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.
Esta expresión tomada del inglés no se refiere a otra cosa más que a un marketing dirigido por o basado en datos y, en definitiva, reúne todas aquellas medidas que se apoyan en las conclusiones extraídas de los datos recolectados para desarrollar y ajustar estrategias de marketing.
Esta disciplina del marketing nace a partir de varios desarrollos que tienen lugar en el seno del funcionamiento de las empresas y donde las ventas y el cuidado del cliente, junto al marketing online, también son relevantes. Estas tres disciplinas han trabajado siempre a partir de conclusiones extraídas de bases de datos, que servían para optimizar procesos y en función de las cuales se tomaban decisiones internas de gran importancia. Aquí, la atención recaía en la optimización de procesos y en la planificación sostenible de los recursos, por ejemplo, en cuanto a la venta. Ahora, en el marco del data-driven marketing, estos grandes volúmenes de datos, de gran relevancia para la percepción y la imagen de una marca o de una empresa, ya no se usan tanto para los procesos operativos en la compañía. El objetivo es, más bien, poder ajustar mejor las medidas de marketing al público objetivo para lograr, con ello, una percepción positiva por parte del cliente y una fidelización a largo plazo.
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:
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:
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.
Comprar, reservar vacaciones y buscar regalos en Internet son actos cotidianos en donde, sin pensarlo, con cada búsqueda o cada vez que introduce su dirección de correo electrónico, el usuario está dejando una huella de sus intereses y necesidades. Recolectadas afanosamente, estas huellas conforman el llamado big data, una nube de datos masivos que son analizados y utilizados con múltiples...
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