5 aplicacións do Data Science aplicados ao marketing dixital

Hai uns días puidemos desfrutar da volta dos afterworks, e fixémolo da man da escola de programación coruñesa Hack a Boss. Daniel Tümmler, docente da escola, repasou os beneficios do data science e como os podemos aplicar ás nosas estratexias de marketing.

O Data Science (ou ciencia de datos), é un campo multidisciplinar que se encarga de
analizar unha gran cantidade de datos para axudar ás empresas na toma de decisións nos seus negocios. O obxectivo da ciencia de datos é identificar patróns a través de técnicas de análise avanzada para realizar unha planificación adaptada ao contexto do mercado.

5 estratexias que podemos aplicar nos nosos negocios

Daniel Tümmler deu conta de como a ciencia de datos se pode aplicar ao marketing a través de:

1. Estratexia de prezos dinámicos

Para establecer os prezos dun produto ou servizo tense en conta o comportamento do sector, como interactuou o lead a accións ou descontos anteriores, e a súa ubicación xeográfica, dende onde se conecta, etc.

Isto é moi interesante xa que podemos segmentar aos diferentes tipos de clientes e facerlle ofertas personalizadas.

Pódense aplicar prezos dinámicos empregando o machine learning (regresións lineais).

2. Lead scoring

É unha técnica do marketing automatizado que se basea en cualificar aos leads en función do seu grao de proximidade ao buyer persoa. Mentres máis puntos teña un lead, é máis probable que se convirta en cliente.

Para practicar o lead scoring podemos empregar K-nearest Neighbors (Machine
Learning, aprendizaxe supervisado).

3. Email marketing

O email é unha das principais canles de comunicación e de distribución. A través de algoritmos de recomendación (Machine Learning), podemos ter en conta os gustos,
preferencias ou patróns dun só usuario ou grupo. Coñecendo a ferramenta de email que utiliza, podemos contactar cos usuarios por esa vía.

4. Marketing de contidos

Aportar contidos relevantes á nosa audiencia é posible empregando o machine learning (ferramenta NLP). Detectando patróns de comportamento e facendo buscas de palabras claves en motores de busca, ou ben creando sitios webs dinámicos e con contidos personalizados para cada segmento da túa audiencia.

Unha web debe amosar xustamente o contido que o usuario queira ler ou co que se encontre máis afín.

5. Optimización de orzamentos

É esencial optimizar os orzamentos das campañas que desenvolvemos para conseguir mellores resultados, e ir ás canles onde o usuario pasa máis tempo. Podemos escoller a mellor ubicación para cada audiencia e o tipo de contido e tamén elixir o anuncio a amosar dependendo da ubicación do usuario.

A ferramenta a empregar sería o Clustering, sendo capaz de etiquetar nubes de puntos de forma automática e recomendadores, para ensinarlle información diferente a cada nube de puntos.

Graciñas a Hack a Boss por participar nesta formación e facernos ver que o mundo da programación está moi próximo ao marketing, e que o dato é fundamental para que as nosas estratexias vaian por bo camiño.