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¿En qué nos puede ayudar la Data Science?

La Data Science, o ciencia de los datos, es la ciencia que estudia la extracción del conocimiento a partir del análisis de una gran cantidad de información, conocido este último como Big Data. En esta ciencia se entrecruzan la estadística, la informática, la programación y la matemática.

Aplicada al marketing digital sería la obtención de datos que sirvan para hacer interpretaciones que ayuden a tomar decisiones para alcanzar el máximo potencial de una marca. Por ejemplo, qué producto conviene desarrollar o qué nuevas oportunidades serían interesantes explorar.

¿Qué tipos de datos existen?

  • Smart data (datos inteligentes): se refiere a los datos que son exclusivos de un negocio, desde la facturación, las compras y las ventas hasta información de los clientes, como nombre completo, dirección, DNI o cualquier otro dato que completen en el cierre de la compra.
  • Identity data (datos de identidad): esta información es más que valiosa porque abarca desde preferencias, hábitos e historial de compras de clientes y de potenciales clientes.
  • Open data (datos abiertos): este grupo de datos engloba a todos los datos externos de un negocio y, como tal, son accesibles para toda persona que quiera conocerlos. Pero este tipo se da más en gobiernos o en instituciones públicas. Por ejemplo, el Gobierno regional de Andalucía tiene un portal solo de open data.

Ventajas de la Data Science

1) Contar con una base de datos eficiente

Nos permitirá rastrear y entender más fácilmente la información que proviene de distintas fuentes, como los resultados de campañas de Adwords o las estadísticas de email marketing.

2) Tener un mejor control sobre el stock

Porque sabremos qué compran más los usuarios, lo que nos ayudará a planificar el stock.

3) Tomar decisiones basadas exclusivamente en datos

Esto reduce el margen de error en las decisiones. Por ejemplo, si llegamos a la conclusión de que algunos productos son vistos pero no adquiridos por los visitantes, podremos ponerlos en promoción hasta eliminar su stock.

4) Personalizar la experiencia del cliente

Cuanto más personalizadas sean las acciones, más oportunidades de conversión. Por ejemplo, podemos hacer recomendaciones de productos similares a los visitados, aconsejar productos que complementen la compra o incluso mostrar ofertas de productos por el que hayan navegado antes (para esto el cliente tiene que haber iniciado sesión en nuestra tienda).

5) Mejorar la atención al cliente

En este caso, el análisis de datos sirve para ayudar a identificar un problema (reclamo sobre un producto) que se está generando en un canal concreto (tienda online, red social) y brindar una solución inmediata.

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