{"id":166241,"date":"2022-11-28T09:50:52","date_gmt":"2022-11-28T08:50:52","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=166241"},"modified":"2026-02-09T15:39:18","modified_gmt":"2026-02-09T14:39:18","slug":"data-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/data-marketing","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Data Marketing? Respuesta en 4 aplicaciones"},"content":{"rendered":"<p><strong>El marketing desempe\u00f1a un papel fundamental en el proceso de toma de decisiones de una empresa. El an\u00e1lisis preciso de las necesidades de los consumidores y la comprensi\u00f3n de los segmentos objetivo que conlleva permiten poner en marcha una estrategia eficaz y coherente.<\/strong><\/p>\nSe espera que el volumen mundial de datos se multiplique por 3,7 de aqu\u00ed a 2025, hasta alcanzar los 175 zettabytes.\n\nEsta explosi\u00f3n de datos permite aumentar la cantidad de datos de clientes recogidos. Se trata de un recurso casi inagotable que sirve para conocer el mercado en el que opera una empresa. Sin embargo, este recurso debe poder explotarse y utilizarse.\n\nAqu\u00ed es donde surge la necesidad de introducir la Data Science en el marketing.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"418\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/digital-marketing-gbee6cfc73_640.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/digital-marketing-gbee6cfc73_640.png 640w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/digital-marketing-gbee6cfc73_640-300x196.png 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\">\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es el Data Marketing?<\/h3>\nEl <b>Data Marketing<\/b> consiste en <b>crear modelos de explotaci\u00f3n de datos<\/b> coherentes con las <b>necesidades de la empresa<\/b>, pero tambi\u00e9n en comprender los retos y usos de la Data Science.&nbsp; En este art\u00edculo vamos a <b>mostrarte 4 impactos directos de la Data Science<\/b> en el <b>marketing<\/b> actual.\n\n&nbsp;En el orden del d\u00eda:\n<ul>\n \t<li>Recomendaci\u00f3n de productos<\/li>\n \t<li>Previsi\u00f3n de ventas<\/li>\n \t<li>Retenci\u00f3n de clientes y riesgo de deserci\u00f3n<\/li>\n \t<li>Fidelizaci\u00f3n de clientes<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Recomendaci\u00f3n de productos<\/h4>\nUno de los puntos fuertes del Data Marketing es la <b>comprensi\u00f3n del comportamiento de los consumidores<\/b> a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de comportamientos <b>pasados<\/b> y la predicci\u00f3n de comportamientos <b>futuros<\/b>.\n\nSe suelen adoptar dos estrategias:\n<ul>\n \t<li>Cross-selling<\/li>\n \t<li>Up-selling<\/li>\n<\/ul>\n<ol>\n \t<li>El <b>cross-selling<\/b> se produce antes de que se finalice la compra y consiste en <b>ofrecer productos complementarios o equivalentes<\/b> a los que busca el consumidor. Un caf\u00e9 ofrecido al final de una comida puede considerarse cross-selling.<\/li>\n<\/ol>\nAplicado al Data Marketing, se materializa en la secci\u00f3n de <strong>\u00ab<\/strong><b>Productos que se compran frecuentemente juntos\u00bb<\/b> que se puede ver en Amazon. La compra de guantes quir\u00fargicos conlleva la propuesta de comprar una mascarilla quir\u00fargica o un gel hidroalcoh\u00f3lico.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"408\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-tobias-dziuba-907607.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-tobias-dziuba-907607.jpg 640w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-tobias-dziuba-907607-300x191.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\">\n<ol start=\"2\">\n \t<li>El objetivo del <b>up-selling<\/b> es conseguir que el consumidor <b>prefiera el producto o servicio de la gama superior<\/b> para maximizar el margen del vendedor.<\/li>\n<\/ol>\nEstas dos estrategias, que se pueden encontrar entre los gigantes del comercio electr\u00f3nico, se presentan en forma de <strong>recomendaciones basadas en el comportamiento de otros consumidores<\/strong>. <strong>Netflix<\/strong> explica en <strong><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/2843948\">uno de sus informes<\/a><\/strong> que sus <strong>algoritmos<\/strong> se centran en las preferencias de los <strong>usuarios<\/strong> y sus <strong>h\u00e1bitos de visionado<\/strong> para desarrollar un <strong>modelo predictivo relevante<\/strong> para personalizar su oferta.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"427\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-daniel-5216169.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-daniel-5216169.jpg 640w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2022\/11\/pexels-daniel-5216169-300x200.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\">\n<h5>Previsi\u00f3n de ventas<\/h5>\nLa <b>previsi\u00f3n de ventas<\/b> o <b>forecast<\/b> es otro aspecto del marketing que ayuda a desarrollar la estrategia de la empresa.\n<blockquote>Gracias al <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><b>Machine Learning<\/b><\/a> y al <b>despliegue de la <\/b><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/inteligencia-artificial-definicion\"><b>inteligencia artificial<\/b><\/a>, es posible que una web de comercio electr\u00f3nico pueda <b>predecir sus ventas a diario<\/b>.<\/blockquote>\nEs el caso de <b>Sephora, que en 2018 asegur\u00f3 ser capaz de predecir sus ventas<\/b> en su web. Este <b>tedioso y largo trabajo se ha optimizado<\/b> gracias al uso de algoritmos de an\u00e1lisis de comportamiento a corto, medio y largo plazo por parte del equipo de Data de Sephora.&nbsp; Los equipos pueden proponer varios planes de marketing y los programas ofrecen un <b>forecast detallado<\/b>.\n<blockquote>Los <b>perfiles profesionales de marketing<\/b> no se automatizan ni se sustituyen por datos, pero s\u00ed <b>reciben ayuda de los datos procesables<\/b>. Los responsables de marketing est\u00e1n atentos a las predicciones y toman las <b>decisiones m\u00e1s coherentes<\/b> con las necesidades de la empresa.<\/blockquote>\n<h4>Retenci\u00f3n de clientes y riesgo de deserci\u00f3n<\/h4>\nM\u00e1s all\u00e1 del objetivo de atraer nuevos clientes, la empresa debe <b>conservar su base de clientes establecida<\/b>.\n<blockquote>De este modo, los <b>algoritmos predictivos<\/b> permiten evaluar el <b>riesgo de deserci\u00f3n<\/b> de cada cliente, es decir, el <b>riesgo de abandono<\/b>.<\/blockquote>\nEl t\u00e9rmino \u00ab<b>churn<\/b>\u00bb se refiere a la proporci\u00f3n de <b>clientes que se pierden durante un periodo determinado<\/b>. Entre los <b>sectores m\u00e1s preocupados por el churn<\/b> est\u00e1n el de la telefon\u00eda m\u00f3vil y el de la banca.\n<blockquote>Para no tener que <b>sustituir a los clientes perdidos por otros nuevos<\/b>, lo que cuesta dinero y tiempo, es necesario comprender con precisi\u00f3n los motivos de su insatisfacci\u00f3n.<\/blockquote>\nEsto puede hacerse mediante el <b>seguimiento de las ofertas de la competencia<\/b>, el <b>c\u00e1lculo de la frecuencia de nuevas compras<\/b> o cancelaciones, o el <b>seguimiento de las opiniones de los consumidores<\/b>.\n<h4>Fidelizaci\u00f3n de clientes<\/h4>\nEl uso de los datos permite una mejor segmentaci\u00f3n de los clientes e incluso<b> una segmentaci\u00f3n actualizada en tiempo real<\/b>. Estos clusterings se utilizan para optimizar la estrategia de fidelizaci\u00f3n. Los clientes fieles <b>se pueden<\/b> <b>beneficiar<\/b>, por ejemplo,<b> de ofertas promocionales personalizadas<\/b>. El seguimiento de los clientes y el emailing se hacen m\u00e1s efectivos.\n<blockquote>El objetivo es <b>conocer al interlocutor<\/b> para ofrecerle una <b>experiencia lo m\u00e1s cercana posible a sus expectativas<\/b> personales.<\/blockquote>\nHoy en d\u00eda, los <b>perfiles profesionales del marketing est\u00e1n en constante evoluci\u00f3n<\/b> y esto depende principalmente del an\u00e1lisis de la explosi\u00f3n de datos de que disponen. Sin embargo, podemos identificar <b>tres grandes dificultades hasta el momento<\/b>:\n<ul>\n \t<li>La <b>falta de competencias anal\u00edticas <\/b>en la empresa<\/li>\n \t<li>La <b>ausencia de herramientas de procesamiento<\/b> de Data<\/li>\n \t<li>Un <b>enfoque demasiado d\u00e9bil<\/b> en el an\u00e1lisis <b>Data predictivo<\/b><\/li>\n<\/ul>\n\u00bfA qu\u00e9 esperas para hacer que tu marketing evolucione desarrollando tus habilidades en Data Science?\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre todos nuestros cursos<\/a><\/div><\/div>\n\n{\n\u00ab@context\u00bb: \u00abhttps:\/\/schema.org\u00bb,\n\u00ab@type\u00bb: \u00abFAQPage\u00bb,\n\u00abmainEntity\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abQuestion\u00bb,\n\u00abname\u00bb: \u00ab\u00bfQu\u00e9 es el Data Marketing?\u00bb,\n\u00abacceptedAnswer\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abAnswer\u00bb,\n\u00abtext\u00bb: \u00abEl Data Marketing consiste en crear modelos de explotaci\u00f3n de datos coherentes con las necesidades de la empresa, pero tambi\u00e9n en comprender los retos y usos de la Data Science.  En este art\u00edculo vamos a mostrarte 4 impactos directos de la Data Science en el marketing actual.\u00bb\n}\n}\n}","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El marketing desempe\u00f1a un papel fundamental en el proceso de toma de decisiones de una empresa. El an\u00e1lisis preciso de las necesidades de los consumidores y la comprensi\u00f3n de los segmentos objetivo que conlleva permiten poner en marcha una estrategia eficaz y coherente. Se espera que el volumen mundial de datos se multiplique por 3,7 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":79,"featured_media":166243,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-166241","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166241","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/79"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166241"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166241\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183515,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166241\/revisions\/183515"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/166243"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166241"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166241"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}