Voces Universitarias | Fernando Gómez*
¿Te has preguntado cómo algunas empresas logran ofrecer productos que se ajustan de manera casi perfecta a las preferencias y necesidades de los consumidores?
¿Sabías que las decisiones de marketing pueden ser mucho más efectivas gracias al análisis de datos? La analítica de marketing utiliza un conjunto de técnicas estadísticas avanzadas para identificar las preferencias y comportamientos de los consumidores. Esto permite transformar datos en decisiones estratégicas, facilitando el desarrollo eficiente y efectivo del proceso de marketing y optimizando el retorno de inversión.
Estas técnicas se emplean en prácticamente todas las etapas del marketing. En estudios de mercado, por ejemplo, la aplicación de encuestas cuidadosamente diseñadas es la base de una técnica conocida como análisis conjunto. Esta técnica facilita la elección de las características que debe poseer un nuevo producto o servicio, ayudando a las empresas a determinar la combinación ideal de atributos que maximizará su atractivo y aceptación en el mercado. Una agencia de viajes, por ejemplo, puede utilizar el análisis conjunto para diseñar paquetes turísticos. Mediante encuestas a clientes potenciales, puede evaluar qué combinaciones de destinos, actividades, alojamientos y precios son más atractivas, asegurando así una mayor demanda y satisfacción del cliente.
Otra de las aplicaciones de la analítica de marketing es la segmentación de mercado, con la cual se busca identificar grupos representativos de clientes con características homogéneas, como demográficas, preferencias de compra, hábitos de consumo o respuestas a campañas de marketing. El conocimiento de estos grupos facilita el diseño de campañas de marketing altamente personalizadas.
En el comercio electrónico, la analítica de marketing puede ofrecer una gran cantidad de herramientas. El A/B test, por ejemplo, es una técnica que permite comparar dos versiones de una página web o campaña de marketing para determinar cuál es más efectiva en términos de conversiones. Mediante el A/B test, las empresas pueden optimizar continuamente sus estrategias digitales para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.
Continuando con las aplicaciones en el comercio electrónico, los datos generados por los clientes a través de sus visitas al portal electrónico de la empresa, junto con aquellos obtenidos mediante encuestas y otros medios, facilitan la creación y aprovechamiento de modelos de propensión. Estos modelos permiten estimar la probabilidad de que un cliente adquiera un producto mediante una promoción específica. Una empresa puede utilizar estos modelos para identificar a los clientes con mayor probabilidad de compra durante una campaña, permitiendo a los agentes de venta concentrar sus esfuerzos en ellos. Esto no solo optimiza el trabajo de los agentes de venta al aumentar su eficiencia, sino que también incrementa la tasa de conversión y mejora el retorno de inversión en campañas de marketing.
La implementación de la analítica de marketing debe ser una prioridad para cualquier empresa, ya que brinda la capacidad de comprender a los consumidores y predecir su comportamiento, optimizando así el impacto de las decisiones empresariales y el rendimiento de las campañas de marketing. En la actualidad, la infraestructura tecnológica necesaria para implementar la analítica de marketing es muy accesible, existiendo incluso opciones de servicios de cómputo en la nube en los que se paga únicamente por el uso. Esto hace inevitable que más empresas adopten la analítica para orientar la toma de decisiones en sus procesos de marketing. Aquellas que aprovechen estas técnicas estarán mejor posicionadas para comprender y anticipar las necesidades de sus clientes, logrando así una ventaja competitiva sostenible en el mercado.
*Profesor de la Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios, Universidad del Caribe.