Claves para entender qué es el marketing analítico

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Las aplicaciones más usadas del marketing analítico son los experimentos del marketing mix, cálculos del activo de marca (brand assets), activos de clientes (customer lifetime value) y análisis de consumidores (consumer insights).

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Cuando se hace referencia al marketing analítico, es probable que los lectores piensen de manera automática en la analítica web y el Google Analytics, este último muy popular en el marketing digital. Sin embargo, son conceptos y aplicaciones muy diferentes. Para entenderlo mejor, recordemos qué es un análisis. La Real Academia de la Lengua Española lo define como la 'distinción y separación de las partes de algo para conocer su composición', 'el estudio detallado de algo' y 'un examen cualitativo y cuantitativo de los componentes'. 

Cuando nos referimos a la analítica web, buscamos conocer y estudiar al detalle las actividades en la web y en Google Analytics, sobre todo lo referido a la actividad en Google por parte de los usuarios. Cada red social o portal tiene su propia herramienta de analítica; pero al referirnos a la analítica de marketing, el análisis no se limita a una red social o web, sino también a la web y las herramientas fuera de una red social de la web.

El análisis incluye las bases de datos de la empresa, las transacciones con los clientes y las fuentes de datos externas, que pueden ser producto de investigaciones de mercado y experimentos. También abarca todas las acciones clásicas de marketing: producto, precio, promoción y distribución. Ello en contraposición con la analítica web que, en la mayoría de los casos, solo incluye el análisis de optimización publicitaria en la web y las redes sociales.

Metodologías y aplicaciones 

El marketing analítico proviene de diferentes campos del conocimiento, como sistemas expertos, ciencia del marketing, data mining, estadística e investigación operativa. La ciencia del marketing aporta con áreas como la econometría, la psicometría y la estadística bayesiana. La investigación operativa se enfoca en problemas de precios y geolocalización, mientras que la ciencia de datos y la estadística aportan en cuanto a modelos predictivos. 



Es imprescindible que los profesionales del marketing y ventas desarrollen conocimientos y competencias en marketing analítico en un mundo de transformación digital.

Los sistemas expertos, como los dashboards y el software de business intelligence (como PowerBI o SAP), incorporan elementos para resumir y visualizar la gran cantidad de información que puede tener una empresa en internet. Sin embargo, si bien estas aplicaciones son útiles, también son de naturaleza descriptiva y de escaso valor analítico.

Las aplicaciones predictivas más usadas son los modelos consumer insights que buscan el análisis de consumidores. Para ello, emplean el análisis de sentimientos y los modelos de enganche (engagement), muy asociados al comportamiento de los consumidores en redes sociales y plataformas. Esta información se recoge y analiza en forma conjunta y detallada. Otro modelo es brand assets o activo de marca, que estima el valor de la marca y su variación en el tiempo para definir cuánto valor genera una estrategia de marketing.

De igual manera, dentro de la analítica de clientes tenemos el customer lifetime value (CLV) o valor de vida del cliente, que estima el valor generado por un cliente en una relación con una empresa y permite segmentar clientes y asignar recursos de marketing. Los experimentos de marketing son aplicaciones de naturaleza predictiva que permiten probar la aceptación de nuevos productos, efectos de precios y optimizar el mensaje publicitario. 

Tendencia de uso 

La popularidad del marketing analítico ha crecido de manera notable en los últimos años en el mundo. Podemos observar su evolución en la figura inferior. El gráfico del índice de búsquedas de Google de marketing analytics (incluye el español) muestra el crecimiento desde el 2010 hasta julio del 2021.

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Es importante advertir que el crecimiento no ha sido uniforme en todos los países. El índice es liderado por Singapur (100), Estados Unidos (43), Vietnam (39), Hong Kong (37), India (35), Reino Unido (32) y Canadá (29). Latinoamérica se encuentra bastante rezagada con respecto al resto, sobre todo países como México (9), Argentina (6), Brasil (5) y Perú (0). 

Como observamos, en nuestro país el tema aún es nuevo. Si bien estamos rezagados, se requiere que los nuevos profesionales del marketing y ventas desarrollen conocimientos y competencias en marketing analítico, que son indispensables para ser competitivos como profesionales y empresarios en un mundo de transformación digital. 

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