Por David Tomas, publicado el 11 noviembre 2020
El data driven marketing es tendencia. En mayor o menor medida, el marketing siempre se ha basado en datos, pero ahora el marketing digital cuenta con las herramientas para saber todo lo que ocurre en torno a nuestra marca prácticamente en tiempo real. La información está ahí, solo necesitas saber cómo extraerla y organizarla.
El data driven marketing se basa en el estudio de los datos pasados para poder entender lo que pasa en el presente y hacer predicciones de cara al futuro. ¿Quieres saber cómo funciona? ¡Sigue leyendo!
¿Qué es el data driven marketing?
El data driven marketing es una estrategia de marketing digital que pretende tomar decisiones más informadas creando campañas de marketing segmentadas para optimizar los presupuestos. Para ello, se recopilan y analizan los datos para obtener información valiosa sobre las preferencias, las motivaciones y el comportamiento de compra de los clientes. Este enfoque basado en datos permite revolucionar la manera en que hacemos marketing, dándole una base mucho más científica.
El data driven marketing busca optimizar los procesos utilizando los datos para conocer mejor al consumidor y llegar con él en el momento adecuado, con el mensaje adecuado. Para ello, los expertos en marketing digital necesitan analizar los datos en tres fases diferentes: pasado, presente y futuro.
Pasado: datos históricos
Al analizar el historial de datos, los marketers pueden saber cuáles son las campañas que obtienen mejores resultados. Los datos responden a preguntas como quién, qué, dónde y cuándo, y permiten encontrar la combinación de factores que da lugar al mejor retorno de la inversión.
De la misma manera, este análisis histórico también permite entender cuáles son las campañas que no han funcionado y por qué, evitando repetir los mismos errores en el pasado.
Presente: el mercado actual
Entender y analizar lo que está ocurriendo en el mercado en tiempo real permite a los marketers averiguar cuáles son las tácticas que funcionan ahora mismo en su sector.
Gracias a este análisis, los expertos en marketing digital pueden encontrar las tendencias más potentes y la combinación de creatividades y canales que da mejores resultados para sus clientes ideales.
Futuro: tendencias y predicciones
El data driven marketing nos permite deducir las tendencias futuras y predecir el comportamiento de los consumidores, analizando lo que está pasando en la actualidad. Esto nos permite crear planes de marketing mucho más acertados, ya que nos anticipamos a la dirección en la que se mueve el mercado.
Para obtener los mejores resultados en el futuro, hay que tener muy en cuenta la fidelización de los clientes actuales y las proyecciones de retorno de la inversión.
Marketing digital y análisis de datos
Cuando nos planteamos hacer data driven marketing, es frecuente que nos sintamos abrumados por la enorme cantidad de datos disponibles y nos entre la "parálisis por análisis". La solución es tener claras las diferentes maneras de analizar los datos disponibles e ir implementándolas en función de las necesidades de la empresa. A continuación puedes ver un resumen de las técnicas y herramientas de análisis más comunes en el data driven marketing.
Análisis de texto
El análisis de texto, también llamado "text mining", consiste en utilizar técnicas informáticas y algoritmos para extraer información de un conjunto de datos. Al emplear software para buscar patrones en grandes lotes de datos, los marketers pueden obtener más información sobre sus clientes y desarrollar estrategias de marketing más efectivas.
Análisis estadístico
Los profesionales del marketing pueden aprender más sobre sus clientes para desarrollar estrategias de marketing efectivas, utilizando programas informáticos para buscar patrones en grandes conjuntos de datos.
El análisis estadístico incluye la recopilación, análisis, interpretación, presentación y modelado de los datos. El foco se pone en averiguar qué ha ocurrido en el pasado e interpretarlo mediante paneles de visualización de datos.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo usa herramientas de agregación y minado de datos para obtener información sobre el pasado y poder explicar lo que ha ocurrido. El análisis descriptivo es una manera de interpretar el mercado para poder tomar mejores decisiones.
El análisis descriptivo incluye técnicas de investigación de mercado descriptivas o cuantitativas para responder a preguntas específicas como las medias y los porcentajes para resumir los datos y hacer informes sobre ellos.
Análisis diagnóstico
A diferencia del análisis descriptivo, el análisis diagnóstico está menos enfocado en qué ha ocurrido y más en por qué ha ocurrido algo. El análisis diagnóstico examina los procesos y las causas en lugar del resultado.
Análisis predictivo
Con el análisis predictivo, pasamos del pasado al futuro, ya que lo que busca es determinar los resultados futuros de las campañas de marketing a través de estadísticas y técnicas de modelado.
El análisis predictivo emplea modelos estadísticos y técnicas de predicción para entender qué podría ocurrir en el futuro. Para ello, tiene en cuenta métricas como las aperturas y respuestas a emails, las visitas a la web, los datos de interacción, la participación en eventos, etc.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo también mira al futuro, pero en lugar de predecir qué va a pasar, lo que busca es orientarnos sobre la mejor manera de actuar.
Este tipo de análisis emplea técnicas y herramientas como las reglas de negocio, los algoritmos y el machine learning y las aplica a una variedad de datos, incluyendo datos históricos y de transacciones, big data o datos en tiempo real.
El análisis predictivo también está relacionado con el marketing de atribución. Al aplicar algoritmos y ciencia de datos más avanzados a los modelos de atribución, los marketers podemos entender de dónde vienen realmente las conversiones y qué pasos debemos tomar para maximizarlas.
Análisis de panorama competitivo
Un panorama competitivo es un análisis de cómo se compara tu empresa con otras similares de la competencia.
Este tipo de análisis normalmente incluye un estudio de las fortalezas y debilidades de tu empresa en comparación con la competencia. Esto puede incluir cifras de ventas, reconocimiento de marca o incluso componentes de marketing más tácticos, como las fuentes de tráfico a tu web o el análisis de la publicidad de tu competencia. De esta manera, puedes ver las diferencias entre tu estrategia y la de tus competidores y aprender de ellos.
Cómo crear una campaña de data driven marketing paso a paso
1) Establece objetivos bien definidos
Establecer objetivos claros antes de empezar es una buena práctica imprescindible en cualquier campaña de marketing digital, ya que orienta todos los pasos que vamos a seguir a continuación.
Los objetivos de una campaña de data driven marketing pueden incluir aumentar la notoriedad de marca, llevar más tráfico al sitio web, incrementar las ventas o la cuota de mercado o incluso mejorar la experiencia de cliente. Y como siempre, tenemos que acordarnos del acrónimo "SMART": specific (específicos), measurable (medibles), attainable (alcanzables), relevant (relevantes) y time-bound (con fecha límite).
2) Averigua a quién te diriges
El otro pilar del marketing digital, junto a los objetivos, es la definición de las audiencias.
No es posible económicamente dirigirse a todo el mundo, ni sería efectivo hacerlo, ya que cada segmento de audiencia tiene intereses y necesidades distintos.
Por tanto, antes de empezar, deberías tener una idea clara de a quién te diriges, incluyendo los datos demográficos, el comportamiento y las motivaciones de tu cliente ideal.
3) Recopila los datos necesarios
Para poder hacer campañas de data driven marketing, necesitas recopilar datos sobre tus clientes pasados: historial de ventas, interacciones con servicio al cliente, encuestas rellenadas, interacciones con tu sitio web y tus plataformas sociales...
Si no puedes recopilar todos estos datos tú mismo, es posible que necesites recurrir a proveedores externos. Una vez que los hayas analizado y recopilado, te darán la información que necesitas para crear una campaña segmentada.
4) Escoge tus canales de marketing digital
El entorno del marketing digital actual incluye montones de canales en los que puedes ejecutar tu campaña. El más adecuado dependerá del perfil de tu cliente ideal y de tus objetivos de marketing.
En este paso deberás evaluar los pros y contras de cada canal para hacer tu selección. Intenta ser lo más específico posible, por ejemplo, en vez de "redes sociales", plantéate en qué red social concreta quieres estar y si vas a usar social ads o a centrarte en acciones orgánicas.
5) Diseña las creatividades
Ahora que has identificado tus objetivos de marketing, sabes a quién te diriges y conoces su comportamiento, puedes diseñar creatividades que encajen en los diferentes canales de tu campaña y que te ayuden a alcanzar tus metas.
A la hora de diseñar tu campaña, piensa en qué quieres que hagan los destinatarios del anuncio y añade una llamada a la acción clara, por ejemplo, para visitar tu sitio web, suscribirse a tu lista de correo o solicitar una prueba gratuita.
6) Monitoriza tus campañas
Ninguna estrategia de data driven marketing está completa sin un seguimiento de los resultados. A día de hoy, es posible seguir la evolución de las campañas en tiempo real, lo que nos aporta un montón de datos para poder corregir el rumbo si es necesario.
Para saber si tu campaña está funcionando, deberás definir una serie de indicadores clave o KPI asociados a los objetivos que definiste en el primer paso. A medida que vayas analizando los resultados en función de estos indicadores, podrás ir refinando la audiencia y el mensaje para que tu data driven marketing sea cada vez más efectivo.
