Tienes una gran cantidad de datos sobre tu negocio. ¿Cómo puedes usarlo para crear una estrategia de marketing?
Tienes una gran cantidad de datos sobre tu negocio. ¿Cómo puedes usarlo para crear una estrategia de marketing? Los datos son un activo valioso que puede ayudarlo a comprender a sus clientes, competidores y tendencias del mercado. Pero, ¿cómo puedes convertir los datos en información y acciones que puedan aumentar tu rendimiento de marketing? En este artículo, aprenderás a utilizar la ciencia de datos para crear una estrategia de marketing basada en datos en seis pasos.
El primer paso es definir tus objetivos de marketing y cómo los medirás. ¿Qué estás tratando de lograr con tus campañas de marketing? ¿A quién te diriges y por qué? ¿Cómo sabrás si tienes éxito? Es necesario establecer objetivos SMART: específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos determinados. Por ejemplo, es posible que desee aumentar el tráfico de su sitio web en un 20% en el próximo trimestre o generar 50 nuevos clientes potenciales por mes desde las redes sociales.
-
Abinash Chaudhury
Bridging gaps between Human and Machine Intelligence - AI | Machine Learning | Data Science | MLops | IBM Certified | ex Oracle
A. Define the objectives as clearly as possible. B. Brainstorm with team members. C. Document it upon initial approval from the stakeholders. D. Also mention the milestones and completion as part of strategy.
-
Santiago Hernandez
Chief Data Officer | Data Culture Leader | Lending Products Expert | AI Executive | Business Intelligence Specialist
This is where the adage paralysis by analysis can set in. A common strategy is to identify all the metrics that could be connected to marketing and then create dashboards to "watch" them. However, this makes it so everything is monitored, which means nothing is monitored. Instead, start with the objection in mind. For example, the strategy focuses on increasing brand awareness if looking for metrics attached to levers. That is something that the marketing team can impact via their strategy. This approach ensures that metrics are used to increase the company's overall value rather than making it harder to make informed business decisions.
El siguiente paso es recopilar y limpiar sus datos. Necesita recopilar datos de diferentes fuentes, como su sitio web, redes sociales, correo electrónico, CRM y herramientas de análisis. También debe asegurarse de que sus datos sean precisos, coherentes y completos. Puede utilizar técnicas de limpieza de datos, como la eliminación de duplicados, valores atípicos y valores faltantes, o la estandarización de formatos y categorías. También puede utilizar herramientas de integración de datos, como API, ETL o plataformas en la nube, para combinar y almacenar sus datos en una ubicación centralizada.
-
Abinash Chaudhury
Bridging gaps between Human and Machine Intelligence - AI | Machine Learning | Data Science | MLops | IBM Certified | ex Oracle
1. Investigate the data sources. 2. Understand how the available data can be utilised for the end goal effectively. 3. Perform EDA and work on the features. 4. Use necessary platforms with all data policies intact.
El tercer paso es analizar tus datos. Necesita explorar y visualizar sus datos para encontrar patrones, tendencias y correlaciones. Puede utilizar estadísticas descriptivas, como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y la frecuencia, para resumir los datos. También puede utilizar estadísticas inferenciales, como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y valores p, para extraer conclusiones de los datos. También puede utilizar herramientas de visualización de datos, como cuadros, gráficos, paneles y mapas, para presentar los datos de forma clara y atractiva.
-
Abinash Chaudhury
Bridging gaps between Human and Machine Intelligence - AI | Machine Learning | Data Science | MLops | IBM Certified | ex Oracle
The most important part is this in this whole process. 1. Spend time with your data 2. First gather the data from all sources. 3. Study it and then clean it, keep what is necessary 4. Use the visualisations as per the data and target audience.
El cuarto paso es segmentar tu audiencia. Debes dividir a tus clientes o prospectos en grupos en función de sus características, comportamientos y preferencias. Puede utilizar técnicas de agrupación en clústeres, como k-means, jerárquica o DBSCAN, para identificar grupos similares en los datos. También puede utilizar técnicas de clasificación, como la regresión logística, los árboles de decisión o los bosques aleatorios, para predecir la pertenencia a grupos de nuevos clientes o clientes potenciales. También puedes utilizar herramientas de creación de personas, como encuestas, entrevistas o historias de usuario, para crear perfiles detallados de tus segmentos.
-
Karthikeyan Balasundaram
Senior Data Scientist at Incedo Inc.
To create a marketing strategy using your business data, first segment your audience. This means dividing your customers into groups based on common characteristics like age, buying habits, or location. Imagine you have a clothing store. By analyzing your sales data, you find that young adults in urban areas buy more casual wear, while older customers prefer formal attire. You can tailor your ads, emails, and social media to target these specific groups with products they're likely to buy. For example, you could send promotional emails about the latest casual wear trends to your younger, urban customers and information on new formal arrivals to your older clientele. This approach makes your marketing efforts more relevant and effective.
El quinto paso es personalizar tus mensajes. Debe adaptar su contenido y ofertas de marketing a cada segmento en función de sus necesidades, intereses y objetivos. Puede utilizar sistemas de recomendación, como el filtrado colaborativo, el filtrado basado en contenido o el filtrado híbrido, para sugerir productos o servicios que coincidan con las preferencias de sus segmentos. También puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PNL) Técnicas, como el análisis de sentimientos, el modelado de temas o la generación de texto, para crear textos relevantes y atractivos para sus segmentos.
El último paso es probar y optimizar tu estrategia. Necesitas medir y evaluar tus resultados de marketing y compararlos con tus objetivos. Puedes utilizar las pruebas A/B, las pruebas multivariante o las pruebas divididas para experimentar con diferentes versiones de tus elementos de marketing, como títulos, imágenes, colores o diseños. También puede utilizar técnicas de optimización, como la programación lineal, los algoritmos genéticos o el descenso de gradiente, para encontrar la mejor combinación de sus variables de marketing, como el presupuesto, los canales o las palabras clave.
-
Rafael Soares de Carvalho
Diretor de Analytics e Riscos de Crédito | Professor MBA | Conselheiro, Mentor e com afinidade por Palestras | 20 anos de Analytics
Trabalhar com dados nas áreas de negócios é o desafio que mais me encanta. Por isso, dediquei meus últimos 20 anos nisso. A sensação de ter seu Powerpoint estampado na estratégia da empresa não tem preço. Se seu trabalho acaba na publicação do seu report no servidor ou no envio do e-mail com insights ou naquele processo que rodou mais rápido e sem erros, você não sabe o que está perdendo. E o Marketing é uma das áreas de maior potencial de inovação. A cultura de testar o novo é perene. O frio na barriga de subir uma estratégia que você desenhou e esperar para “ver se cola” é ótima. Isso dá vida aos dados. Faça suas análises pulsarem no ritmo das operações da sua empresa.
Valorar este artículo
Lecturas más relevantes
-
Análisis de marketing¿Qué hacer si los datos de análisis de marketing necesitan una interpretación creativa?
-
Análisis de marketing¿Cómo se simplifican los datos de marketing para las partes interesadas no técnicas?
-
Marketing¿Cómo se analizan los datos multicanal?
-
Marketing digitalA continuación, te explicamos cómo puedes fusionar el análisis de datos y el pensamiento estratégico en el marketing digital.