Ciencia de datos para marketing: beneficios y desafíos

Ciencia de los datos

Derek es director de marketing de una gran empresa. Su jefe quiere que use la ciencia de datos, pero Derek no está seguro. ¿Qué es y cuáles son sus beneficios?

La ciencia de datos se trata de analizar información. En marketing, la ciencia de datos se utiliza para evaluar cómo funcionan las diferentes estrategias de marketing y para comprender mejor a los clientes. Por ejemplo, si Derek publica un anuncio en un sitio de redes sociales, obtendrá mucha información sobre la cantidad de clics en los anuncios, cuántos de esos clics resultaron en una venta, etc. El análisis de esos datos permitirá a Derek comprender el éxito del anuncio.

Para ayudar a Derek a comprender mejor la ciencia de datos para el marketing, echemos un vistazo más de cerca a algunos de sus beneficios y sus limitaciones o desafíos.

Beneficios para el marketing

Hay una buena razón por la que el jefe de Derek quiere que use la ciencia de datos. Esa razón es que hay muchos beneficios que la ciencia de datos puede aportar al marketing.

Por un lado, permite a las empresas calcular el retorno de la inversión , o ROI , de una campaña de marketing. El ROI es simplemente el rendimiento neto de una inversión dividido por el costo de la inversión. En otras palabras, es el rendimiento de una inversión.

Tome el anuncio que Derek colocó en las redes sociales. Sabe cuántos clientes hicieron clic en el anuncio y cuántos de esos clics resultaron en una venta. También sabe cuánto pagó por el anuncio. Entonces, ¿valió la pena el anuncio? Puede calcular el ROI del anuncio restando el costo del anuncio de las ventas debidas al anuncio. Ese es su retorno neto. Luego, dividirá eso por el costo del anuncio, lo que le da el ROI. Si es un número alto, ¡eso es bueno!

Básicamente, el ROI de una campaña le dice a una empresa cuantitativamente si el dinero gastado en esa campaña de marketing valió la pena, y la ciencia de datos permite a los departamentos de marketing calcular el ROI.

La ciencia de datos también brinda información a los departamentos de marketing sobre qué estrategias de marketing están funcionando. Por ejemplo, saber que un anuncio recibe más clics que otro le dice a Derek que probablemente debería elegir el primer anuncio. Por supuesto, más clics no siempre significan más ventas, por lo que si un anuncio obtiene menos clics pero más ventas, debería optar por ese. Toda esa información es parte de la ciencia de datos.

Por último, la ciencia de datos puede proporcionar una imagen de los consumidores objetivo. Puede decirle a una empresa lo que le gusta, lo que no le gusta, lo que necesita y lo que impulsa sus compras. Por ejemplo, Derek podría querer comercializar a mujeres de 40 a 65 años. Es posible que pueda obtener datos que le muestren que esas mujeres usan ciertos sitios de redes sociales pero no otros. La ciencia de datos también podría decirle que tienden a hacer clic en anuncios que incluyen humor o animales o el color azul. Toda esta información es valiosa para Derek si está tratando de comercializar productos para esos consumidores.

Limitaciones en marketing

Derek puede ver por qué su jefe quiere que use la ciencia de datos: ¡parece genial! Sin embargo, se pregunta si la ciencia de datos tiene alguna desventaja.

Existen algunas limitaciones o desafíos en el uso de la ciencia de datos en marketing. Una gran limitación es que la ciencia de datos puede no capturar con precisión un mercado completo. Es decir, los datos solo se recopilan sobre el segmento del mercado que interactúa con el marketing. Por ejemplo, si Derek ve que su primer anuncio está obteniendo más clics y ventas que su segundo anuncio, podría creer que su público objetivo prefiere el primer anuncio al segundo.

Pero recuerde que los datos que tiene son solo el segmento del mercado que vio su anuncio. ¿Qué pasa con el resto de mujeres de 40 a 65 años que están ahí fuera? Quizás preferirían el segundo anuncio. Tal vez prefieran algo diferente. Al apoyarse demasiado en la ciencia de datos, Derek puede limitar el alcance de sus campañas de marketing.

Otra limitación de la ciencia de datos es que puede ser inexacta si existen valores atípicos. Por ejemplo, digamos que el primer anuncio de Derek recibe más clics, pero su segundo anuncio genera más ingresos por ventas. Eso significa que el segundo anuncio es mejor y debería seguir con eso, ¿verdad?

Pero, ¿qué pasaría si los ingresos por ventas del segundo anuncio se debieran a que una persona compró un montón de productos, mucho más que cualquier otra persona? Eso podría estar sesgando las estadísticas. En otras palabras, podría hacer que el segundo anuncio parezca más rentable cuando realmente el primer anuncio se está vendiendo a más personas. Cuando elimina a la única persona que compró un montón de productos del conjunto de datos, Derek podría ver que el primer anuncio es en realidad más rentable.

Finalmente, la ciencia de datos en marketing tiene problemas para predecir los resultados. Solo es verdaderamente exacto en un análisis posterior a los hechos. Por ejemplo, la ciencia de datos no va a ser muy buena para decirle a Derek qué anuncio debe publicar antes de que haya pagado para hacerlos y publicarlos; solo le dirá qué anuncio le está yendo mejor. Si bien eso puede orientar las decisiones futuras, aún significa que primero tiene que invertir en los anuncios.

Resumen de la lección

La ciencia de datos se trata de analizar información. En marketing, la ciencia de datos se utiliza para evaluar cómo funcionan las diferentes estrategias de marketing y para comprender mejor a los clientes. Uno de los principales beneficios de la ciencia de datos es que permite a las empresas calcular el retorno de la inversión , o ROI , de una campaña de marketing. También proporciona información sobre qué estrategias de marketing están funcionando y proporciona una imagen de los clientes objetivo. Las limitaciones de la ciencia de datos en el marketing incluyen que puede no capturar con precisión un mercado completo, puede ser inexacto si hay valores atípicos y tiene problemas para predecir los resultados.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador