Data Science: conoce y reconoce a tus leads

Por Caro Arriaga

La analítica web es básica en el marketing digital. Permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar sus esfuerzos estratégicos. ¿Qué es lo que hace una agencia de marketing con la analítica web?

• Analiza el rendimiento de la página web y de las estrategias de marketing.
• Identifica puntos de mejora en el sitio web.
• Diseña estrategias de marketing a medida.
• Detecta problemas de conversión en el sitio web.
• Identifica patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes.
• Evalúa la efectividad de los contenidos y el diseño del sitio web.
• Mide el rendimiento de campañas de marketing y publicidad.
• Obtener datos demográficos y preferencias de los visitantes.
• Comprende el comportamiento de los usuarios en el sitio web.
• Identifica áreas de mejora para optimizar la experiencia del usuario.

La analítica web sirve para identificar una secuencia clara de eventos como los usuarios que visitaron la página de inicio; los que hicieron click en un botón; los que visitaron una página de precios. Además, aporta información sobre cuánto tiempo pasaron en un sitio web.

Mencionemos el caso de éxito de The New York Times, a principios de 2010 enfrentaba un desafío similar al de muchos medios tradicionales: adaptarse a un entorno digital en constante evolución. Los hábitos de consumo de noticias cambiaban de forma veloz; los lectores migraban a plataformas en línea y demandaban contenido accesible y personalizado. Para mantener su relevancia y atraer a una nueva generación de lectores, el New York Times necesitaba comprender mejor el comportamiento de su audiencia digital y optimizar su estrategia de marketing. Fue en ese contexto de necesaria evolución donde Google Analytics se convirtió en una herramienta fundamental para este importante medio de información. Esta plataforma de análisis web ofreció al periódico una visión profunda y detallada del comportamiento de su audiencia digital. Al integrar Google Analytics, el equipo del periódico pudo:

1. Comprender profundamente a su audiencia digital: identificar patrones de lectura, preferencias de contenido y horarios pico de actividad.
2. Identificar oportunidades de mejora: reconocer áreas donde el contenido no estaba cumpliendo con las expectativas de los usuarios o donde la navegación del sitio podría optimizarse.
3. Optimizar las estrategias de marketing: ajustar las campañas publicitarias y de contenido basándose en datos reales y no en suposiciones.

La adopción de una estrategia impulsada por datos, respaldada por la implementación de Google Analytics, se reveló como un movimiento estratégico inteligente por parte del New York Times. Al analizar detalladamente el comportamiento de su audiencia y comprender qué tipos de contenido resonaban mejor, el periódico pudo adoptar su enfoque editorial de manera precisa.

Claudio Cabrera, quien transformó la estrategia de SEO del New York Times habla de estas herramientas necesarias de contemplar para cualquier marca:

Este enfoque centrado en el usuario no sólo aumentó la relevancia del contenido ofrecido, sino que también mejoró la experiencia del lector, lo que se tradujo en un aumento significativo de 17% en el tráfico web. Este éxito no sólo valida la inversión del New York Times en análisis de datos, sino que también resalta la importancia de entender y satisfacer las necesidades cambiantes de la audiencia en el mundo digital en constante evolución. Este aumento del tráfico no fue sólo un número vacío; se tradujo en beneficios tangibles para el periódico. Más lectores significaban más ojos en las páginas del periódico, lo cual se refleja en un incremento en la participación de los usuarios. Los lectores no sólo visitaban el sitio, sino que interactuaban más con el contenido, compartiéndolo en redes sociales, comentando y participando en discusiones, lo que a su vez alimentaba un ciclo virtuoso de mayor visibilidad y atracción.

Los beneficios de echar mano de Data Analytics con el fin de crear una estrategia de marketing eficaz, poderosa y acorde con lo que buscan los leads son diversos:

• Mejorar la experiencia del cliente: la satisfacción de un cliente es directamente proporcional a la probabilidad de que vuelva a adquirir el mismo producto o servicio. Si los datos arrojados proporcionan la información necesaria para conocer cómo, cuándo y dónde consume el público objetivo se cuenta con una gran ventaja a la hora de posicionar a la empresa en el lugar y momento correctos.
• Optimizar gastos: eficiencia a la hora de posicionar el producto gracias al análisis de datos que permite maximizar la inversión en campañas de marketing. Con el objetivo de incrementar el ROI, un científico de datos puede ayudar a un equipo de marketing a decidir qué canales, herramientas y áreas son ideales para que dichas campañas sean un éxito.
• Transforma la estrategia SEO: recolección y análisis de datos aplicados a la optimización de estrategias. Para muchos profesionales del marketing algo esencial es su objetivo de incrementar el tráfico orgánico de sus páginas. La ciencia de datos permite que el trabajo de creación de contenidos esté adaptado a la estrategia que más visibilidad otorgará al sitio web, reduciendo la incertidumbre a la hora de anticipar el desempeño de una campaña.
• Aumenta la eficiencia del Lead Scoring: la segmentación es uno de los pilares de toda estrategia de marketing. Si se realiza correctamente hará crecer el tráfico de clientes potenciales que son derivados al departamento de ventas, aumentando el porcentaje de cierres con éxito. Organizar a los posibles clientes con base en sus deseos o intereses puede ser mucho más fácil gracias a los sistemas de puntuación de leads ejecutados por un algoritmo creado con ciencia de datos.
• Da a conocer qué piensa el público objetivo: la capacidad de análisis masivo de datos de un Data Science también puede aplicarse a la recopilación de opiniones, deseos e ideas de los clientes potenciales. Asimismo, es posible monitorizar cómo responden a las campañas, comunicaciones o iniciativas obteniendo así un feedback muy valioso para adaptar la estrategia a futuro.
• Adapta estrategia de email marketing: el Data Science puede proporcionar información relevante como de cuántas personas han hecho click en el correo electrónico o en el contenido al interior de éste, así como a qué segmento demográfico pertenecen. Estos datos, obtenidos de manera masiva, brindan claves para adaptar la estrategia de emails a cada tipo de cliente. Además, estos insights pueden ser aplicados a la elaboración de anuncios adaptados al target de manera más precisa.

“La principal ventaja de los datos es que te dicen algo sobre el mundo que no sabías antes” –Hilary Mason, científica de datos y fundadora de Fast Forward Labs.

En un mundo digital donde la competencia es feroz y la atención de los usuarios es un recurso limitado, la analítica web y la ciencia de datos se han convertido en aliados indispensables para cualquier estrategia de marketing. Comprender el comportamiento de los leads no solo permite optimizar campañas y mejorar la conversión, sino que también ayuda a crear experiencias personalizadas y relevantes para cada usuario.

El caso del New York Times es un claro ejemplo de cómo el análisis de datos bien aplicado puede transformar la relación con la audiencia y potenciar el crecimiento digital. Al aprovechar herramientas como Google Analytics y estrategias basadas en datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y generar un impacto real en sus resultados.

En definitiva, el Data Science no es solo una tendencia, sino un componente esencial para cualquier marca que busque destacarse en la era digital. Quienes sepan interpretar y aplicar estos datos con inteligencia serán los que logren posicionarse en la mente –y en las preferencias– de sus clientes potenciales.