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¿Qué es y qué no es la ciencia de datos?
Hay mucha confusión sobre lo que hace y lo que no hace un científico de datos. Específicamente, las personas a menudo intercambian los términos de ciencia de datos y análisis de datos. La forma más fácil de diferenciar entre los dos es que un científico de datos busca predecir el futuro, mientras que un analista de datos busca resumir el pasado. Los científicos de datos crean modelos predictivos usando regresión, aprendizaje automático y otros métodos estadísticos avanzados, mientras que un analista de datos usa estadísticas descriptivas para analizar patrones pasados.

Un científico de datos no es un ingeniero de software. Su capacidad de programación es suficiente para ejecutar el aprendizaje automático y los análisis estadísticos que necesitan utilizando plataformas como R, Python y SAS, pero no para desarrollar software o administrar la infraestructura como lo haría un ingeniero. La ciencia de datos es la intersección entre la experiencia comercial, la programación y las estadísticas, donde la programación es simplemente un medio para obtener información utilizando estadísticas y experiencia comercial o de dominio.

La caja de herramientas del científico de datos utiliza inteligencia artificial y modelos matemáticos para desbloquear un nuevo conjunto de conocimientos. Un científico de datos de marketing puede responder preguntas como: ¿Quiénes son sus clientes más prometedores? ¿Qué alternativas de elección tienen los consumidores de su producto? ¿Cómo se siente la gente acerca de tu marca? ¿Qué otros productos quieren comprar sus clientes? Al aprovechar al científico de datos, un equipo de marketing puede eliminar el desperdicio y dirigirse a los clientes de manera rentable y personalizada.

Comprender el flujo de trabajo de la ciencia de datos
Comprender el flujo de trabajo de la ciencia de datos permitirá que su equipo de marketing se comunique con el científico de datos de manera efectiva. Una vez que haya definido su tarea y obtenido acceso a sus datos, el científico de datos realizará un análisis exploratorio de datos para tener una idea del modelo correcto para encontrar la información que estamos buscando. Esto podría significar probar modelos en conjuntos de datos históricos y medir su precisión o una variedad de otros métodos para crear un punto de referencia contra el cual medir el éxito de cualquier modelo que elijamos. Después de elegir el modelo, los datos se formatean de manera viable. Esto podría implicar descubrir cómo lidiar con valores faltantes, duplicados u otras variables que hacen que el modelo sea más difícil de aplicar. Luego, el modelo se ejecuta en una partición de los datos para entrenarlo. El método elegido se adaptará a los datos y luego le permitirá aplicar el modelo a cualquier conjunto de datos con los mismos parámetros. Finalmente viene el ajuste fino del modelo. Esto significa que el modelo no está sobreajustado a los datos y que se ejecuta como se supone que debe hacerlo.

Ejemplos y casos de uso de aplicaciones de ciencia de datos en marketing
Echemos un vistazo a un escenario con el que la mayoría de los profesionales de marketing están profundamente familiarizados. Una empresa está gastando una pequeña fortuna en marketing y los anuncios tienen mucha visibilidad, pero el retorno de la inversión no se acerca a las expectativas. Entra el científico de datos. A través de los datos recopilados en el sitio web y las páginas de las redes sociales, el científico de datos puede comprender la demografía de la base de clientes. Esta comprensión va más allá de la edad, la ubicación geográfica y el género de antaño. Un simple análisis de afinidad (también conocido como análisis de canasta de mercado), en el que analizamos la concurrencia de ciertos comportamientos de los consumidores, le brindará detalles sobre qué más es probable que compre este cliente.

A continuación se muestra una representación visual de un análisis de afinidad para artículos de comestibles. Mediante un análisis de afinidad, un especialista en marketing puede ver patrones como que las personas que compran cosméticos masculinos probablemente también compren agua embotellada.

Si bien los minoristas han empleado el análisis de la canasta de mercado durante años, en la nueva era, le brinda información más allá de las personas que compran mantequilla de almendras y que también es probable que compren pan. Puede brindarle una perspectiva menos intuitiva, pero igualmente procesable, como que los amantes de la comida probablemente también sean entusiastas de la decoración del hogar y es probable que vean "Yoga con Adriene" en YouTube (afinidades producidas con la caja de herramientas Think with Google). Esto le permite comercializar en nuevos lugares donde está presente su base de clientes, al mismo tiempo que lo expone a una nueva audiencia, aumentando su visibilidad sin arruinarse en material de marketing.

Los científicos de datos buscan optimizar cada oportunidad que tienen
En ciencia de datos y marketing de crecimiento, el nombre del juego es optimización. Un especialista en marketing de crecimiento es consciente de que el éxito empresarial se debe, en gran parte, a los ingresos rentables. Vincular la estrategia de marketing de una empresa a indicadores clave de rendimiento como el valor de por vida del cliente, la incrementalidad y el costo por adquisición de cliente es absolutamente necesario para un panorama comercial competitivo. Las empresas simplemente no pueden permitirse gastar en marketing que no contribuya a sus resultados. Una herramienta favorita de todos los científicos de datos y que es absolutamente necesaria para el vendedor de hoy en día para ayudar con esto es la segmentación.