La gran mayoría de los equipos de marketing están administrando mucho dinero y, en algunos casos, no de la manera más eficiente. Según reportes de Sitecore, esta marca estadounidense recopila en promedio hasta ocho datos por usuario, que van desde la dirección hasta información sobre el comportamiento en el mundo digital. Las marcas en general recopilan una gran cantidad de datos en varias etapas del viaje del cliente. La ciencia de datos nos ayuda a aprovechar estos datos para obtener información procesable que se traduce en un mayor retorno de la inversión, especialmente en la dimensión de marketing.
Los métodos existentes de data science como el aprendizaje automático, la clusterización y la regresión han hecho que el marketing pase de ser un área con un enfoque altamente creativo a uno científico. Al aprovechar data science como herramienta, los equipos de marketing de cualquier organización pueden ampliar su enfoque de embudo superior para incorporar el embudo completo y descubrir información de productos y clientes a escala de una manera sin precedentes. Para hacer esto, los especialistas en marketing de crecimiento deben comprender lo que los científicos de datos pueden y no pueden hacer, así como algunos de los métodos y cómo los equipos de marketing pueden transformar a estos profesionales en un pilar importante de las estrategias que se desarrollan.
¿Qué es y qué no es data science?
Hay mucha confusión sobre lo que hace y lo que no hace un científico de datos. Específicamente, las personas a menudo confuden los términos de ciencia de datos (o data science) y análisis de datos. La forma más fácil de diferenciar entre los dos es que un científico de datos busca predecir el futuro, mientras que un analista de datos busca resumir el pasado. Los científicos de datos crean modelos predictivos usando regresión, aprendizaje automático y otros métodos estadísticos avanzados, mientras que un analista de datos usa estadísticas descriptivas para analizar patrones del pasado.
Un científico de datos no es un ingeniero de software. Su capacidad de programación es suficiente para ejecutar el aprendizaje automático y los análisis estadísticos que necesitan utilizando plataformas como R, Python y SAS, pero no para desarrollar software o administrar la infraestructura como lo haría un ingeniero. La ciencia de datos es la intersección entre la experiencia comercial, la programación y las estadísticas, donde la programación es simplemente un medio para obtener información utilizando estadísticas y experiencia comercial o de dominio.
La caja de herramientas del científico de datos utiliza inteligencia artificial y modelos matemáticos para desbloquear un nuevo conjunto de conocimientos. Un científico de datos de marketing puede responder preguntas como: ¿Quiénes son sus clientes más prometedores? ¿Qué alternativas de elección tienen los consumidores son respecto a un producto o una categoría? ¿Cómo se siente la gente con respecto a tu marca? ¿Qué otros productos quieren comprar tus clientes? Al aprovechar al científico de datos, un equipo de marketing puede eliminar el desperdicio y dirigirse a los clientes de manera rentable, fiable y personalizada.
