La Data Science según los gigantes del marketing en IAB Conecta 2018

Bajo el marco de el congreso más importante en México de publicidad digital y marketing interactivo, IAB Conecta 2018, el equipo de Colaborativo presenció una conferencia magistral sobre uno de los temas rectores de la publicidad y el marketing: la Data Science.

Siendo moderados por Luis Badillo, CEO de la agencia digital Masclicks, Marco García, Country Manager de Attachmedia; Paul Fervoy, Digital Analyst en MiWeb, y Annabelle Morand, CEO de Webedia Latam, se apoderaron de una de las salas de IAB Conecta 2018.

Partiendo de su amplia experiencia y conocimientos envidiables, esta trinidad de gigantes del marketing ofrecieron una conferencia que, a pesar de durar tan sólo un tercio de hora, dejó más que satisfechos a su audiencia.

Contextualizando un poco, la Data Science o Cienca de Datos en español, es un campo interdisciplinario basado en métodos científicos, procesos y sistemas para adquirir conocimiento de datos en sus diferentes formas.

La Data Science significa un nuevo paradigma del markeing interactivo en el siglo actual, donde los investigadores de datos se apoyan de sistemas y procesos contemporáneos: estadística, minería de datos, aprendizaje automático, analítica predictiva, ecuaciones, algoritmos y evaluación e interpretación de resultados.

“Dando los primeros pasos en Marketing Data Science. Integrando un equipo y accionables.” Así mencionó la ya referida trinidad a su conferencia, de la que a continuación se puntualizan los más valiosos conocimientos expuestos.

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Data Science

Hoy en día, con el avance vertiginoso de la tecnología, la Data Science tiene alcances sorprendentes. Ésta funciona por medio de algoritmos, los cuales se utilizan para posicionar mejor los productos y servicios de determinada marca, posicionándola sobre las demás.

Actualmente, una foto o un video son suficientes elementos para que, mediante la Data Science, se identifique la audiencia correcta de una marca. Edad, sexo, vestimenta, miradas e incluso gestos faciales, detectados por un lente vinculado a una herramienta adecuada de Data Science, son capaces de identificar y predecir los intereses de las personas estudiadas.

Los tres expositores coinciden en que los datos obtenidos en el análisis de datos son valiosos sólo si están por encima del 95% de coincidencias, por lo que es imprescindible contar con una data de calidad. No es cuestión de medir por medir.

Primeros pasos en la Data Science: fundamentales

El primer aspecto a tomar en cuenta de una marca que recién comienza a utilizar la Data Science, es saber identificar el objetivo; el análisis de data no tiene sentido si antes no se ha definido con claridad el objetivo que tiene la marca al recabar toda esa información que pretende.

En segundo lugar, es necesario conocer los límites de nuestra intuición; por más corazonadas que se sientan sobre un aspecto, es preferible inclinarse por los resultados obtenidos por el análisis de datos.

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El límite entre la Data Science y el análisis humano

Es altamente recomendable contar con un equipo que maneje perfectamente la Data Science, ya que no hay que olvidar que, por más avanzada que esté la tecnología en la actualidad, el análisis humano prevalece sobre el de la máquina.

Si no se puede contar con un equipo completo que se encargue de la Data Science, podría bastar el tener la suficiente sensibilidad para identificar todos aquellos errores que se presentan fuera del alcance de la tecnología.

¿La Data Science es para todo tipo de industria?

Sí, pero sus variaciones dependen de cada mercado. Los algoritmos de la Data Science jamás son fijos, sino que van modificándose de acuerdo a los mercados y a las situaciones en que se desarrollan; se van adaptando a los cambios del contexto.

Resultados tangibles de la Data Science

Permiten una importante predicción de mercado, con lo que se deja de gastar esfuerzos en lo que no lo merece, enfocándose únicamente en lo necesario agregando más valor al consumidor que se ubica por medio de la data, además de que ayuda ampliamente a perfilar las audiencias, permitiendo conocer realmente a los consumidores del mercado y así identificar sus preferencias.