Data Science: qué es y para qué sirve en Marketing Digital
Hablar de Data Science es ingresar a un mundo desafiante y, como veremos más adelante, profundamente iterativo. Dentro de él destacan procesos analíticos, las matemáticas y estadísticas, el uso de lenguajes como Python y SQL, el Machine Learning, la limpieza y visualización de datos, entre otros campos interdisciplinarios de diversas complejidades.
Es un área de relevancia indiscutida para empresas de distintos tamaños y mercados. Solo pensemos en la enorme cantidad de datos disponibles que no siempre se recopilan ni procesan, por desconocimiento y/o falta de recursos. Están los que provienen de encuestas, interacciones vía email o social media, transacciones en ecommerce, los estructurados en hojas de cálculo, etcétera. Extraer el valor que aportan es fundamental para diseñar las estrategias de Marketing Digital.
Obtención de insights
Estos corresponden a una pieza intangible de información avanzada que confiere una visión más humana de las campañas que se desarrollan. Provienen de una investigación o análisis de datos en profundidad, con el propósito de obtener un conocimiento más acabado sobre los clientes, la competencia e industria en general y, de ese modo, optimizar las acciones estratégicas.
Pues bien, desde el Data Science, los profesionales a cargo construyen modelos para predecir resultados, detectar desviaciones (valores atípicos o eventos anormales) y descubrir patrones subyacentes. ¿La finalidad? Extraer esos insights que, en materia de Marketing Digital, sustentarán la toma de decisiones para facilitar la concreción de objetivos comerciales.
Algunas de las técnicas para extraer esos conocimientos ocultos son:
- Los árboles de clasificación y regresión (modelado predictivo).
- El análisis de clusters (modelado descriptivo).
- Las reglas de asociación y dependencia, etcétera.
Ciertamente, se requieren varias habilidades y herramientas para abarcar por completo el proceso que implica la ciencia de datos. Pero obtener información inteligente, alineada con los requerimientos y preferencias de los clientes, es invaluable para el crecimiento de la empresa y la satisfacción de los consumidores.
Alta sintonía con el Customer Journey
Sabemos que la ruta seguida por el cliente, desde que comienza como visitante hasta que concreta una compra, no es lineal. Puede ir y volver a una misma etapa, saltar desde una primera a una tercera o cuarta fase, e incluso hacer un recorrido consecutivo sin llegar al final. Es un viaje que plantea varios desafíos para las empresas y, por lo tanto, se necesitan recursos especializados al momento de enfrentarlos.
Eso es lo que representa el Data Science, al construir puentes entre un mar de datos crudos y los conocimientos que permitirán comunicar estratégica y eficazmente. En efecto, mediante sus múltiples interdisciplinas es posible crear un cauce de datos inteligentes, derivados de diversas fuentes y estructuras, lo que garantiza el flujo continuo de la información.
A través de él, las empresas pueden adaptar sus contenidos a cada etapa del Customer Journey, según las características de consumo que presenten los distintos destinatarios. De hecho, los científicos de datos pueden crear segmentos procesables para, por ejemplo, diseñar campañas de acuerdo al valor de vida del cliente y, además, fortalecer la fase de posventa.
Optimización del tráfico web
A esta altura podemos hablar de una relación simbiótica entre el Marketing Digital y la ciencia de datos. Y justo el tráfico orgánico, desde los motores de búsqueda hacia las páginas web o ecommerce, es otro de los asuntos que une a ambos conceptos.
¿Y por qué es tan importante no descuidarlo? La mayoría de los clientes realizan búsquedas en Internet antes de concretar una compra. Eso significa que se enfrentan a un sinnúmero de estímulos donde, normalmente, las empresas que atraen y captan al usuario son las mejor posicionadas.
¿Dónde entra el lado científico? Con la información que extraigas de los datos puedes identificar qué está funcionando y cómo cuantificar tu éxito. Por ejemplo, mediante el Machine Learning es factible descubrir tendencias, patrones u otras señales significativas para efectos de optimización SEO.
Ahora, ¿qué factores debieras tener en cuenta para mejorar tu posicionamiento? Por ejemplo, en el caso de un blog, las recomendaciones más usuales son cuidar la extensión del título (idealmente menos de 70 caracteres), incluir en él y en la metadescripción la keyword principal, generar contenidos de calidad y dividir el contenido interno en H1, H2, H3, etcétera.
Otros consejos para mantener la legibilidad:
- Cada sección del texto, separada por subtítulos, no debiera exceder las 300 palabras.
- Sobre un 30% de las palabras del texto debieran ser de transición (“entonces”, “asimismo”, “porque”, etcétera).
La importancia de iterar para el Marketing Digital
El enfoque iterativo en Data Science implica construir un primer modelo de trabajo simple y luego mejorarlo de manera constante y continua, hasta alcanzar el nivel de confianza suficiente para cumplir con los requisitos definidos. Es un proceso que involucra pequeñas etapas o acciones repetitivas, donde se recurre al análisis y diagnóstico de errores para encontrar las debilidades del modelo y definir dónde es posible mejorarlo.
En simple, tal iteración facilita que los científicos se retroalimenten y administren la complejidad que conllevan los datos y la construcción de modelamientos predictivos y/o descriptivos. Es un trabajo donde se incorporan conocimientos y testean nuevas técnicas que permitirán elaborar mejores modelos para las variables disponibles y obtener grandes ventajas competitivas.
Además, el aprendizaje que se obtiene tras cada iteración aumenta la experiencia de los equipos y mejora la eficacia en el uso de técnicas y métodos. Por lo mismo, la tasa de errores disminuye y se gestan las condiciones adecuadas para dar cumplimiento a las múltiples necesidades que presentan los clientes. Es una evolución sostenida que ayudará a concretar objetivos comerciales y a ofrecer experiencias de usuario formidables.