Mes del orgullo
El marketing basado en datos es un enfoque de optimizar las comunicaciones de la marca basándose en la información del cliente. Esta disciplina es cada vez más solicitada por las marcas porque disminuye los errores e incrementa la efectividad de las estrategias.
Conforme el paso de las décadas, el marketing se ha ido transformando. De acuerdo con Philip Kotler, en la actualidad la industria se encuentra en una fase 5.0 en la que prima la tecnología, la personalización y, por supuesto, los datos.
El marketing basado en datos es un enfoque de optimizar las comunicaciones de la marca basándose en la información del cliente. Los datos sirven para predecir necesidades, deseos y comportamientos futuros de los clientes y ayuda a desarrollar estrategias de marketing personalizadas para obtener el mayor retorno de la inversión (ROI) posible.
Diferencia
Tradicionalmente, el marketing se centraba en dos funciones: descubrir las necesidades de los clientes y satisfacerlas. Esto ha significado tener una comprensión profunda del público objetivo y diseñar estrategias para promover la resolución o satisfacción de estos deseos. Sin embargo, este enfoque a menudo ha significado hacer pruebas y enmendar errores.
En contraposición aparece el data marketing, disciplina que le permite a los especialistas conectar con los clientes en el momento y con la oferta adecuada. ¿Cómo? Con el análisis de la información recolectada de los clientes se puede personalizar la experiencia, definir mejor el público objetivo, conseguir más clientes, resaltar el valor diferencial y más.
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Los beneficios de la big data en el marketing
1- Claridad sobre el público objetivo
La información sobre los clientes hace posible que los marketeros comprendan de manera más clara a su público objetivo. Los conocimientos del CRM, por ejemplo, pueden aumentar la capacidad de un especialista en marketing para predecir aún más el comportamiento del cliente.
2- Construcción de mejores relaciones con los clientes
“La gran cantidad de datos de una combinación casi infinita de medios, dispositivos, plataformas y canales permite a los especialistas en marketing la oportunidad de ofrecer experiencias de cliente 1 a 1 a gran escala. Si estos se aprovechan adecuadamente, una empresa con un millón de clientes puede ofrecer una experiencia tan personalizada como una empresa con una docena de clientes”, asegura Tom Benton, director ejecutivo de la Asociación de Datos y Marketing en su artículo de Forbes:
3- Encontrar mejores canales para la promoción
Los datos no solo tienen la capacidad de revelar las preferencias de un público objetivo, sino que también pueden sugerir los canales que la marca debería usar para atraer a su audiencia.
Tal información, a su vez, podría ayudarlos a posicionar el mensaje donde está o estará pronto su público objetivo.
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Perfil de un analista de datos de marketing
Para que la estrategia de data marketing tenga resultados óptimos, la marca necesita contar con profesionales capacitados en análisis de datos, pero ¿con qué características debe contar este especialista?
1- Conocimientos sobre informática
Todos los analistas de datos deben estar familiarizados con los fundamentos de la informática para todas las etapas del proceso de análisis de datos. Adicionalmente puede inscribirse en algunos cursos de análisis de datos para obtener más conocimientos.
2- Dominio de SQL
Una parte importante de cualquier trabajo de analista de datos es la realización de experimentos sobre conjuntos de datos para obtener información valiosa y para ello se emplea SQL, el lenguaje computacional que trabaja con conjuntos de datos y las relaciones entre ellos.
3- Conocimiento de herramientas de marketing
Todo analista de datos en marketing debe estar relacionado con herramientas de métricas y mediciones que se utilizan en el marketing digital como Google Analytics y Google AdWords.
4- Conocer lenguajes de programación
Entender y escribir códigos puede ser una habilidad muy valiosa. Por ello, el conocimiento de al menos un lenguaje de programación será muy útil, ya que los lenguajes de programación como Python y R se utilizan para analizar los datos e interpretar los resultados.
5- Saber sobre ingeniería de datos
La exposición a los almacenes de datos basados en la nube como Amazon Redshift, Snowflake, y las herramientas ETL basadas en la nube como Hevo Data, AWS Glue, etc. son una ventaja añadida.
6- Visualización de datos
No basta con encontrar los datos, los analistas deben saber cómo presentárselos a los equipos de estrategia, ventas, atención al cliente y más para que puedan tomar decisiones con base en ellos. ¿Y cómo hablarle sobre datos a perfiles ajenos al tema? A través de la visualización, la herramienta que simplifica y ordena las tendencias halladas en los números.
