El éxito de la ciencia de datos en marketing analytics

Publicado el 9/11/2021 por Bruno Peláez y Chirs Warnock

Ciencia de datos en marketing analytics

El hecho de que la demanda de científicos de datos sea cada vez más notable responde a una sencilla razón: no solo trabajan en el ámbito de la inteligencia empresarial, sino que asumen un importante papel en la planificación estratégica de las empresas. La ciencia de datos en marketing analytics puede elevar tu estrategia de marketing a otro nivel, pero para ello es imprescindible que sepas qué es lo que estás buscando. 

Ciencia de datos en marketing analytics: una aproximación

La demanda de científicos de datos sigue siendo superior a la oferta. Según la lista de trabajos con mayor proyección (contenido en inglés) elaborada por Linkedin en 2020, esta profesión ocupa el sexto lugar. Por su parte, el estudio desarrollado por Gartner (documento disponible únicamente en inglés y para clientes) refleja que la mayor parte del presupuesto de marketing de las empresas, que se sitúa en torno al 9,2 %, está principalmente destinado al marketing analytics. Estos datos explican por qué la demanda de analistas bien formados y con experiencia es cada vez mayor. 

La ciencia de datos o data science desempeña un papel clave en el éxito de cualquier organización. Sin embargo, no todas las personas que están actualmente en activo en el mercado laboral disponen de los conocimientos y las aptitudes necesarias para desempeñar las funciones de un científico de datos. No en vano, los estudios (contenido en inglés) también demuestran que el impacto del marketing analytics en las empresas durante los últimos cinco años no ha alcanzado los objetivos deseados.

Desde este punto de vista, no parece lógico contratar a científicos de datos ni invertir en estrategias de marketing analytics que no conducen a los resultados esperados. 

O tal vez sí.

1. ¿Cuál es la función de la data science en marketing? 

El estudio de Gartner (disponible en inglés y para clientes) aporta una visión práctica de cuáles son las tareas que desempeña el científico de datos: 

  • Medir: determinar el impacto producido por la actividad de marketing y las campañas publicitarias.
  • Optimizar: recomendar cambios de estrategia e inversiones con las que mejorar los resultados.
  • Experimentar: diseñar y ejecutar pruebas para cada caso en concreto.
  • Segmentar: identificar grupos y subgrupos de clientes potenciales.
  • Diseño de modelos predictivos: creación de modelos informatizados para mejorar la tasa de respuesta.
  • Storytelling: transformar los datos en mensajes comprensibles para facilitar la toma de decisiones. 

La aplicación de este cuadro te resultará útil en la descripción de la oferta de trabajo si tu empresa está buscando a un científico de datos. El éxito también depende de tu forma de interpretar y utilizar los datos disponibles. Sin embargo, muchas empresas desconocen por completo cuál es la labor que desempeñan los científicos de datos. Por otro lado, este tipo de análisis tiene aplicación en infinidad de actividades comerciales más allá del marketing. Esto explica por qué con frecuencia estos puestos de empleo acaban siendo cubiertos por personas que no cuentan con la formación y la experiencia adecuadas. 

La solución puede ser viable a largo plazo: a pesar de no disponer de las aptitudes necesarias, muchos de estos profesionales acabarán convirtiéndose en expertos con la práctica y el paso del tiempo. Según Forbes (contenido en inglés), en 2029 la profesión de científico de datos no existirá como tal. Esto se debe a que los conocimientos en data science son cada vez más necesarios en cualquier ámbito de la comunicación, en todos los sectores profesionales y en todas las actividades orientadas a la estrategia empresarial. Para ser realmente productivos, los empleados de cualquier departamento deberán tener conocimientos en este campo. 

Pero, a corto plazo, esta situación puede generar problemas. Si estos puestos de trabajo son ocupados por personas sin conocimientos específicos sobre el análisis y la ciencia de datos, existe más riesgo de que se comentan errores y no se cumpla con las expectativas de la empresa. Para contratar a una persona con el perfil adecuado de analista y científico de datos es importante que entiendas cuáles son las funciones de este cargo y si tu empresa está en condiciones de ofrecer el ambiente de aprendizaje óptimo a quienes empiezan a trabajar en este campo.

2. ¿Qué define el éxito del marketing analytics?

El éxito del marketing analytics se sustenta sobre datos claros y fiables. Según la Harvard Business Review (contenido en inglés), el problema de la escasez de científicos de datos cualificados está agravado por la gran cantidad de datos desordenados e ininteligibles que existe en la actualidad. Esta sobreabundancia y falta de organización en los datos dificulta el trabajo de los analistas y repercute en la obtención de información útil. 

La mayoría de las empresas emplea sus propios sistemas y variables para la recopilación de datos de sus departamentos. Este aspecto dificulta la comparativa con otros datos comerciales y el análisis del conjunto. Antes de iniciar la fase de recopilación, las empresas deberían disponer de un plan de integración para evitar estos problemas. Sin un plan de estas características, las empresas se ven obligadas a estandarizar los datos y prepararlos para su análisis con posterioridad, un proceso que implica una importante inversión en tiempo y dinero. 

Estos problemas se podrían evitar desde el principio asumiendo el hecho de que “más no siempre significa mejor”. No te lances de inicio por la recopilación de todos los datos. Define primero tu estrategia comercial y decide qué datos te resultarán de utilidad para ponerla en práctica.

Asimismo, crea un mapa detallado del recorrido del cliente, incluyendo todos aquellos puntos de contacto potenciales entre este y la empresa. La vinculación entre los datos y los puntos de contacto con el cliente permitirá la creación del contexto que necesitan los analistas de marketing para desarrollar una estrategia empresarial.

3. ¿Cómo puede un software ayudar al marketing analytics? 

Hay tantas alternativas en el ámbito del software para análisis de datos de marketing que es posible que los árboles no te dejen ver el bosque. No es tanto una cuestión de comparar plataformas hasta la saciedad sino de apuntar hacia aquellas herramientas que resulten realmente de utilidad para el desarrollo de la ciencia de datos en marketing analytics (incluso si aún no dispones de un empleado encargado de ello).

Las siguientes preguntas te ayudarán a determinar cuál es el software de marketing analytics que ofrece las funcionalidades más adecuadas para tu negocio: 

  • Métricas: ¿qué variables emplea el negocio para medir el éxito de las campañas de marketing? (p. ej., tasa de clicks, tasa de rebotes, visitas a la página…). ¿Se pueden medir estas variables de éxito a través de una herramienta de análisis de marketing?
  • Optimización: una de las funciones del científico o analista de datos es la de proponer a la empresa cambios en su estrategia de marketing. Para que esto sea posible, el software debería contar con funcionalidades para realizar mediciones, experimentos y modelado predictivo. Esta innovadora tecnología permite automatizar la extracción de información.
  • Experimentación: ¿la herramienta de marketing analysis incluye funcionalidades de prueba A/B para garantizar la inversión en el modelo de campaña más eficiente? A través de ella, ¿se tiene la opción de probar todos los modelos de campaña que utiliza la empresa? (p. ej., email, landing pages, CTAs…).
  • Segmentación: ¿el software de análisis de marketing puede definir y segmentar grupos de audiencia para mejorar el ROI de las campañas? ¿Cómo se crean y se segmentan estos grupos de audiencia? Esta plataforma, ¿ofrece listas dinámicas que se actualizan conforme a unas reglas predefinidas en caso de que cambien los datos de los clientes potenciales?
  • Modelado predictivo: ¿la plataforma ofrece un modelo predictivo que ayude al negocio a priorizar contactos en base a la probabilidad de que el cliente potencial se transforme en cliente? ¿Puede esta herramienta emplear el marketing predictivo para proporcionar a los usuarios una experiencia personalizada (p. ej., contenidos, ofertas, precios específicos) que aumente la probabilidad de conversión?
  • Storytelling: ¿esta herramienta de marketing analytics dispone de funciones de visualización de datos e informes con los que reportar a las partes interesadas de un modo menos técnico? Los informes y dashboards, ¿se generan de forma automática o hay que configurarlos manualmente?

Al igual que sucede con los datos, en el caso del software también se aplica esa máxima de “más no es necesariamente mejor”. Estas preguntas pueden ayudarte a concretar cuáles son las funcionalidades de un software que verdaderamente se ajustan a tus necesidades de ciencia de datos para marketing analytics. A la vez, si logras encontrar a un científico de datos más o menos cualificado, no dudes en pedirle consejo al respecto. 

4. Comparativa de software para ciencia de datos en marketing analytics 

El objetivo último de todos estos esfuerzos debe ser el de obtener una plataforma de análisis de datos unificada, con una base de datos clara y optimizada para su análisis. Si ya estás listo para comenzar con la data science en marketing a través de un software, puedes recurrir a nuestra herramienta de GetApp para hacer una comparativa entre las características de las diferentes opciones existentes en función de las necesidades específicas de tu empresa.

Comparación de productos de ciencia de datos en marketing analytics
Herramienta de comparativa de productos de análisis de marketing en GetApp

La herramienta de comparación de software GetApp ofrece un listado con las especificaciones de cada producto como soporte de la plataforma, perfil de clientes, soporte al cliente, capturas de pantalla, reseñas, características, integraciones, seguridad y mucho más.

¿Quieres saber más? Consulta nuestro catálogo de análisis de datos de marketing.

Este artículo puede referirse a productos, programas o servicios que no están disponibles en tu región, o que pueden estar restringidos según las leyes y regulaciones de tu país. Te sugerimos que consultes directamente con el proveedor de software para obtener información sobre la disponibilidad del producto y conformidad con las leyes locales.


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Sobre la autora o el autor

Content Analyst, experto en tecnología. Actualmente especializado en investigación de tendencias de software B2B. Lo encuentras inmerso en datos y texto o dibujando un laberinto.

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