Data Science: qué es y cómo nos ayuda en el marketing

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En los últimos años, términos como data science, big data, machine learning, e inteligencia artificial, entre otros, se han popularizado en el mundo del Marketing Digital utilizándose en muchos casos indistintamente y generando confusión.

Por este motivo, en Kiwop, agencia de desarrollo web y Marketing Digital, queremos ayudarte a entender exactamente qué es el data science y cómo nos ayuda en el marketing.

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?

Empecemos con una aclaración entre los conceptos de Data Science y Big Data, que son los que más se confunden.

Qué es el Data Science

El Data Science es una ciencia centrada en el estudio de los datos. Se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos para posteriormente interpretarlos. 

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.

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:

  • 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

Estos datos masivos se caracterizan por las 3V:

  • Variedad
  • Velocidad
  • Volumen

A las que se han añadido más «V» en los últimos años tales como: Valor, variabilidad, entre otros.

Big Data y Data Science

El Big data y el data science han transformado la era digital y tecnológica actual. Ambos términos están estrechamente relacionados entre sí, 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.

Sin big data no existiría el concepto de data science. Y sin Data Science, el big Data no tendría ningún valor.

Principales diferencias entre Big Data y Data Science

  • Los grandes volumenes de datos (Big Data) se distinguen por las 3V: variedad, velocidad y volumen. Mientras que el data science 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. Por su lado, 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. Con el fin de asimilar y extraer valor de esta gran cantidad de datos, surge la necesidad en las empresas de disponer de profesionales capaces de transformar los datos extraídos en valor corporativo, o lo que es lo mismo, en información útil que facilite la toma de decisiones dentro de las empresas.

El estudio del data science puede ayudar a las empresas a convertir la gran cantidad de datos en insights de valor que faciliten la correcta toma de decisiones.

Data Science en Marketing Digital

Los datos se obtienen a través de diferentes canales:

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

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 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 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 sólo 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 caos.

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.

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.

  • Permite a las empresas anticiparse a las necesidades de sus usuarios y enviarles ofertas y contenidos adaptados y personalizados con mayores posibilidades de conversión.
  • Predecir el comportamientos de los usuarios para reducir el riesgo empresarial mediante la toma de decisiones más acertada
  • Detectar tendencias y patrones de comportamiento que permitan diseñar nuevos productos.
  • Elaborar estrategias de marketing y comunicación adaptadas según los gustos, datos geográficos y otra información relevante de nuestros clientes potenciales.
  • Generar oportunidades en ventas: a partir de la segmentación podemos observar cómo cambian los clientes y localizar oportunidades de ventas implementando estrategias como el Up Selling y el Cross Selling.
  • Evitar la pérdida de clientes mediante la observación del comportamiento de clientes que abandonan la compra.
  • Detectar fraudes.

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.

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