Aprovechar el análisis de datos en el marketing digital permite a las empresas mejora sus resultados y fidelizar a los clientes. En este contenido proporcionamos consejos y explicamos las herramientas clave para maximizar el impacto de las estrategias de marketing digital.
La capacidad que los departamentos de marketing tengan de recopilar, procesar y comprender datos supondrá una ventaja competitiva con respecto a las empresas de su competencia
Se debe partir del establecimiento de un conjunto de objetivos claros
Desarrollar métricas de marketing
Personalización de contenido
Desarrollo de la analítica predictiva para mejorar la toma de decisiones.
¿Para qué se quiere implementar el análisis de datos en Marketing Digital en una compañía?
Esta es la pregunta que es necesario responder. El enfoque será diferente si lo que se pretende es mejorar:
1. La analítica web
2. Ejecutar una optimización de conversiones
3. Llevar a cabo una segmentación de audiencia.
Una vez que se tienen claros los objetivo que se quieren conseguir, los KPIs
(Indicadores Clave de Rendimiento) proporcionarán la información necesaria para saber si se está cumpliendo con la hoja de ruta.
Se trata de uno de los elementos clave en el día a día de los departamentos de marketing
Gracias a esa monitorización, las organizaciones tendrán la capacidad de ajustar sus estrategias en tiempo real y adaptarse por ejemplo a los picos de oferta y demanda, así como a las necesidades de los usuarios. De esta forma, también se pueden identificar de forma rápida oportunidades y realizar los ajustes oportunos en las campañas de marketing.
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Predictivo
Descriptivo Prescriptivo
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3 Diagnóstico
Análisis Predictivo 1
Utiliza modelos estadísticos y algoritmos para identificar patrones en datos históricos, con base en esas tendencias hace predicciones sobre eventos futuros.
La tecnología es una verdadera aliada para posibilitar estudios cada vez más profundos.
De manera general, este tipo de análisis es crucial para empresas que buscan anticipar demandas del mercado, comportamiento del cliente y tendencias, permitiendo la toma de decisiones proactivas.
Reduce el impacto de riesgos
De esa manera, es más sencillo invertir en acciones que ayudarán a evitar, o al menos minimizar, el daño para recuperarse en menos tiempo.
Al predecir la cantidad de inventario que se necesitará, o identificar las necesidades que los clientes querrán resolver con lo que ofrece el negocio, la empresa invierte sus recursos de forma más inteligente 3 Estrategias de marketing más eficientes
Optimiza las operaciones
Mercados o segmentos potenciales que quizá no eran viables en un inicio
•Árboles de decisión. Clasifica los datos en diferentes grupos. Tiene forma de árbol: cada rama es una posibilidad de elección y en la hoja se muestra el resultado.
•Random forest. Es un conjunto de árboles de decisión en los cuales se aplican diferentes modelos.
•Redes neuronales. Esta tecnología artificial pretende imitar las reacciones de un cerebro humano para hacer predicciones en relaciones de variables complejas.
•Data mining. También conocida como minería de datos, se refiere a la exploración de grandes bases de datos para encontrar patrones.
Esto es lo que debe buscar a la hora de elegir su software de análisis predictivo:
1.Detección de anomalías: La herramienta de análisis debe ser capaz de detectar anomalías en los datos (es decir, excepciones y patrones inusuales) de forma automática antes de crear un modelo predictivo o previsión
2.Visualización de datos: El software también debe ser capaz de presentar visualmente los datos de previsión y predicción para facilitar el análisis y la comprensión
3. Capacidad de simulación: Debe permitir simular escenarios hipotéticos y crear modelos predictivos basados en ellos
Esto es lo que debe buscar a la hora de elegir su software de análisis predictivo:
4. Despliegue en la nube: El despliegue en la nube del software de Business aumenta significativamente la flexibilidad y escalabilidad de las empresas, ya que no requiere el tipo de mantenimiento e inversión que requiere una instalación local
5. Acceso móvil: El software debe proporcionar aplicaciones para iOS y Android para que puedas acceder a tus análisis predictivos y previsiones sobre la marcha
6. Seguridad: Su herramienta de análisis predictivo debe mantener los datos confidenciales de su empresa a salvo de miradas indiscretas
