En la actual era digital, el aprovechamiento de los datos se ha convertido en un factor decisivo para el éxito o fracaso de cualquier estrategia de marketing. La capacidad de interpretar adecuadamente grandes volúmenes de información permite a las empresas entender mejor las necesidades y comportamientos de sus consumidores, anticiparse a las tendencias del mercado y tomar decisiones basadas en evidencias reales en lugar de suposiciones.
Hoy en día, existen diferentes formas de aplicación de los datos para su uso estratégico en el ámbito del marketing. Desde el análisis predictivo, que permite prever tendencias y comportamientos futuros de los consumidores, hasta la segmentación avanzada, que facilita la creación de mensajes altamente personalizados dirigidos a grupos específicos dentro de un mercado.
Las tecnologías de IA y Machine Learning están revolucionando la forma en que se recopilan, analizan y aplican los datos, ofreciendo a las empresas herramientas poderosas para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las campañas publicitarias e impulsar el crecimiento y la rentabilidad. En este contexto, la capacidad de una empresa para adaptarse y aprovechar estas tecnologías determinará su posición competitiva en el mercado.
12 aplicaciones de uso estratégico de la data en el campo del marketing
Desde Kraz, como consultora analítica, recomiendan a toda empresa que quiera sacar el máximo provecho a sus datos conocer estos casos fundamentales de analítica avanzada aplicada a marketing y ventas.
Predicción del impacto de lanzamiento de nuevos productos: Los datos históricos de ventas, preferencias de clientes y estudios de mercado permiten anticipar la demanda y optimizar el lanzamiento de nuevos productos, minimizando riesgos y maximizando el retorno de la inversión.
Predicción de la demanda a nivel de SKU y punto de venta: Conocer la demanda específica de cada producto en cada punto de venta facilita la gestión de inventario, la optimización de la distribución y la prevención de desabastecimiento o exceso de stock.
Evaluación del efecto directo en ventas de campañas publicitarias (ROAS): El análisis de datos permite medir con precisión el retorno de la inversión en publicidad, identificar las campañas más efectivas y optimizar la asignación de recursos.
Optimización del mix de medios pagados para maximización del impacto: Combinar diferentes canales publicitarios (redes sociales, anuncios online, etc.) de forma estratégica y personalizada aumenta la eficiencia y el alcance de las campañas.
Impacto de apertura de tiendas presenciales en las ventas online de una ciudad o región: Los datos pueden revelar cómo la apertura de una tienda física afecta las ventas online en la zona, permitiendo ajustar estrategias de marketing para ambos canales.
Impacto de la publicidad online en las ventas a través de canal tradicional presencial: Medir el efecto de las campañas online en las ventas en tienda física es crucial para comprender el comportamiento del consumidor omnicanal.
Optimización del plan de comunicación a través de medios propios (newsletters, push messages app, call center outbound, etc.): Segmentar la audiencia y personalizar los mensajes con base en datos de comportamiento y preferencias, aumenta la tasa de apertura, clics y conversiones.
Detección del producto ideal a recomendar a cada cliente individual: Los algoritmos de recomendación basados en el historial de compras y las preferencias de cada cliente permiten ofrecer experiencias personalizadas y aumentar las ventas.
Optimización de campañas de lead generation basándose en el valor esperado del cliente: Segmentar las campañas de generación de leads por valor potencial del cliente permite optimizar la inversión y enfocarse en los más rentables.
Detección de clientes suscriptores en riesgo de abandono: Identificar a los clientes con mayor probabilidad de cancelar su suscripción permite implementar estrategias de retención personalizadas y minimizar la pérdida de ingresos.
Descubrimiento de insights a partir de la clasificación de comentarios de feedback de clientes: Analizar las opiniones de los clientes mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural permite obtener información valiosa para mejorar productos, servicios y estrategias.
Detección de drivers de satisfacción ocultos en un cuestionario NPS: Los datos del NPS pueden revelar aspectos que influyen en la satisfacción del cliente que no son evidentes a primera vista, permitiendo tomar medidas para mejorar la experiencia del cliente.
La consultora Kraz lanza un webinar sobre analítica avanzada aplicada a Marketing & Sales
Conscientes del poder que la data aporta a la hora de tomar decisiones estratégicas en marketing, desde Kraz presentan un nuevo webinar: 12 casos de analítica avanzada aplicada a Marketing & Ventas.
En este evento, que tendrá lugar el próximo 18 de abril a las 16h, se explicarán los doce casos mencionados arriba y, además, se comentarán también las técnicas de ciencia de datos y analítica avanzada asociadas a cada uno de ellos, como la segmentación de clientes, el Marketing Mix Modeling (MMM) o el impacto de lanzamiento de nuevos productos, entre otros.
No cabe duda de que las empresas que abrazan el uso estratégico de la data están mejor posicionadas para navegar el panorama competitivo actual y alcanzar un éxito sostenido en el futuro. Por esta razón, cualquier compañía que quiera asistir a este webinar puede hacerlo de forma gratuita registrándose a través de este enlace.
