Data Science: qué es y cómo nos ayuda en el Marketing Digital

Hemos hablado de ello más de una vez.

La capacidad de tener millones de datos de información de usuarios a nuestra disposición ha cambiado la forma en que entendemos el marketing.

Y, en gran parte por ello, ha surgido lo que ahora se conoce como marketing digital.

Los datos nos ayudan a tomar decisiones estratégicas basadas en criterios objetivos.

En otras palabras: no lo hacemos en base a nuestros instintos y experiencia personal.

Y ya conoces una de las máximas del marketing digital: medir, medir y medir.

De esta forma, a diferencia del marketing tradicional, podemos realizar nuestras acciones estando más seguros de si realmente están impactando en el target que queremos.

En definitiva, los datos son fundamentales en el marketing, y queremos mostrarte algunas de las apps más útiles que tienen en la actualidad.

Sin embargo, empecemos por el principio porque… ¿sabes realmente qué es Data Science y en qué se diferencia, por ejemplo, del Big Data?

Te lo contamos todo en este artículo.

¡Empezado!

¿Qué es la ciencia de datos?

Como sugiere el término, la ciencia de datos es la ciencia que estudia los datos.

Pero esta explicación general nos deja muchas dudas, ¿qué significa exactamente?

Básicamente, se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos para luego interpretarlos y aplicarlos, por ejemplo, en nuestras acciones de Marketing Digital.

El objetivo de la Ciencia de Datos es tomar decisiones utilizando un conjunto de herramientas que permiten extraer conocimiento de los datos .

El procesamiento de datos grandes no se logra solo mediante el uso de métodos de análisis tradicionales.

La ciencia de datos implica, por tanto, habilidades de programación, minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas, matemáticas y visualización de datos, además del conocimiento empresarial del sector en el que se aplica.

Es todo un mundo.

¿Qué es Big Data?

El concepto de Big Data se utiliza para describir grandes volúmenes de datos.

Big Data incluye datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados.

¡No entrar en pánico!

Te contamos cuáles son.

• Datos no estructurados: imágenes digitales, archivos de audio o video, datos móviles, datos de sensores, páginas web, redes sociales, correos electrónicos, blogs, etc.
• Semiestructurado: archivos XML, archivos de registro del sistema, archivos de texto, etc.
• Datos estructurados: datos de transacciones, bases de datos, etc.

Esto diferencia Big Data y Data Science

Big Data y Data Science sin duda han transformado la era digital y tecnológica actual.

Ambos términos están íntimamente relacionados entre sí.

Tanto es así que la principal diferencia entre ellos es que el concepto de Data Science se enmarca dentro del concepto de Big Data.

Data Science se lleva a cabo dentro del ámbito de Big Data para obtener información útil a través de análisis predictivos, donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes.

Vamos, que sin Big Data no existiría el concepto de Data Science.

Y sin Data Science, Big Data no tendría valor.

3 Principales diferencias entre Big Data y Data Science

• Los grandes volúmenes de datos (Big Data) se distinguen por 3V: variedad, velocidad y volumen.

La Ciencia de Datos, por su parte, proporciona los métodos o técnicas para analizarlos.

• Big Data se enfoca en tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.) y herramientas y software de análisis.
  
  En cambio, Data Science se enfoca en estrategias de toma de decisiones y difusión de datos utilizando matemáticas y estadísticas.

• Big Data extrae información de grandes volúmenes de datos mientras que Data Science utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para que las computadoras puedan obtener predicciones lo más precisas posible de los datos obtenidos.

Cómo ayuda la ciencia de datos en el marketing

Los datos están en todas partes y crecen sin cesar.

Pero no aportan valor en sí mismos.

Es necesario asimilarlos y extraer información útil que facilite la toma de decisiones dentro de las empresas.

En concreto, en Marketing ayuda a tomar decisiones estratégicas.

Cómo se interpretan los datos

Los datos se obtienen a través de diferentes canales:

• Dispositivos móviles
• Redes sociales
• Tiendas en línea
• sitios web

Y estas son solo algunas de las fuentes utilizadas.

Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer en detalle a sus clientes .

Sin embargo, la interpretación de datos no estructurados no aporta ningún valor a las empresas.

Para la interpretación de datos, Data Science incluye:

• Limpieza y reestructuración de datos
• Análisis de los datos
• Definir las preguntas comerciales correctas para cumplir con los objetivos de la empresa y que puedan ser tratadas analíticamente.
• Visualización de datos con gráficos para extraer inteligencia de ellos.
• Presentación de insights y recomendaciones de negocio
• Creación de productos centrados en datos para empresas que utilizan la analítica para generar nuevas soluciones tecnológicas.

La Ciencia de Datos requiere (además de capacidad analítica) conocimiento del negocio y visión de negocio para extraer y transmitir recomendaciones a la medida de las necesidades de la empresa.

Ciencia de datos en marketing digital

En el mundo del marketing digital actual tenemos grandes cantidades de información que podemos extraer a través de numerosos canales:

• Datos obtenidos al instalar aplicaciones
• Tiendas virtuales y sitios web
• Sistemas CRM
• Bases de datos de clientes
• Plataformas publicitarias
• Redes sociales
• Herramientas analíticas de tráfico web como Google Analytics

Estos son solo 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 un ritmo cada vez más rápido, por lo que si no se sabe interpretarlos de forma eficaz y en el momento adecuado, pierden todo su valor para la correcta toma de decisiones y solo generan una cosa:

Caos.

Con una buena implementación de Data Science se puede obtener información crucial y lograr niveles de segmentación de marketing e interacción con el usuario que hasta hace poco no podíamos tener.

Ciencia de datos en marketing digital

Aplicaciones de Data Science en SEO

Hace años, posicionar en buscadores equivalía a dar palos ciegos.

Se trataba, en gran parte, de prueba y error cuando se desconocían los algoritmos encargados de posicionar una web.

Hoy, gracias a Data Science, somos mucho más precisos para determinar qué funciona y qué no.

En el caso del SEO, Data Science ayuda mucho gracias a las funciones de aprendizaje automático.

Por ejemplo:

• Detecta patrones. Google y otros motores de búsqueda utilizan el aprendizaje automático para detectar contenido publicado y spam.

• Ayuda a interpretar imágenes. los datos de Big Data no estructurados que hemos discutido antes.

Uso de la ciencia de datos en los anuncios

La ciencia de datos ha facilitado mucho la vida de los especialistas en marketing a cargo de la publicidad en línea.

Sobre todo, en la publicidad Display,

Y hoy, gracias a los datos, podemos definir dónde queremos que se muestren nuestros anuncios y a quién queremos que se muestren.

Una vez, en el mundo offline, pusiste tu anuncio en una calle concurrida de Barcelona, ​​por ejemplo, y de lo que te asegurabas era que lo viera mucha gente.

Pero no podías determinar cuántos impactos tendrías en tu público objetivo.

O exactamente qué tipo de audiencia lo vería y actuaría más tarde.

Gracias a Data Science, puedes:

• Elegir con mucha más precisión la ubicación donde queremos que se muestren nuestros anuncios Display página por página.
  
• Considere qué tipo de anuncio queremos mostrar en función de la ubicación donde se muestra.
  
  Por ejemplo, podemos tener dos versiones de un anuncio para el mismo producto.
  
  Uno más enfocado a un público joven millennial y otro a un público de 30 años.
  
  En los anuncios solo se ha adaptado el copy atacando unos pain points u otros.
  
  Gracias a los datos, nos dirán en qué página colocar un anuncio u otro en función del contenido de la página, el tipo de tráfico que tenga, etc.
  
  En otras palabras: podremos optimizar más los resultados, ya que estaremos segmentando la publicidad de forma más eficaz en función de los intereses del usuario.

Aplicaciones de ciencia de datos en marketing por correo electrónico

Por supuesto, un área en la que la ciencia de datos se ha recibido como agua de mayo es el marketing por correo electrónico.

Sin el análisis y uso de los datos, nos sería imposible realizar el envío masivo de correos electrónicos que realizamos a diario.

Algunas aplicaciones de Data Science para Email Marketing son:

• La capacidad de hacer recomendaciones de productos que sean realmente relevantes para el cliente.
  
  Usando análisis predictivos, se preparan correos electrónicos personalizados para cada usuario en la lista.
  
  De esta forma, cada persona recibe ofertas de productos que le resultan más interesantes, ya sea porque ha interactuado previamente con uno de esos productos en la web, o porque son similares a uno que ya ha comprado.
  
• Impulsar la recompra. Data Science ayuda a determinar cuándo un cliente puede estar a punto de agotarse para enviar un recordatorio de compra.
  
  Por ejemplo: imagina que eres responsable de la comercialización de una empresa de cosméticos en línea.
  
  Ha pasado un mes desde que un cliente compró uno de sus champús.
  
  Como sabes que tus champús suelen durar un mes, ese cliente puede estar a punto de agotarse.
  
  La ciencia de datos ya lo habrá detectado y generará un correo electrónico automático que se enviará a ese cliente para motivarlo a repetir su compra.

¿Ya utilizas el poder de la Ciencia de Datos en tus acciones de Marketing Digital?

Dependiendo de cada empresa, las necesidades de análisis son diferentes y se pueden encontrar usos muy variados a los datos.

En cualquier caso es fundamental establecer claramente los objetivos para definir los datos que más interesa conocer.

Las empresas actuales de marketing digital y publicidad online requieren de profesionales de sectores más científicos y con perfil empresarial y analítico, que además tengan los conocimientos necesarios para la aplicación de las herramientas de Data Science para aprovechar los datos obtenidos y tomar decisiones de negocio efectivas.

Si desea que su estrategia de marketing tenga los mejores resultados, es imprescindible que su socio digital domine la ciencia de datos.

Y te recomendamos que eches un vistazo al contenido de nuestro blog para saber más sobre Data Science, Big Data y Marketing Digital.