Definición:
El data driven marketing, o marketing basado en datos, es un enfoque que utiliza información sobre clientes, mercado y resultados para orientar las decisiones de marketing y evaluar sus efectos.
Permite fundamentar decisiones sobre públicos, mensajes, canales o presupuestos. No consiste únicamente en recopilar cifras: requiere formular preguntas, interpretar la información y convertir las conclusiones en acciones, combinando los datos con el conocimiento del negocio.
Índice de contenidos
Cómo funciona el marketing basado en datos
El punto de partida es una decisión que se necesita tomar, no la acumulación de información. Una empresa puede querer saber qué canales captan clientes rentables, por qué se abandona una compra o qué contenidos ayudan a comprender un producto.
El proceso suele incluir estos pasos:
- Definir el objetivo: concretar qué se quiere mejorar y qué resultado permitirá evaluarlo.
- Seleccionar los datos: identificar la información necesaria y comprobar cómo se ha obtenido.
- Analizar e interpretar: buscar patrones, diferencias o problemas y plantear posibles explicaciones.
- Aplicar una decisión: modificar una acción de marketing a partir de lo aprendido.
- Evaluar el resultado: comprobar qué ha ocurrido y decidir si conviene mantener, ajustar o descartar el cambio.
Por ejemplo, una campaña puede generar muchos formularios a bajo coste, pero pocas ventas. Contrastar esos contactos con los resultados comerciales permite revisar su calidad antes de aumentar la inversión.
Qué fuentes de información utiliza
Las fuentes aportan perspectivas diferentes y deben seleccionarse según la pregunta que se quiere resolver. Entre las más habituales se encuentran las siguientes:
- Analítica web y de aplicaciones: navegación, interacciones y pasos del proceso de conversión.
- CRM y registros comerciales: contactos, oportunidades, ventas y evolución de la relación con cada cliente.
- Datos de transacciones: pedidos, devoluciones, margen y repetición de compra.
- Plataformas publicitarias y de comunicación: inversión, exposición y respuesta a campañas.
- Encuestas, entrevistas y atención al cliente: necesidades, opiniones y dificultades que las cifras de comportamiento no explican por sí solas.
- Investigación de mercado: información sobre demanda, competencia y contexto del sector.
La analítica digital ayuda a medir e interpretar parte de estas interacciones, pero no sustituye la información comercial ni el conocimiento cualitativo del cliente.
Antes de combinar fuentes conviene comprobar que sus definiciones, periodos y unidades sean compatibles. Un contacto, un pedido y un cliente no representan lo mismo, aunque aparezcan agrupados bajo una etiqueta genérica de conversión.
Para qué se utiliza
El marketing basado en datos puede apoyar decisiones en distintas fases de la relación con el público. Sus aplicaciones incluyen las siguientes:
- Segmentación: identificar grupos con necesidades o comportamientos relevantes.
- Planificación de contenidos: detectar dudas y valorar qué información ayuda al usuario.
- Asignación de presupuesto: comparar resultados teniendo en cuenta costes, calidad y objetivos.
- Mejora de la experiencia: localizar dificultades en la navegación, los formularios o la compra.
- Fidelización: estudiar la recurrencia y las razones de abandono.
- Personalización: adaptar comunicaciones cuando exista información suficiente y su uso sea adecuado.
El criterio de evaluación debe corresponder al objetivo. Conseguir más clics puede indicar mayor respuesta a un anuncio, pero no demuestra que se hayan obtenido más clientes o mayor rentabilidad.
Cómo se comprueban los resultados
Observar una relación entre dos hechos no demuestra que uno haya causado el otro. Si las ventas aumentan después de una campaña, también pueden haber intervenido la estacionalidad, un cambio de precio o una mayor disponibilidad del producto.
Las pruebas A/B permiten comparar variantes mediante una distribución aleatoria de los participantes. Cuando están bien diseñadas y cuentan con datos suficientes, ayudan a estimar el efecto del cambio evaluado.
No todas las decisiones permiten realizar un experimento. En esos casos pueden compararse periodos o grupos, explicando las diferencias que limitan la interpretación. Atribuir una venta a un canal mediante una regla de medición tampoco demuestra, por sí solo, que esa venta no se hubiera producido sin él.
Calidad de los datos, privacidad y criterio profesional
Los registros duplicados, los errores de medición y las muestras poco representativas pueden conducir a conclusiones equivocadas. También importa qué información falta: quienes responden una encuesta, por ejemplo, pueden tener opiniones distintas de quienes no participan.
Cuando se utilizan datos personales, deben respetarse la finalidad del tratamiento, la base jurídica aplicable y los derechos de las personas. Recoger más información de la necesaria no convierte una estrategia en más rigurosa.
Este enfoque no nació exclusivamente con el big data: la investigación de mercados y el marketing directo ya utilizaban datos para orientar decisiones. La digitalización amplió el volumen y la rapidez de la información disponible.
Tampoco exige utilizar inteligencia artificial. La IA y la automatización pueden ayudar a analizar información o ejecutar acciones, pero son recursos posibles, no la definición del enfoque. Su valor está en tomar decisiones mejor fundamentadas y aprender de sus resultados.