Predictive Analytics, Machine Learning, Data Science y Marketing, son términos que comienzan a sonarnos cada vez más y que no dejan de transmitir la idea de que la tecnología propulsa el marketing para ofrecer mejores resultados, además de dar el poder de optimizar y automatizar.
Con todo ello, el análisis de datos tradicional en marketing evoluciona constantemente, y actualmente nos encontramos en una etapa más avanzada, donde la tecnología, en conjunto con el marketing, se posiciona como elemento clave para ofrecer un cálculo, un seguimiento y predicción que antes no podíamos obtener y ahora sí. En otras palabras, Advanced Marketing Analytics (AMA), la fusión entre tecnología y marketing, ha llegado para ayudarnos a optimizar, predecir y analizar mejor nuestra actividad digital.
Advanced Marketing Analytics ayuda a los especialistas en marketing a automatizar y optimizar un número cada vez mayor de decisiones y procesos de marketing.
Basándonos en técnicas estadísticas y modelos de machine learning, y apoyándonos en tecnologías en la nube de los principales partners tecnológicos, como por ejemplo, Google Cloud, podemos detectar los patrones y las relaciones dentro de nuestros datos para poder predecir comportamientos de nuestros consumidores y optimizar nuestra actividad, siempre personalizando el mensaje o contenido de esas acciones en función del gusto o necesidades de ese usuario.
Pero, ¿cómo iniciarnos en el mundo de Advanced Marketing Analytics? ¿Cuáles son sus ventajas? ¿Cómo podemos incluir esto en nuestros propios proyectos?
Antes que nada, necesitaremos realizar una limpieza de nuestros datos, que deben ser ingentes y diversos, para poder utilizarlos con técnicas de Advanced Marketing Analytics. Pensemos que sin este paso previo, puede que los resultados utilizando estas técnicas no sean los mejores. Por esto, nuestros resultados siempre serán tan buenos como los datos que proporcionemos.
Una vez realizado este paso previo, podremos utilizar diferentes técnicas según el caso. A continuación mostramos las más actuales:
- Customer Lifetime Value: predecir una lista de usuarios con propensión a compra puede ser clave para nuestro negocio, pero determinar qué leads serán los más valiosos nos ayudará mucho más. El objetivo es predecir de antemano el Customer Lifetime Value esperado de un cliente en función de un breve historial de transacciones y minimizar el gasto en clientes no rentables, optimizando los canales de adquisición y buscando reactivar clientes con alta probabilidad de ser rentables.
- Marketing Attribution: la atribución nos permite identificar los canales que mejor han funcionado dentro del viaje de cliente y con datos fehacientes de esos resultados asignar mayor o menor inversión en los mismos. Con ello optimizamos nuestro presupuesto y nuestra estrategia, apoyando esos canales que mejor funcionan con nuestros clientes y que consiguen convertir.
- Clustering: la segmentación en clusters o grupos de prospects y clientes con similitudes entre ellos (debido a su actividad) puede ayudarnos diferenciar los mensajes que mandamos según a qué grupo. Una vez identificados esos clústers o grupos, lo ideal es realizar envío de comunicaciones de forma automatizada, haciendo que según sea un grupo u otro, automáticamente un mensaje u otro, y propiciar así la conversión.
- Conversion Prediction: la identificación de usuarios con una serie de características o un comportamiento que indiquen alta probabilidad de conversión puede ayudarnos a mejorar el margen de beneficios, ya que podremos dirigir el mensaje correcto a los usuarios con mayor propensión de compra. Factores como edad, género, ubicación o tipo de dispositivo puede ayudarnos a detectar a esos usuarios. Además, con esta técnica podremos también identificar que factores tienen un mayor impacto en la conversión.
- Anomaly Detection: el marketing en real-time hace que las anomalías puedan aparecer en cualquier momento sin haber sido predichas, demandando atención constante a todas las campañas y actividades que desarrollemos. Una tecnología de detección de anomalías en tiempo real puede ser clave para el negocio, permitiéndonos reaccionar rápidamente y arreglar el fallo o elemento que afecta a nuestra actividad.
- Forecasting: analizando los datos históricos que poseemos podremos predecir tendencias o anomalías que pueden afectarnos en el futuro, pudiendo reaccionar con tiempo a estas mismas y evitarlas. Cuando hablamos de campañas de marketing, esta técnica puede ayudarnos a ajustar ciertos parámetros para obtener mejores beneficios.
Gracias a estas técnicas de Advanced Marketing Analytics activaremos los datos recogidos por nuestra compañía y podremos mejorar y optimizar tanto presupuesto como procesos y actividad a la par que conseguimos mayores beneficios.
La implementación de esta serie de técnicas era bastante difícil en el pasado, pero actualmente existen diferentes soluciones tecnológicas en el mercado para poder llevarlo a cabo. Aunque un punto importante es el conocimiento e investigación previa de estas técnicas y sus necesidades para no apostar por las herramientas menos indicadas que terminen por no ayudarnos a resolver nuestros problemas de negocio.
Desde Making Science, poseemos amplia experiencia implementando estas técnicas en multitud de clientes, cada uno con requisitos y objetivos totalmente diferentes, pero siempre con ese punto en común de la apuesta por la tecnología para mejorar la actividad de marketing.
Si estás interesado en la implementación de alguna de estas técnicas no dudes en comentarnos tu caso y contactarnos en info@makingscience.com
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