grandes datos no se logra únicamente mediante la utilización de métodos de análisis tradicionales. 

Por tanto, el Data Science implica competencias de programación, minería de datos, machine learning, estadística, matemáticas, y visualización de datos, además de los conocimientos empresariales del sector en el cual se esté aplicando.

Es todo un mundo. 

Los datos son el gran poder de nuestra era.

Qué es el Big Data

El concepto de Big Data se utiliza para describir grandes volúmenes de datos

El Big Data incluye datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados.

¡Que no cunda el pánico!

Te contamos qué son.

  • Datos no estructurados: imágenes digitales, archivos de audio o vídeo, datos móviles, datos de sensores, páginas web, redes sociales, correos electrónicos, blogs, etc.
  • Semiestructurados: archivos XML, archivos de registro del sistema, archivos de texto, etc.
  • Datos estructurados: datos de transacciones, bases de datos, etc.
Big Data

De esta forma se diferencian el Big Data y Data Science

El Big Data y el Data Science han transformado, sin duda, la era digital y tecnológica actual. 

Ambos términos están estrechamente relacionados entre sí.

Tanto que la principal diferencia entre ellos es que el concepto de Data Science se engloba dentro del concepto de Big Data.

El Data Science se lleva a cabo dentro del ámbito del Big Data para obtener información útil a través del análisis predictivo, donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes.

Vamos, que sin Big Data no existiría el concepto de Data Science . 

Y sin Data Science, el Big Data no tendría ningún valor.

3 Principales diferencias entre Big Data y Data Science

  • Los grandes volúmenes de datos (Big Data) se distinguen por las 3V: variedad, velocidad y volumen. 

El Data Science, por su parte, proporciona los métodos o técnicas para analizarlos.

  • El Big Data se centra en la tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.) y en las herramientas y software de análisis.

    En cambio, el Data Science se centra en las estrategias para la toma de decisiones, y en la diseminación de datos utilizando matemáticas y estadísticas.
  • El Big Data extrae información de grandes volúmenes de datos mientas que el Data Science utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos con el objetivo de que los ordenadores puedan obtener predicciones lo más precisas posibles de los datos obtenidos.

Cómo ayuda el Data Science en marketing

Los datos están en todas partes y crecen de forma incesante. 

Pero de por sí no aportan valor.

Es necesario asimilarlos y extraer la información útil que facilite la toma de decisiones dentro de las empresas. 

Concretamente, en Marketing ayuda a tomar decisiones estratégicas. 

Cómo se interpretan los datos

Los datos se obtienen a través de diferentes canales:

  • Los dispositivos móviles
  • Las redes sociales
  • Las tiendas online
  • Los sitios web

Y estas son solo algunas de las fuentes utilizadas. 

Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes al detalle. 

Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta ningún valor a las empresas. 

Para la interpretación de datos, el Data Science incluye:

  • Limpieza y reestructuración de datos
  • Análisis de los datos
  • Definición de las preguntas de negocio correctas para que respondan a los objetivos de la empresa y puedan tratarse de forma analítica
  • Visualización de datos con gráficos para extraer inteligencia de ellos.
  • Presentación de insights y recomendaciones de negocio
  • Creación de productos centrados en datos, destinados a empresas que usan el análisis para generar nuevas soluciones tecnológicas.

El Data Science requiere (además de capacidad analítica) conocimientos empresariales y visión de negocio para extraer y transmitir recomendaciones adaptadas a las necesidades de la empresa.

El uso de la ciencia de datos cada vez es más importante en la toma de decisiones de marketing

El Data Science en Marketing Digital

En el mundo del marketing digital de hoy en día disponemos de grandes cantidades de información que podemos extraer a través de numerosos canales:

  • Datos obtenidos mediante la instalación de aplicaciones
  • Tiendas virtuales y sitios web
  • Sistemas de CRM
  • Bases de datos de clientes
  • Plataformas publicitarias
  • Redes sociales
  • Herramientas analíticas de tráfico web como Google Analytics

Estos son solo algunos de los canales de los que podemos extraer información para nuestras estrategias de Marketing Digital e Inbound Marketing

Pero los datos se reciben en grandes volúmenes y a una velocidad cada vez más rápida, por lo que si no se sabe interpretarlos de forma eficaz y en el momento adecuado, pierden todo su valor para la toma de decisiones correcta y solo generan una cosa:

Caos.

Con una buena implementación de Data Science, se puede obtener información crucial y lograr niveles de segmentación del marketing y de interacción con el usuario de los que hasta hace poco no podíamos disponer.

A continuación te dejamos con algunos ejemplos de aplicaciones del Data Science en las principales áreas de acción del Marketing Digital. 

Aplicaciones de Data Science en SEO

Hace años, posicionar en los buscadores era lo equivalente a ir dando palos de ciego.

Se trataba, en gran parte, de hacer pruebas de ensayo y error al desconocerse los algoritmos encargados del posicionamiento de una web.

En la actualidad, gracias al Data Science, somos mucho más precisos a la hora de determinar lo que funciona y lo que no.

En el caso del SEO, el Data Science ayuda mucho gracias a las funciones de aprendizaje automático.

Por ejemplo:

  • Detecta patrones. Google y otros buscadores usan el aprendizaje automático para detectar contenido publicado y spam. 
  • Ayuda a interpretar las imágenes. los datos no estructurados de Big Data que hemos comentado antes.

Uso del Data Science en Ads

El Data Science ha facilitado mucho la vida de los marketeros encargados de la publicidad online.

Sobre todo, en la publicidad de Display,

Y es que, hoy en día, gracias a los datos, podemos definir dónde queremos que se muestren nuestros anuncios y a quién queremos que se muestren. 

Antaño, en el mundo offline, ponías tu anuncio en una calle concurrida de Barcelona, por ejemplo, y de lo que te asegurabas era que lo vería mucha gente.

Pero no podías determinar cuántos impactos en tu público objetivo conseguirías.  

O exactamente qué tipo de público lo vería y tomaría acción después.

Gracias al Data Science, se puede:

  • Escoger con muchísima más precisión la ubicación donde queremos que se muestren nuestros anuncios de Display página por página.
  • Tener en cuenta qué tipo de anuncio queremos mostrar en función de la ubicación donde se muestre.

    Por ejemplo: quizá contamos con dos versiones de un anuncio de un mismo producto.

    Uno más enfocado a un público joven milennial y otro a un público de personas de 30 años.

    En los anuncios solo que se ha adaptado el copy atacando unos puntos de dolor u otros.

    Gracias a los datos, estos nos dirán en qué página ubicar un anuncio u otro en función del contenido de la página, el tipo de tráfico que tenga, etc.

    En otras palabras: podremos optimizar muuucho más los resultados, ya que estaremos segmentando la publicidad más eficazmente basándonos en los intereses del usuario. 

Aplicaciones del Data Science en Email Marketing

Desde luego, un área donde el Data Science ha sido recibido como agua de mayo es el Email Marketing.

Sin el análisis y uso de los datos, nos sería imposible hacer el envío masivo de correos que realizamos cada día.

Algunas aplicaciones de Data Science para Email Markeitng son:

  • La posibilidad de hacer recomendaciones de producto que realmente sean relevantes para el cliente.

    Mediante el análisis predictivo, se elaboran correos personalizados para cada usuario en la lista.

    De esta forma, cada persona recibe ofertas de productos que les son más interesantes, ya sea porque anteriormente han interactuado con alguno de esos productos en la web, o porque son similares a uno que ya ha adquirido.
  • Potenciar la repetición de compra. El Data Science ayuda a determinar cuándo se le puede estar a punto de agotar un producto a un cliente para así enviarle un recordatorio de compra.

    Por ejemplo: imagina que eres responsable de marketing de una empresa de cosmética online.

    Hace un mes que un cliente ha adquirido uno de tus champús.

    Como sabes que tus champús suelen durar un mes, es posible que a ese cliente esté a punto de que se le acabe.

    La ciencia de datos ya lo habrá detectado, y generará un email automático que se le enviará a ese cliente para motivarlo a repetir su compra. 

¿Ya utilizas el poder del Data Science en tus acciones de Marketing Digital?

Dependiendo de cada empresa, las necesidades de análisis son distintas y se pueden encontrar usos muy variados a los datos.

En cualquier caso es imprescindible establecer claramente los objetivos para definir los datos que más interesa conocer. 

Las empresas de marketing digital y publicidad online de hoy en día requieren profesionales procedentes de sectores más científicos y con un perfil empresarial y analítico, que además dispongan de los conocimientos necesarios para la aplicación de las herramientas de Data Science para aprovechar los datos obtenidos y tomar decisiones de negocio eficaces. 

Si quieres que tu estrategia de marketing tenga los mejores resultados, es imprescindible que tu partner digital domine el Data Science.

Y te recomendamos que le eches un vistazo a nuestros contenidos del blog para aprender más sobre Data Science, Big Data y Marketing Digital.

Queremos ayudarte a obtener resultados.

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