![\"\"](\"https:\/\/entelgy.com\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/a3ceb4f4c59e967dd8d77d84e3a46b49.jpg\" "\\"Data")
\nTradicionalmente, muchas empresas han tomado decisiones de negocio y marketing basadas en la intuici\u00f3n empresarial y en ideas que surg\u00edan tras realizar ciertas preguntas a los clientes, con o sin mucha profundidad. Esto funcionaba en muchos casos, porque la idea de negocio era buena de por s\u00ed, pero fallaba \u201cinexplicablemente\u201d en otros muchos.<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Los avances presentes en este siglo nos permiten que, incluso cuando se posee un esp\u00edritu de emprendimiento y una buena l\u00f3gica para los negocios, siempre nos apoyemos en datos que corroboren que eso que creemos haber percibido es cierto y puede triunfar en el mercado con una buena comunicaci\u00f3n. Es la era del\u00a0Data Driven Marketing<\/strong>.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El Data Driven Marketing es el proceso por el cual, en base a un conocimiento interno y externo procedente del\u00a0an\u00e1lisis de datos<\/strong>, se toman decisiones. Es decir, se deja atr\u00e1s la intuici\u00f3n o las fuentes para mejorar en la forma de comunicar los detalles del producto en base a lo que el p\u00fablico demanda y, en definitiva, hacer crecer la actividad empresarial como fin. Con Data Driven Marketing o\u00a0database marketing<\/strong>\u00a0se optimiza la toma de decisiones y se accede con mayor certeza al conocimiento de tendencias y necesidades. Es decir, no es s\u00f3lo un proceso para publicitar mejor hoy un producto, sino tambi\u00e9n una forma de prever cambios a los que en un momento dado habr\u00e1 que adaptarse.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Externamente, implica y se apoya en conocer mejor las necesidades que tiene el p\u00fablico que ya forma parte de clientela, pero tambi\u00e9n en conocer mejor qu\u00e9 enfoques o cambios sobre un producto actual o futuro podr\u00edan atraer a nuevos clientes. La racionalidad debe ser siempre uno de los principios, pero ajustarse a la realidad de un mercado siempre din\u00e1mico y cambiante es la manera no s\u00f3lo de sobrevivir, sino de crecer.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Cuando el marketing que se lleva a cabo est\u00e1 impulsado por datos, no hay certeza absoluta de que el resultado vaya a ser perfecto, pero, como poco, se pueden realizar aproximaciones m\u00e1s precisas para lograr construir una mejor comunicaci\u00f3n a la hora de promocionar un bien.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Para ello, es muy necesario obtener y contar con datos de calidad: que sean precisos, actualizados y cuya recolecci\u00f3n se haya hecho con un buen dise\u00f1o y sin dejar lugar a interpretaciones sesgadas. Los datos tambi\u00e9n deben responder a las preguntas que los encargados de marketing hagan sobre la estrategia. No sirve de nada contar con cantidades ingentes de informaci\u00f3n si no son adecuadas para solventar el problema que se presenta. Es decir, disponer de un orden y sobre todo una buena visualizaci\u00f3n de datos es fundamental para proceder con eficacia y celeridad.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n A priori basarse tanto en datos puede parecer complicado, pero hay una variedad enorme de\u00a0herramientas de an\u00e1lisis<\/strong>\u00a0especializadas en Data Driven Marketing que permiten registrar, ordenar y visualizar los datos con los que promocionar un producto a un segmento demogr\u00e1fico concreto, como puede ser elegir Internet en lugar de la radio, seleccionar un influencer para aumentar el reconocimiento de marca en el mundo de la tecnolog\u00eda, de la moda, etc. Las herramientas son muy importantes, porque en mucho caso se puede pensar que hace falta recabar m\u00e1s datos externos, y en realidad lo que no se est\u00e1 haciendo es exprimir y optimizar los datos con los que ya se cuenta.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n En la primera fase, la de recopilaci\u00f3n de datos, hay que decidir las fuentes que contemplaremos. El abanico es muy amplio y va desde actividad en redes sociales, comportamiento web, estudios de ventas y de no ventas, etc. El software m\u00e1s adecuado en esta fase es el CRM (Customer relationship manager). La automatizaci\u00f3n que se alcanza con una soluci\u00f3n potente es alt\u00edsima. El objetivo del modelo es retener el n\u00famero m\u00e1s alto posible de clientes y, tras ello, hacer crecer las ventas.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Tras ello, toca interpretar esos datos, y es ah\u00ed donde conviene que el\u00a0responsable de marketing<\/strong>\u00a0est\u00e9 adaptado a los tiempos que corren y no ejecute simplemente la decisi\u00f3n final, sino que tenga gran soltura con las herramientas para, en caso de que sea necesario, saber hacia d\u00f3nde apuntar para obtener o incluso\u00a0transformar datos<\/strong>\u00a0ya existentes cruzando valores de estad\u00edstica avanzada. Lo ideal es disponer de una persona experta en business intelligence.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n En\u00a0Entelgy Digital<\/strong>\u00a0disponemos de soluciones como la plataforma Cortex, ideal para la transici\u00f3n de un modelo tradicional a uno data driven, con soluciones de\u00a0Big Data<\/strong>,\u00a0Anal\u00edtica Avanzada<\/strong>,\u00a0Machine Learning<\/strong>\u00a0e\u00a0Inteligencia artificial<\/strong>. Adem\u00e1s, ofrecemos productos para lograr la\u00a0digitalizaci\u00f3n<\/strong><\/a>, la evoluci\u00f3n y la\u00a0optimizaci\u00f3n de la infraestructura de las empresas<\/strong>.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El\u00a0marketing digital<\/strong>\u00a0se beneficia de que la actividad de negocio cotidiana hoy en d\u00eda genera datos que no hace falta buscar, s\u00f3lo clasificar bien. Lo que hasta hace poco ca\u00eda en el olvido o nunca se consideraba como relevante, hoy presenta la mejor oportunidad para lograr\u00a0campa\u00f1as de marketing<\/strong>\u00a0con\u00a0ratios de conversi\u00f3n positivos<\/strong>\u00a0en nuestra web o servicio.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n El\u00a0machine learning<\/strong>\u00a0o\u00a0aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>\u00a0tiene todas las claves para lograr un\u00a0impacto positivo<\/strong>. Se trata de un conjunto de t\u00e9cnicas relacionadas con la\u00a0inteligencia artificial<\/strong>\u00a0que no pueden pensar por nosotros, pero s\u00ed trabajar de una manera muy eficaz si las \u00f3rdenes y los datos con que se alimenta son adecuados. Uno de las tareas que mejor logra el machine learning es identificar patrones que aparentemente pueden ser invisibles o escaparse de la intuici\u00f3n de un ejecutivo o encargado. Antes habl\u00e1bamos de que los datos deben responder a las preguntas. El machine learning puede desvelar los datos y reforzar estrategias gracias a saber, por ejemplo, por qu\u00e9 nos elige un cliente en lugar de a la competencia, nada queda en el aire.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Para una persona, incluso cuando maneje los datos de mayor calidad, no es que lleve mucho tiempo ofrecer las mismas respuestas que una m\u00e1quina, directamente es imposible. El\u00a0aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>\u00a0es capaz de analizar miles de variables y cruzarlas \u00a0con cualquier aspecto del consumidor, hasta proponer una personalizaci\u00f3n extrema seg\u00fan segmentos, algo clave para lograr una comunicaci\u00f3n centrada en el cliente efectiva. Hablamos de una potencia de c\u00e1lculo que en pocos a\u00f1os lograr\u00e1 presentar publicitariamente el producto al cliente de forma totalmente adaptada a los datos que se tienen de \u00e9l, con sensibilidad sobre qu\u00e9 aspectos mencionar para lograr que adquiera el producto, o para que adquiera otro producto distinto al planeado, pues podr\u00eda no gustarle tanto como el que el sistema propone y no volver\u00eda a dar una oportunidad a la empresa.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 es el Data Driven Marketing?<\/h2>\n
Marketing basado en datos<\/h2>\n
\u00a0<\/h2>\n
Data Driven y machine learning<\/h2>\n