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La cantidad de información que pueden recibir las empresas acerca de sus clientes es tan enorme que sin ayuda tecnológica sería imposible asimilarla y sacar conclusiones de ella. Es en este contexto en el que entra el juego el Data Science.
Fue en los años 70 cuando el Data Science empezó a utilizarse para procesar datos, pero no fue hasta 2001 cuando se empezó a extraer todo su potencial y a ser una disciplina en sí misma.
El marketing es una disciplina que se basa en datos y gracias al Data Science ha podido mejorar sus estrategias, como la de social commerce. Un claro dato de su importancia en el mundo empresarial lo vemos en la evolución de su crecimiento en países como España según el IDC (International Data Corporation):
- Año 2017: generó 170 millones de euros.
- Año 2018: generó 218 millones de euros.
- Año 2019: alcanzó los 251 millones de euros.
En este artículo queremos mostrarte los beneficios que puede tener para tu empresa y, concretamente, para tu social commerce, la implementación del Big Data, así como las 3 herramientas que te ayudarán a utilizarlo.
¿Qué es el Data Science?
El Data Science o ciencia de datos es la práctica que hace posible la extracción de información valiosa a partir de los datos en bruto. Por lo tanto, a nivel de marketing, nos permitiría saber una gran cantidad de información acerca de nuestros clientes por el rastro que van dejando en las diferentes plataformas que visitan.
El Data Science es toda una disciplina profesional que lleva a cabo la persona conocida como data scientist y que abarca campos como la estadística, las matemáticas o la programación. De hecho, según el 76% de las empresas españolas, el Data Science será de los servicios más importantes para una marca en los próximos años.
Beneficios del Data Science en el social commerce
El Data Science se puede aplicar a muchos departamentos de una misma empresa, pero si nos centramos en el social commerce, estos son los beneficios que tendría su implementación:
- Conocer mejor al público objetivo: en el social commerce es fundamental conocer las características de tu público objetivo para crear contenido en redes sociales que les resulte atractivo, darle el tono correcto a tus publicaciones y saber qué valores debes transmitir. La implementación del data science te permitirá clasificar a tu público en función de determinadas características como gustos, profesión, edad y sexo, entre otras. De esta misma manera, también puedes perfilar el catálogos de los productos o servicios que expongas en tu social commerce. Por ejemplo, quizás en redes te siguen más personas adolescentes, por lo que puede ser más interesante promocionar por estas plataformas solo los productos o servicios que van destinados a este target.
- Mejorar el customer experience de tu social commerce: según un estudio, el 80% de los usuarios considera la experiencia que tienen con una marca igual de importante que la calidad de sus productos y servicios. El Data Science, en este sentido, es una gran opción para monitorizar las interacciones que el público tiene con tu marca en redes sociales y, así, obtener información interesante de una manera no intrusiva para mejorar tus servicios.
- Conocer a tu competencia: el Data Science no solo te permite conocer datos de tu empresa, sino también de la competencia. De esta manera podrás conocer algunas de las estrategias que están siguiendo y les están funcionando para adaptarla a tu marca y conseguir también grandes resultados.
- Predecir la demanda de un producto o servicio: gracias a los datos que puedes ir almacenando con las herramientas de Data Science (de las que posteriormente hablaremos), puedes predecir información muy interesante acerca del consumo de tu marca y adivinar tendencias. En definitiva, podrás identificar los comportamientos de los consumidores como, por ejemplo, sus búsquedas. Esto te ayudará enormemente a preparar estrategias de marketing para tu social commerce y centrarte en aquellos productos o servicios que presenten una curva de consumo más elevada.
- Posicionar tu marca en las redes sociales: gracias, por ejemplo, al análisis de hashtags, puedes ver cuáles son los más adecuados para tu marca y los que mejor te están funcionando para potenciar su uso y así conseguir una mayor visibilidad para tus productos o servicios.
3 herramientas clave de Data Science en el social commerce
Los Data Scientist (los profesionales que se dedican al sector del Data Science) utilizan diferentes herramientas en su día a día para poder extraer todos esos datos valiosos de los que hemos estado hablando. Aquí te dejamos 3 de las que más consideramos que pueden ayudarte en tu estrategia de social commerce.
Sprout Social
Con esta herramienta no solo podrás analizar datos de una red social en concretos, sino que podrás hacerlo con varias y comparar resultados entre ellas. Con Sprout Social puedes medir las impresiones, hacer un recuento de clics, medir el crecimiento de tu audiencia, evaluar las interacciones, analizar el desempeño del contenido, y mucho más.
Además, para que el equipo entero pueda conocer los datos, con esta herramienta puedes generar reportes sencillos de entender e incluso personalizables.
HubSpot
Con esta herramienta de análisis puedes vincular el desempeño de tus redes sociales con los ingresos y el crecimiento de tu empresa y obtener reportes de tu estrategia de social commerce.
Al igual que la anterior, también podrás comparar los resultados de las diferentes redes sociales de tu marca, así como disponer de una amplia variedad de gráficas e imágenes con cifras desglosadas.
BuzzSumo
Analizar la interacción de cualquier pieza de contenido que subes a redes y el desempeño de las palabras clave es fundamental en tu estrategia de social commerce. Con BuzzSumo puedes hacerlo, lo que te permitirá sacar mucha información sobre tus productos y servicios y conocer tu comparación con respecto a la competencia.
La utilización del Data Science en el social commerce es una forma de potenciar tu negocio y de brindarle un mejor servicio a tus consumidores. Invertir en este tipo de tecnología hace de tu empresa un negocio más eficiente y con mejores resultados. Tener una gran cantidad de datos a tu disposición es increíble, pero la clave está en saber interpretarlos con las herramientas que te hemos mencionado para hacerlos realmente valiosos.
