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Título: Toma de decisiones en marketing con datos: la nueva brújula del negocio

Autor: Ana Miriam Gómez Gudiño

Fecha: 24/06/25

Introducción

Hoy las marcas no pueden permitirse improvisar. Tomar decisiones basadas en datos no solo optimiza las campañas que realiza cada marca, sino que también permite conocer mejor al consumidor y responder a sus necesidades con precisión.

El objetivo de esta lección es explorar en el contexto de la Big-Data para esbozar una definición de lo que sería tomar decisiones de marketing basándose en datos.

Índice

1. ¿Qué es el marketing basado en datos?

2.  Tipos de datos y su importancia

3.   Herramientas para análisis

4.   Casos de uso reales

      Contenido

1. ¿Qué es el marketing basado en datos?

Es una estrategia que utiliza información cuantitativa y cualitativa para tomar decisiones comerciales inteligentes. Implica recolectar, interpretar y aplicar datos provenientes de fuentes como redes sociales, sitios web, CRM y encuestas.

2.     Tipos de datos y su importancia

SEGMENTACIÓN DE AUDIENCIA BASADA EN DATOS

En lugar de dirigir campañas a un público amplio y genérico, el data driven marketing permite segmentar la audiencia en grupos más pequeños con necesidades e intereses específicos. Por ejemplo, una empresa de ropa deportiva puede segmentar su audiencia según la edad, el género, el nivel de actividad física, las preferencias de compra, etc. Esto permite crear campañas de marketing altamente personalizadas y relevantes, aumentando las tasas de conversión.

OPTIMIZACIÓN DE CAMPAÑAS PUBLICITARIAS

Los datos permiten optimizar las campañas publicitarias en tiempo real. Al analizar el rendimiento de diferentes anuncios, plataformas y canales, se puede identificar qué funciona mejor y qué necesita ajustes. Por ejemplo, una empresa puede usar datos para determinar qué tipo de anuncios generan más clics, conversiones y retorno de la inversión en plataformas como Google Ads o redes sociales. Este análisis continuo permite ajustar las estrategias publicitarias y maximizar su impacto.

PERSONALIZACIÓN DE LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

El data driven marketing permite personalizar la experiencia del cliente en cada punto de contacto. Al analizar los datos de navegación, compras y comportamiento del usuario, se pueden crear mensajes, ofertas y recomendaciones personalizadas que satisfagan las necesidades individuales. Por ejemplo, una tienda online puede recomendar productos relacionados con las compras anteriores del usuario o enviar ofertas especiales basadas en su historial de navegación.

ANÁLISIS DE LA EFICACIA DE LAS CAMPAÑAS

Medir los resultados es crucial para el éxito de la data driven marketing. Al analizar los datos de las campañas, se puede evaluar su eficacia y realizar los ajustes necesarios para mejorar el rendimiento. Por ejemplo, se pueden analizar las tasas de conversión, el retorno de la inversión, el tiempo de permanencia en el sitio web y otros indicadores clave para determinar qué está funcionando y qué no.

PREDICCIÓN DEL COMPORTAMIENTO DEL CLIENTE

El análisis de grandes cantidades de datos permite predecir el comportamiento futuro de los clientes. Esta información puede ser utilizada para anticipar las necesidades del cliente y ofrecer soluciones personalizadas antes de que las soliciten. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones puede utilizar datos para predecir cuándo un cliente podría estar considerando cambiar de proveedor y ofrecerle una oferta atractiva para retenerlo.

Algunos indicadores tradicionales:

·       Brand Awareness (consideración de marca)

·       Churn (fuga de clientes)

·       Customer Satisfaction - CSAT (satisfacción de clientes)

·       Take Rate (% de valor o comisión poroperación)

·       Customer Lifetime Value – CLV (valor de vida del cliente)

Mientras que indicadores claves provenientes de información no tradicional, podemos encontrar:

·       Cost per Click - CPC (costo por clic)

·       Transaction Conversion Rate -TCR (tasa de conversión)

·       Return on Ad Dollars Spent - ROA (retorno sobre inversión de publicidad)

·       Word of Mouth – WOM (boca a boca), que permite disminuir el costo de adquisición

3.  Herramientas para análisis

Existen numerosas herramientas y tecnologías que facilitan la implementación de la data driven marketing. Algunas de las más comunes incluyen:

• Plataformas de analítica web: Google Analytics, Adobe Analytics
• Plataformas de marketing automation: HubSpot, Marketo, Pardot
• CRM (Customer Relationship Management): Salesforce, HubSpot CRM
• Herramientas de gestión de redes sociales: Hootsuite, Buffer
• Plataformas de publicidad online: Google Ads, Facebook Ads

4.     Casos de uso reales

AMAZON

Amazon es uno de los principales ejemplos de una empresa data driven, ya que utiliza datos para personalizar recomendaciones de productos, gestionar su cadena de suministro de manera eficiente y tomar decisiones estratégicas en áreas como la expansión de productos y servicios.

TESLA

Esta compañía destaca por su enfoque basado en datos en la fabricación de vehículos eléctricos, al utilizar datos de sensores en tiempo real en sus vehículos, con el fin de mejorar la autonomía, la seguridad y la experiencia del conductor. También utiliza análisis de datos para tomar decisiones sobre actualizaciones de software y nuevas características.

MCDONALD’S

Estos kioscos son pantallas digitales que los clientes pueden utilizar para hacer su pedido y que están instaladas en el interior de los establecimientos.

Además de utilizarse para hacer los pedidos, estas pantallas también pueden recomendar productos a modo de sugerencia para los clientes, y es en esto en lo que la cadena de hamburguesas decidió implementar un sistema de recomendación basado en datos en vez de en propuestas aleatorias.

Gracias a esto, McDonald’s incrementó sus ventas en Canadá un 3,5% el primer año de su implementación. Y en Japón los usuarios de la app gastaron un 35% más en cada pedido.

STARBUCKS

En este caso, sus dos fuentes de datos son muy concretas: el programa de fidelización y su aplicación, donde están activos nada más y nada menos que 20 millones de personas.

La estrategia que ha desarrollado Starbucks es la de cruzar los datos que genera cada cliente en la aplicación con datos como la temperatura del momento, su localización y los datos de la empresa a la que va a pedir para crear un sistema de recomendación de productos en la app que sugiere los artículos más adecuados y personalizar las ofertas.

UNILEVER

Esta multinacional de productos para el cuidado personal es un buen ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos en sus procesos de selección de talento, concretamente en la selección de profesionales para el programa de becas y prácticas laborales.

Y es que, una multinacional como esta recibe una media de más de 300 CV por oferta, un volumen enorme y muy difícil de manejar para cualquier equipo de talento.

Para ayudar a su equipo de reclutamiento y optimizar sus recursos, Unilever ha desarrollado un proceso automatizado de selección cuyos resultados son analizados por un algoritmo entrando con datos para que determine qué candidatos pasan o no las pruebas.

Esto les ha ayudado a reducir hasta 700.000 horas el tiempo empleado en la selección de talento para este tipo de puestos.

SPOTIFY

La plataforma de música más famosa del mundo también es un ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos que recopila para crear un sistema de recomendación personalizado para los usuarios de su servicio, en su caso de recomendación de canciones.

Los datos que recopila, por supuesto, los aplica al machine learning utilizando diferentes algoritmos que detectan similitudes entre las canciones que una persona escucha y guarda con los millones de playlists que existen

AMERICAN EXPRESS

American Express es un ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos para prevenir y detectar el fraude.

Recopilando datos de una transacción como el importe, el lugar de realización, el proveedor y los productos comprados puede saber en tiempo real las probabilidades que hay de que sea un fraude y poner en marcha su dispositivo de actuación para frenarlo.

DISNEY

Para sus parques, Disney creó en 2013 la pulsera “MagicBrand” con la que los clientes pueden desde reservar habitaciones y pagar sus compras hasta pedir comida y entrar en la habitación.

Obviamente, la empresa puede recopilar los movimientos de los clientes a través de esta pulsera y saber en detalle todos sus movimientos.

Pero ¿para qué utiliza Disney estos datos?, te preguntarás. Pues, entre otras cosas, para saber la demanda de cada atracción del parque en tiempo real e intentar atraer a los usuarios a aquellas más vacías con el fin de favorecer el flujo de personas y ofrecer una mejor experiencia.

Conclusiones

Las marcas que saben interpretar datos tienen una ventaja competitiva.

Con ellos, pueden anticiparse a tendencias, mejorar la experiencia del cliente y optimizar sus inversiones.

Los datos son el norte que guía las decisiones de Marketing Digital en la actualidad. No usarlos te deja en desventaja frente a los competidores que ya están enamorando a sus usuarios con experiencias diseñadas específicamente para ellos.

Un buen comienzo para implementar una estrategia de Data Driven Marketing es conocer qué datos se tienen para comenzar a orientar las acciones con base en esta información.

El marketing basado en datos puede entregar resultados increíbles. Sin embargo, depende de un enfoque reflexivo y centrado en el cliente.

Referencias

·       Libro base: Data-Driven: “Cómo tomar decisiones basadas en datos”

·       Data driven marketing ejemplos: cómo usar los datos para triunfar | VirtualMailer

·       https://blog.hubspot.es/marketing/decisiones-data-driven

·       Empresas Data Driven: 8 ejemplos para aprovechar el poder de los datos