5 pasos para aplicar el data driven marketing en tu empresa

El marketing se ha encargado en los últimos años de estudiar a los clientes para poder ofrecer productos y servicios más personalizados y acorde con sus necesidades. Sin embargo, el gran paso para conseguir este objetivo ha venido de la mano de los datos. Y es que son estos los que nos permiten actuar y tomar decisiones basadas en la realidad y no en suposiciones. En este artículo, te contamos en detalle qué es el data driven marketing y cómo aplicarlo a tu negocio.

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¿En qué consiste el Data Driven Marketing?

El Data Driven Marketing, que se traduce como marketing basado en datos, es una estrategia que se basa en el análisis de estos para convertirlos en información útil que sirva de guía para la toma de decisiones de marketing y publicidad. En lugar de depender únicamente de la intuición o las suposiciones, este enfoque se apoya en datos concretos y métricas que permiten entender mejor a los clientes, sus comportamientos, preferencias y necesidades.

Una empresa data driven sería, por tanto, aquella que recopila datos de forma continúa para mejorar sus estrategias. Esta recopilación de datos debe proceder de diversas fuentes, como interacciones en redes sociales, historial de compras, actividad en la página web y datos demográficos, principalmente.

Una vez recopilados, se analizan y se usan para segmentar a los clientes en grupos más concretos. Así es más sencillo comprender qué mensajes, ofertas o canales son los más eficaces para la comunicación con cada uno de ellos.

La popularidad del Data Driven Marketing ha aumentado en los últimos años por varias razones. En primer lugar, el avance tecnológico, que es el que ha hecho posible que se puedan recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos a una escala sin precedentes. Junto al Data Analytics, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han permitido un análisis más profundo y predictivo de los datos, que equivale a una comprensión más completa del comportamiento del cliente.

Por otra parte, el aumento del uso de las redes sociales ha ofrecido a los expertos datos sobre la interacción de los consumidores en la red. Gracias a ello, las estrategias de marketing son más personalizadas y precisas que nunca. Y además de mejorar la relación con los clientes, y en consecuencia las ventas, también las empresas consiguen así diferenciarse y obtener una ventaja competitiva.

5 pasos esenciales para aplicar el data driven marketing a tu negocio

Para aplicar el Data Driven Marketing a una empresa, se pueden seguir los siguientes pasos:

Recopilación de datos

Los datos son la base de nuestro conocimiento. Sin embargo, el número de estos ha crecido exponencialmente en los últimos años, de ahí que se hable ya del Big Data. Para simplificar el proceso y el posterior análisis, hay que centrarse en qué se quiere medir y poner el foco únicamente en aquellos datos que llevan a este objetivo.

En el Data Driven Marketing, hay varios métodos que pueden emplearse para recopilar datos, como los siguientes:

- Análisis de datos de transacciones. Se examinan registros de ventas y transacciones para comprender qué productos o servicios son populares, cuándo se realizan las compras y cuánto gastan los clientes. En un supermercado, se podría analizar las combinaciones más frecuentes de los clientes que adquieren ciertos productos. Por ejemplo, leches vegetales con cereales integrales.

- Seguimiento del comportamiento online. Las cookies y otras herramientas de análisis web rastrean las acciones de los usuarios en una web, como las páginas visitadas, el tiempo pasado en cada página y las acciones realizadas, como hacer clic en un botón de compra. Con esta información se puede conocer qué páginas no funcionan bien o dónde se dirige la atención de las visitas.

- Encuestas y cuestionarios. Ofrecen información directa de los clientes sobre sus preferencias, opiniones y experiencias. Por ejemplo, una empresa de servicios financieros puede enviar encuestas a sus clientes para averiguar qué características valoran más en una aplicación móvil bancaria.

- Análisis de redes sociales. Proporcionan datos sobre publicaciones, gustos, comentarios y conexiones de usuarios. Una empresa de alimentos podría monitorear las conversaciones en las redes sociales para identificar tendencias en la dieta.

- Datos de geolocalización. La ubicación y los patrones de movimiento de los clientes ofrecen información sobre los lugares que visitan con frecuencia y la proximidad a tiendas físicas. Una cadena de restaurantes podría usar estos datos para enviar ofertas personalizadas a los clientes que se encuentran cerca de sus locales.

Análisis y medición de datos

El análisis se refiere al proceso de examinar, limpiar y modelar datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan ser útiles para comprender mejor aquello que se desea estudiar. Implica el uso de técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de visualización.

La medición de datos, por el contrario, consiste en recopilar y cuantificar datos específicos mediante métricas y KPIs, que son Indicadores Clave de Rendimiento. Para medir, se establecen criterios de evaluación y se define qué datos son importantes para ser monitoreados y analizados.

Para llevar ambos a cabo, se pueden emplear herramientas como:

- Google Analytics 4. Mide y analiza el tráfico web, el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de las campañas de marketing digital. Da información detallada sobre las visitas a una web, su interactuación con el contenido y qué acciones realizan. Así se puede optimizar el sitio y la estrategia de contenido.

- Hootsuite. Es una herramienta de gestión de redes sociales que monitorea y analiza la actividad en varias plataformas sociales. Mide el alcance, la participación y la demografía del público.

- Salesforce. Es una plataforma avanzada de gestión de relaciones con los clientes o CRM, que recopila, organiza y analiza datos sobre clientes y prospectos. También hace un seguimiento del ciclo de vida del cliente, identifica oportunidades de ventas y personaliza las interacciones con los clientes en función de su historial y comportamiento.

- Tableau. Es una herramienta de visualización de datos con la que se puede crear gráficos interactivos y paneles de control personalizados para explorar y comunicar insights relevantes. Facilita la comprensión de grandes conjuntos de datos y la identificación de tendencias y patrones.

Encontrar los insights

Los insights son la información de valor que condiciona el éxito a largo plazo de cualquier estrategia comercial en el Data Driven Marketing. Este proceso consiste en extraer información de valor a partir de los datos disponibles. Para ello, se identifican patrones, tendencias y correlaciones entre aquellos. A partir de aquí, se tomarán decisiones estratégicas informadas y se implementarán acciones para mejorar la marcha de la empresa.

La relación con las estrategias de marketing es directa, ya que con los insights se puede conocer qué tácticas funcionan mejor y qué áreas son las que necesitan mejoras. También están relacionados con la personalización de la experiencia del cliente, dado que se identifican las preferencias individuales de los clientes y se pueden anticipar sus necesidades.

Si lo vemos con un ejemplo, cuando se analiza el tráfico web de una página, un insight de valor podría ser el descubrimiento de que una página específica tiene una tasa de rebote más alta de lo normal. Por tanto, sugiere posibles problemas de usabilidad o con el contenido.

Recomendar y tomar decisiones

La etapa de recomendar y tomar decisiones en el proceso de Data Driven Marketing es la que convierte los insights en acciones concretas y estratégicas que impulsan el éxito del negocio. Como estos dan información sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y el rendimiento de las campañas de marketing, se emplean para recomendar y tomar decisiones, y en consecuencia, optimizar las estrategias de marketing y publicidad. Al hacerlo, las empresas se adaptan con mayor rapidez a los cambios en el mercado y se personaliza la experiencia del cliente para aumentar su satisfacción y fidelizarlos.

Si lo vemos con ejemplos, una empresa podría optimizar sus campañas de publicidad aumentando el presupuesto para anuncios con alta tasa de conversión, personalizar la experiencia del cliente basándose en preferencias de producto o comportamientos de compra identificados en los datos, y ajustar la estrategia de contenido para enfocarse en los tipos que generan mayor compromiso y conversiones.

Aplicar las acciones

La fase final del proceso de Data Driven Marketing es la acción. Es aquí donde se implementan las recomendaciones derivadas del análisis de datos. Si estas recomendaciones no se convierten en acciones concretas, todo el trabajo anterior habrá sido en vano. Sin acciones, no hay cambios y, sin cambios, no hay mejoras. Por lo tanto, la acción es crucial para impulsar el progreso y el éxito del negocio. Pero también es importante comprender que el proceso de mejora es cíclico.

Una vez que se llevan a cabo las acciones pertinentes, es necesario volver a medir los resultados y repetir el proceso. Este ciclo de medición, análisis y acción nunca termina, ya que siempre hay margen para mejorar el negocio. Solo así se podrán lograr los objetivos de un negocio y continuar mejorando.

Lista de consejos sobre cómo hacer un informe de marketing basado en datos

Si te preguntas cómo hacer un informe de marketing que esté basado en los datos que has obtenido, a continuación te dejamos un listado con lo que debes hacer:

1. Prioriza la utilidad sobre la urgencia. En lugar de hacer informes con prisa que no aportan nada, hay que centrarse en aquellos que sí son relevantes y que respaldan la toma de decisiones informadas en el Data Driven Marketing.

2. Enfoca el informe en aportar valor real. Evita la redundancia y concéntrate en proporcionar insights significativos que impulsen el éxito del negocio. Los datos irrelevantes solo ocupan sitio en el documento.

3. Utiliza KPI para medir y analizar, y asegúrate de que están alineados con los objetivos comerciales.

4. Centra el informe en los objetivos comerciales del negocio y evita perder tiempo intentando conciliar datos de diferentes herramientas.

5. Reconoce el valor de las personas expertas en la interpretación de datos.

6. Prioriza la calidad sobre la cantidad de datos.

7. Evita la parálisis por análisis. Es decir, asegúrate de analizar y actuar sobre lo que realmente importa. En vez de medirlo todo indiscriminadamente, enfócate en analizar los datos que son realmente pertinentes y tienen un impacto significativo en los resultados comerciales.

8. Convierte los datos en aliados para respaldar y mejorar las decisiones comerciales en el Data Driven Marketing.

9. Pon el foco en el presente para construir un futuro con más éxito y rentabilidad.

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