Importancia del Data Science en Marketing Digital

Cuando estamos realizando una estrategia de marketing digital, siempre tenemos a nuestra disposición, de manera directa o indirecta, la posibilidad de fijarnos en datos extraídos de campañas de social media marketing anteriores, de estadísticas que nos ofrecen algunas plataformas como Google Analytics o Google Search Console, etc. Sin embargo, en este post vamos a hablar de algo que va más allá de una simple extracción de datos. Cuando en un futuro se establezca un buen proceso de estrategia de marketing digital basándose en millones de datos. ¿Para qué? Para poder hablar de un porcentaje de éxito de casi un 80% en nuestras estrategias de marketing digital.

Estrategias de Marketing Digital en la actualidad

Cuando vamos a realizar una estrategia de marketing digital siempre tenemos que tener algunas cosas claras, como; análisis de la situación, público objetivo, análisis del modelo de negocio de la empresa, análisis de estrategias de marketing digital ya realizadas, plan de marketing de la empresa desarrollado, etc. 

Con todo ello detallado y estableciendo una reunión con el cliente de la empresa podemos saber por donde por donde orientar nuestra estrategia de marketing digital y obtener unos buenos resultados y realizamos la estrategia y la gestionamos de la manera correcta. 

Existen muchas oportunidades para la realizan buenas estrategias de marketing digital, como por ejemplo;

• Invertir en Social Ads
• Optimizar nuestro sitio web a SEO
• Realizar estrategias de Content Marketing
• Estrategias de Inbound marketing
• Invertir en Google Ads

Éstas son algunas de las estrategias más típicas que se suelen realizar en la actualidad en el marketing digital.

Estrategias futuras con el uso del Data Science

Cuando se establezca un proceso Rutinario de extracción de datos masivos de manera previa a una estrategia de marketing digital podremos hablar que estamos utilizando estrategias de Data Science en Marketing Digital.

El Data Science es una disciplina que engloba a diversos procesos matemáticos para la extracción de datos. Vamos a poner un ejemplo para mejorar su comprensión.

Nuestro cliente está perdiendo dinero con su estrategia en Social Ads. Y quiere saber qué estrategia puede cambiar sus ingresos mensuales. Nuestro cliente se encuentra dentro del sector de la automoción. 

Por tanto, Primero vamos a estudiar un análisis masivo de todos los Tweets que hay en Twitter, publicaciones en Facebook y comentarios en Instagram, respecto a la campaña que se ha realizado. Por tanto, vamos a realizar un análisis de sentimiento. Con este análisis de sentimiento vamos a poder identificar que ha pasado con nuestra estrategia en términos subjetivos de nuestro público objetivo. 

Con todas estas técnicas de extracción de datos y análisis de los mismos podemos llegar a conclusiones que antes no podemos obtener de manera rápida. Son análisis costosos y que los resultados pueden ser muy eficaces. En este artículo únicamente se ha hablado de la analisis de sentimiento, Pero como este proceso, hay muchísimos más que nos permiten extraer y analizar datos de nuestro público objetivo para aplicar en futuras estrategias de marketing digital.