Hoy en día, los usuarios están saturados de marcas y publicidad en medios digitales. Por ello, es esencial contar con una estrategia personalizada que influya positivamente en las métricas de marketing y ventas. Además, un análisis de marketing adecuado permite identificar oportunidades y ajustar el mensaje de manera precisa.
Pero al hablar de personalización, es importante pensar en algo más allá de mencionar el nombre y apellido de tus posibles clientes. La mayoría de las herramientas de marketing utilizadas hoy en día recopilan información que, combinada con el análisis de datos, puede ser utilizada para mejorar la experiencia, aumentar la conversión y fidelizar.
En este sentido, es fundamental conocer qué datos utilizan estas plataformas para segmentar y atender a tus clientes.
Según el reporte State of Personalization de Twilio, casi el 50% de los encuestados expresan que pueden convertirse en compradores después de tener una experiencia de compra personalizada.
Por ejemplo, imagina que trabajas en una empresa de ecommerce que utiliza la segmentación para enviar mensajes automatizados a muchos clientes. Con el análisis de datos y el uso de datos estructurados, tendrás la capacidad de clasificar de manera más precisa a tus públicos objetivos. Este proceso implica no solo segmentar a tus audiencias en grupos específicos, sino también enriquecer la información disponible sobre cada uno de ellos. Al ir más allá de las variables básicas como el nombre, la edad o la ubicación geográfica, podrás considerar una serie de factores adicionales que proporcionan una visión más completa de sus comportamientos, intereses y preferencias.
Por ejemplo, al analizar datos demográficos, puedes incluir variables como el nivel educativo, la ocupación o el estado civil. Además, el análisis de datos de comportamiento, como las interacciones previas con tus productos o servicios, las compras realizadas, o incluso el tiempo que pasan en tu sitio web, te permitirá entender mejor el ciclo de vida de tus clientes y sus motivaciones de compra.
El uso de datos estructurados también facilita la integración de información de diferentes fuentes, como redes sociales, encuestas en línea, y registros de atención al cliente. Esto crea un perfil más robusto y dinámico de cada segmento de audiencia, lo que te permitirá personalizar tus estrategias de marketing y comunicación de manera más efectiva.
En resumen, al profundizar en el análisis de datos y al utilizar datos estructurados, no solo podrás identificar y segmentar a tus públicos objetivos con mayor precisión, sino que también podrás desarrollar campañas de marketing más relevantes y adaptadas a las necesidades específicas de cada grupo. Esto no solo mejora la eficacia de tus esfuerzos de marketing, sino que también aumenta la satisfacción del cliente y fomenta la lealtad a la marca.
Pero el análisis de datos en el marketing también tiene otras aplicaciones prácticas, como:Hemos hablado de los beneficios de personalizar tus estrategias de marketing, pero analicemos a profundidad las ventajas:
Seguro te estás preguntado cómo se ve en acción una campaña de marketing personalizada con datos. Un gran ejemplo es el famoso Spotify Wrapped, que desde su lanzamiento en 2016 se ha convertido en un fenómeno viral en redes sociales. Su éxito ha sido tal que no solo otras plataformas musicales lo han imitado, sino también marcas como Duolingo, Reddit, Twitch y muchas más.
¿Pero qué hace tan especial a Spotify Wrapped? Todo comienza con el análisis de datos. Spotify rastrea tu actividad desde el 1° de enero hasta el 31 de octubre, recopilando información sobre las canciones y artistas que más escuchaste. Con esta data, crea un resumen personalizado que te muestra desde tu canción más reproducida hasta cuántos minutos pasaste escuchando música. Además, usa un algoritmo llamado "Approximate Nearest Neighbors", que compara tus gustos con los de otros usuarios para recomendarte nuevos artistas que aún no has descubierto.
Otro gran ejemplo de personalización con datos es IPSY, una marca de maquillaje por suscripción. A diferencia de Spotify, su modelo es más sencillo pero igual de efectivo. Los usuarios seleccionan sus productos favoritos y, a partir de esa información, IPSY usa un modelo predictivo para enviarles cada mes una selección de maquillaje adaptada a sus preferencias. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también impulsa las ventas de la marca.
Ambos casos demuestran cómo el análisis de datos puede transformar la manera en que las empresas se conectan con el usuario, ofreciéndole justo lo que necesitan.
La utilización de CRM, en combinación con herramientas de análisis de la información de marketing más profundo como Segmento Power BI, es una manera ideal de profundizar en el uso de los conjuntos de datos que tienes a tu disposición.
Sin embargo, si lo que estás buscando es profundizar en el área de análisis de datos y data science, es recomendable fortalecer tus conocimientos técnicos en otras herramientas más especializadas como Python o Tableau.
La oferta de programas y cursos es amplia, pudiendo elegir entre una variedad en formato presencial o virtual. Sin embargo, siempre recomendamos analizar con detalle el programa educativo y, por supuesto, la calidad de la institución que elijas para desarrollar estas habilidades.
Por su parte, el Tecnológico de Monterrey ofrece programas que se adaptan a diferentes perfiles: