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En un mundo cada vez más digitalizado las personas tendemos cada vez más a realizar análisis y comparaciones en nuestro día a día. Estos análisis son muchos más exhaustivos para el que trabaja con información y toma decisiones en base a los datos.
El marketing digital se compone de mucho análisis y muchos datos, MUCHÍSIMOS y una buena gestión de los datos es vital para garantizar el éxito.
Mi trabajo como ingeniero de datos es proveer al departamento de marketing y al resto de departamentos de las empresas la información que necesitan y para ello mis labores son:
En los siguiente artículos se detallan en más profundidad un ejemplo de cuáles serían las etapas en el desarrollo de Proyecto de Business Intelligence y las herramientas que utilizo para el desarrollo del proyecto
Después de explicar un poco en qué consiste el trabajo del ingeniero de datos continúo explicando los beneficios de la Ingeniería de datos en el departamento de Marketing.
La gran mayoría de clientes que contrata los servicios de una consultora de marketing digital lo hace para llevar las campañas de marketing en Facebook Ads, Google Ads, Criteo o twenga por ejemplo. Además, suelen ser empresas muy digitalizadas y suelen tener bases de datos con el historial de ventas, información de usuarios etc…
La respuesta es que sí, teniendo la base de datos del cliente con el histórico de ventas podemos segmentar a los clientes en diferentes grupos para hacer una publicidad mucho más personalizada.
Me explico con un ejemplo, sabemos que productos son los que más compran los clientes, este producto pertenece a una familia de productos y a una categoría. Se puede decir que el producto favorito, la familia favorita y la categoría favorita del cliente es la que más veces ha comprado.
Además, sabemos cuánto dinero han gastado los clientes en el Ecommerce, se puede segmentar a los clientes en diferentes categorías (A+, A, B, C) en base al importe gastado. Por ejemplo, el 10% de los clientes qué más se han gastado en el último año le asignamos la categoría A+, del 10% al 40% a la categoría A, del 40% al 65% a la categoría B y del 65% al 100% a la categoría C.
Aparte de todo esto, tenemos la frecuencia con la que compran en el Ecommerce. Consultando en el periodo del último año podemos segmentar a los clientes con esta categorización:
Para afinar mucho más, podemos consultar la fecha de su última compra para saber cuántos días hace que realizó la compra para conseguir una clasificación como esta:
Después de realizar estas segmentaciones de los clientes de la base de datos, se obtiene un feed de este tipo que será la base para construir las campañas de Marketing en Facebook Ads, Google Ads, Instagram, Twitter…
El objetivo de la generación de este tipo de feeds es personalizar muy mucho las campañas de marketing, ofrecer a los clientes que ya tenemos los productos que les gusta porque ya lo han comprado alguna vez, invertir menos gasto en los clientes que son muy recurrentes y más gasto en los que compran menos…
Estas preguntas y muchas otras son clave para medir el impacto que tienen las campañas de Marketing pero… y cómo hacemos esto?
Por suerte para la mayoría de Agencias de Marketing existen herramientas que sin tener conocimientos de programación permiten extraer los datos de Facebook, Adwords, Twitter etc… Este tipo de herramientas son muy ágiles ya que en un par de minutos tienes toda la Info en un excel. La herramienta que conozco y usan el 99% de las agencias es SUPERMETRICS, es un plugin para Google Sheets qué importa los datos y los vuelca a una Hoja de SpreadSheets.
Google además está potenciando y mucho la SUITE analítica de datos que tienen, DATA STUDIO. Esta herramienta tiene muy buena integración con SpreadSheets y como supermetrics, el 99% de las agencias usan Data Studio para generar Dashboards y analizar los datos de las campañas.
Mi opinión es que este tipo de herramientas está muy bien para empezar pero cuando se tienen gran cantidad de datos, muchos orígenes, se quiere automatizar o se quiere llevar una gestión en los datos más precisa… Tenemos que recurrir a la ingeniería de datos denominado ahora Big Data.
Para todo esto es clave el trabajo del Ingeniero de datos, va mucho más allá de lo que se puede hacer con un simple SpreadSheets y un panel de Data Studio, prácticamente puede realizar cualquier cosa que se le pida y automatizar.
En este artículo se ve un ejemplo de automatización de procesos: http://datamanagement.es/blog/2019/09/29/automatizacion-y-optimizacion-de-procesos/
El ingeniero de datos tiene una formación muy técnica, tiene conocimientos de programación y diseño de bases de datos, por eso no utiliza herramientas como SUPERMETRICS.
Programa la extracción de datos de todos los orígenes, automatiza esa extracción para qué ninguna persona “pierda” tiempo en preparar informes y Cuadros de Mandos.
Diseña complejos modelos de datos para almacenar de forma eficiente la gran cantidad de datos qué importa de todos los orígenes.
Desarrolla eficientes y complejos Cuadros de Mandos que contienen toda la información centralizada y está siempre accesible con información actualizada para qué los analistas puedan realizar el trabajo como mejor saben hacerlo qué es analizar.
Y por último, el ingeniero de datos garantiza con los procesos ETL que la información siempre esté disponible y actualizada, la información sea veraz y completa y satisfaga las necesidades del departamento.
Virgen del pilar nº4, ático H
03330 Crevillente (Alicante)
Francisco Rodriguez Alfaro