Artículo de José María Alonso Elizo, Director Regional Sur de Europa de Snowflake 

A pesar del énfasis puesto en el marketing basado en datos durante la última década, el 54% de los profesionales de marketing de alto nivel afirmaron en una encuesta de Gartner realizada el año pasado que la inversión de sus organizaciones en análisis de marketing no ha tenido el impacto esperado. Citaron la mala calidad de los datos y los resultados inviables, así como la dificultad de vincular los datos y los esfuerzos de análisis al ROI.

Para que la analítica genere resultados cuantificables, es necesario que se den las condiciones adecuadas para que los científicos y analistas de datos de una organización puedan consultar los datos rápidamente y producir resultados. El primer paso es unificar los datos de los clientes en una plataforma escalable que ofrece una visión siempre actualizada de 360 grados de los clientes y garantiza que los equipos puedan acceder y consultar simultáneamente los datos casi en tiempo real en lugar de estar a merced de las cargas de datos nocturnas. Sólo entonces las inversiones en ciencia de datos podrán desarrollar todo su potencial.

Una vez que una organización tenga sus datos unificados en dicha plataforma, hay cuatro maneras fundamentales en que la ciencia de datos puede aprovechar esta fuente de datos de los clientes y acelerar el ROI de marketing:

1: Personalizar las ofertas y reducir la pérdida de clientes con una segmentación más precisa

Los científicos de datos pueden agrupar a los clientes y potenciales clientes en segmentos de audiencia basados en atributos conocidos y similitudes de comportamiento, para que los equipos de marketing puedan ofrecer contenido, experiencias y ofertas personalizadas para aumentar las ventas y las conversiones. Los clientes de alto valor que compran regularmente productos o servicios son un segmento objetivo, al igual que los clientes de riesgo que pueden estar en peligro de abandono. Cuantas más características se utilicen para segmentar a los clientes, más se podrán desarrollar campañas específicas. Pero la segmentación se vuelve más difícil cuando las variables aumentan a docenas o incluso cientos de atributos.

Aquí es donde los científicos de datos pueden desplegar el clustering, un método de agrupación de objetos por rasgos comunes. El clustering utiliza el aprendizaje automático para identificar cómo se relacionan los diferentes puntos de datos (en este caso, los consumidores) y luego los agrupa en función de esas relaciones o similitudes. A diferencia de los modelos de regresión múltiple, en los que los científicos de datos utilizan una variable de predicción para construir modelos que predigan una variable objetivo, el clustering utiliza varias variables para descubrir agrupaciones estadísticamente significativas por ensayo y error de cada combinación de variables. Por ejemplo, un algoritmo de clustering puede identificar correlaciones aparentemente no relacionadas, como un grupo de consumidores que son más propensos a comprar un nuevo par de zapatos basándose no sólo en su historial de compras de zapatos, sino también porque han visto el último episodio de una nueva serie de éxito.

Esto permite a los profesionales del marketing adaptar los mensajes para aumentar la participación y las ventas, y enviarlos al público adecuado, en el momento oportuno, utilizando los canales de distribución más eficaces.

2: Aumentar las conversiones con la optimización de campañas en tiempo casi real

Al analizar los datos en una plataforma de baja latencia, los profesionales del marketing pueden ver el rendimiento de las campañas casi en tiempo real y filtrar esa visión por segmento de audiencia. A partir de ahí, los mensajes y el contenido pueden ajustarse rápidamente para optimizar el rendimiento. Por ejemplo, si los clientes de alto valor de un minorista de calzado convierten más cuando se les muestran zapatillas rojas en comparación con las blancas o azules durante las pruebas A/B, el equipo de marketing digital puede optimizar la creatividad para utilizar zapatillas rojas cuando se dirige a ese segmento. Lo que parece un pequeño cambio para una sola campaña digital puede traducirse en miles (o incluso decenas de miles) de dólares en ingresos incrementales. Además de cambiar dinámicamente el contenido y los mensajes en función de lo que responden las audiencias específicas, las ubicaciones de los anuncios y las ofertas también pueden optimizarse casi en tiempo real, haciendo que el gasto en medios sea más eficiente.

3: Optimizar el gasto con modelos de atribución

Al determinar cuánto crédito por ventas o conversiones debe asignarse a cada canal de medios, los profesionales del marketing pueden optimizar el gasto en publicidad, mejorar la personalización y mucho más. Muchos profesionales del marketing lanzan sus iniciativas de atribución con modelos relativamente sencillos de primer o último contacto, que asignan el 100% del crédito por ventas y conversiones al primer o último punto de contacto en el recorrido del cliente. También hay modelos de distribución uniforme que asignan el mismo peso a cada punto de contacto conocido y modelos en forma de W que asignan más crédito a los toques que se considera que tienen el mayor impacto en una decisión de compra, pero estos siguen tratando a las audiencias como si fueran todas iguales.

4: Aumentar el valor del tiempo de vida del cliente con la analítica predictiva

Al aplicar modelos a los datos históricos, las organizaciones de marketing pueden identificar la probabilidad de resultados futuros y actuar en función de esos resultados. Las aplicaciones específicas incluyen el modelado de similitudes, que identifica a los clientes potenciales que se comportan como otro segmento (por ejemplo, los clientes potenciales que se parecen a sus clientes de mayor valor) para aumentar su base de clientes y los ingresos generales. Otro ejemplo es el uso de modelos de puntuación de afinidad, que miden los intereses de las personas en función de su historial de navegación, para mejorar las recomendaciones de productos, lo que puede impulsar las ventas incrementales y un mayor valor de vida del cliente. Estas predicciones pueden ser más precisas con el tiempo a través de la iteración continua del aprendizaje automático.