Aplicaciones de Data Based Marketing

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segmentacion de mercado consumidor
segmentacion de mercado consumidor

Las herramientas del marketing directo están ganando terreno, pero hay que establecer cuáles son las aplicaciones de Data Based Marketing.

Aplicaciones del Data Based Marketing

Perfilamiento y micro-segmentación: las empresas cuentan con la capacidad de lograr obtener mucha información para vincularla con un solo consumidor. Los datos pueden estar relacionados con el historial de navegación, localización, información de redes sociales, historial de compras y más.

Con estos datos, es posible realizar micro-segmentaciones más específicas de que lo que era posible.

Optimización de contenido: Ya con la información reunida en el perfilamiento y micro-segmentación, se puede hacer llegar a cada usuario contenido personalizado. Con estos contenidos se logra darle al consumidor lo más relevante del contenido estático.

Análisis de sentimiento: Con la inteligencia artificial y las técnicas de procesamiento de lenguaje, es posible obtener información subjetiva basándose en textos no estructurados, sea los que se generan en plataformas de redes sociales.

Esta información sirve para reaccionar a tiempo ante eventualidades.

Características de Data Based Marketing

Para echar a andar una campaña exitosa con data based marketing, hay que hacer una buena gestión.

Definición de estrategia. Es vital tener una visión y objetivos definidos. Para ello hay que considerar dos componentes esenciales: Estrategia de interacción con el cliente y los puntos de contacto centrales para cada etapa.

Comunicación asertiva. Para hacer buen uso del Data Based Marketing hay que generar canales abiertos de comunicación entre departamentos de la empresa. Con esto, se ha de reforzar la infraestructura para compartir información, así como crear las políticas y estandartes para propiciar la interrelación de la información.

Personalización. Toda apuesta por el Data Based Marketing debe buscar crear una mejor experiencia y aumentar el valor de los consumidores. Esto sólo se logra con la personalización, relevancia y recompensa. Con el historial de compras de cada usuario, se podría hacer sugerencias especiales que den recompensas al ofrecer productos que sólo interesan a un individuo.