Advanced Marketing Analytics: Impulsando tu estrategia de marketing intelligence

Advanced Marketing Analytics engloba el análisis de datos o contenido que emplea métodos estadísticos y técnicas de computación para descubrir insights sobre el comportamiento de nuestros clientes, hacer predicciones o generar recomendaciones.

AMA incluye técnicas como minería de datos o texto, estadística multivariante, segmentación, coincidencia de patrones, pronóstico, visualización, diseño de experimentos, análisis semántico, análisis de sentimientos, análisis de redes, simulación, procesamiento de eventos complejos, redes neuronales y aprendizaje automático.

Pero no nos dejemos abrumar por todas estas rimbombantes denominaciones. Si vamos al centro del asunto, lo que queremos transmitir es que es posible aplicar analítica avanzada a cualquier tipo de negocio, sea cual sea nuestro tamaño, sector o bagaje empresarial. Lo único imprescindible es disponer de un determinado volumen de datos de calidad y definir unos objetivos claros que nos permitan seleccionar métricas accionables.

¿Pero qué beneficios y oportunidades reales nos da una estrategia Advanced Marketing Analytics? A continuación desgranamos punto por punto sus ventajas y todo lo que puede aportar a tu negocio.

 

Beneficios de una estrategia Advanced Marketing Analytics

La huella digital que dejan nuestros usuarios y clientes revela mucho sobre sus perfiles, preferencias, inquietudes, necesidades y comportamientos de compra. La tecnología actual nos permite almacenar toda esta ingente volumetría de datos con origen en múltiples fuentes, plataformas de redes sociales, sites transaccionales, bases de datos de la empresa, datos públicos o fuentes externas de terceros.

Con la puesta en marcha de una estrategia de marketing analítico abrimos la puerta a toda una serie de ventajas competitivas, entre las que podríamos citar:

• Posibilidad de diseñar productos y servicios, ofertas y descuentos a medida a partir de los datos recogidos, lo que nos permitirá satisfacer las necesidades específicas de cada segmento de clientes.
• Mejora de nuestra toma de decisiones, dado que seremos capaces de identificar elementos cruciales inicialmente no detectados dentro de estos grandes conjuntos de datos que pueden ser determinantes en decisiones comerciales.
• Automatización de procesos, con los que podremos realizar un seguimiento en tiempo real del negocio y del mercado. Y responder a las solicitudes, quejas y consultas de los clientes en tiempo real.
• Cuanto más granulado y detallado sea el conocimiento del perfil de nuestros clientes y potenciales, mayor será el potencial de personalización de la empresa, con lo que retendremos un mayor número de clientes; y esto impulsará considerablemente las ventas.
• Conseguiremos una mayor eficiencia al centrarnos en procesos de mayor importancia para nuestro negocio.

En resumen, obtendremos una eficiencia operativa mejorada, una mayor satisfacción del cliente, un impulso a la innovación y la maximización del flujo de ingresos.

 

Cómo debe evolucionar tu estrategia Advanced Marketing Analytics

Dentro de este proceso se distinguen tres fases o tres grandes ámbitos de aplicación:

1. Analítica descriptiva: fase en la que se encuentra el 60% de las compañías (*), y donde a través de métricas sencillas podremos visualizar una imagen general de lo que ha ocurrido hasta ahora. Gracias al histórico de datos analizamos qué ha pasado, cómo se han comportado nuestros leads y clientes en torno a nuestros activos digitales. Se extraen métricas como tasa de conversión, valor medio del pedido, antigüedad de la compra y cantidad total gastada en transacciones recientes.
2. Analítica predictiva: en España en torno al 20% de empresas se encuentran ya en esta fase de implantación de analítica avanzada y utilizan esas previsiones futuras para tomar decisiones. Consiste en la aplicación de algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para predecir comportamientos o escenarios futuros. Nos permite transformar esas métricas descriptivas en un conjunto de previsiones, pronósticos y tendencias más precisas, que nos mostrarán cuál podría ser la futura evolución de nuestros KPI’s, y en función de qué variables fluctúa el comportamiento de nuestros usuarios. Podríamos por ejemplo obtener información sobre las mejores formas de asignar nuestro mix de medios o comprender la probable efectividad de una campaña potencial.
3. Analítica prescriptiva: sólo se encontrarían aquí el 10% de las organizaciones, y son aquellas que disponen de un repositorio de información maduro y de calidad, con volumen histórico suficiente para realizar modelos predictivos y pronosticar comportamientos o escenarios futuros. Teniendo en cuenta todas las variables y restricciones generadas anteriormente podremos identificar las soluciones óptimas, pudiendo así automatizar el proceso de toma de decisiones. Este tipo de analítica utiliza inteligencia y capacidad de procesamiento para plantear propuestas, valorar todas las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada buscando la eficiencia operativa y el máximo rendimiento.

(*) Fuente: Cognodata.

Si te has quedado con ganas de conocer más a fondo Advanced Marketing Analytics, no te pierdas nuestros próximos artículos en los que hablaremos de los casos de uso más habituales dentro de una estrategia de marketing analítico avanzado. Y si esperar no es lo tuyo, no dudes en escribirnos a info@makingscience.com enviándonos tus dudas o preguntas sobre este tema.