En este post profundizamos en la utilización de Data Analytics para marketing y también para el sector banca y para healthcare o salud. El análisis de datos tiene cada vez más importancia a la hora de diseñar estrategias de marketing digital y off line. Los sectores de banca y de salud son unos de los que más han empleado el Data Analytics para analizar los datos y aprovecharlos. Te contamos qué se consigue con data Analytics aplicándolo a estos sectores.

Data Analytics para marketing

El análisis de los datos en el marketing online y off line ha cobrado cada vez más importancia. Data Analytics para marketing es cada vez más necesario y se emplea para extraer conclusiones de cara a la toma de decisiones. Las estrategias de marketing digital se basan en el análisis de datos, pues son el respaldo de las acciones que se llevarán a cabo en estos procesos. El análisis de datos en marketing también permite entender y conocer mucho mejor al target o público objetivo.
El marketing es un departamento fundamental en todas las empresas. Empleando Data Analytics se pueden predecir los gustos e intereses de los consumidores. Así ofreceremos una mejor experiencia y podremos fidelizarlos. De los datos que tenemos gracias a Data Analytics extraeremos esa información útil para la tomar decisiones estratégicas.
El principal beneficio del análisis de datos es la toma de decisiones respaldadas por datos objetivos, estas decisiones nos conducen a una serie de beneficios como son: La realización de campañas específicas, ajustar precios según la demanda, personalizar las características de los servicios a las necesidades del cliente, mejor administración del inventario, una entrega más rápida, una clientela más leal y por lo tanto mayor rentabilidad para tu negocio.

Aplicaciones del Data Analytics para marketing

Gracias al Data Analytics podemos emplear técnicas del análisis de datos al marketing digital. Por ejemplo, por medio del Data Analytics mejoramos nuestros resultados en campañas en Google Ads, Social Ads, email marketing, SEO, etc.
Por el Data Analytics para marketing conocemos mejor la voz de consumidor (voice of the costumer). Por medio de encuestas obtenemos datos demográficos y frecuencia con la que compran los consumidores y su intención de recomendar los servicios.
También gracias al Data Analytics para marketing conseguimos el desarrollo del buyer persona. Este buyer persona se crea a base de datos reales obtenidos en el análisis de datos. También conocemos el recorrido del cliente a lo largo de los distintos puntos de contacto e interrelación con una empresa (customer Journey). Localiza oportunidades de mejora e identifica pasos complicados con los que se topa el cliente a la hora de comprar.
También se puede emplear Data Analytics para mejorar los Ratios de Conversión (CRO) a partir del análisis de las ventas transaccionales y del customer journey de los clientes. También puede emplearse para análisis de tareas críticas, clasificándolas por orden de importancia.
Se puede efectuar un análisis de factores clave y de deficiencias para conocer qué funciones o características del servicio o producto dan mayor satisfacción y fidelizan más, y por contra, cuáles se valoran peor. Además, se puede realizar análisis conjoint para obtener una visión más exacta de las valoraciones de los clientes durante las etapas de desarrollo de producto. Además,

Data Analytics para banca

El uso de Data Analytics para banca es más que una tendencia. Para los bancos es una necesidad usar Data Analytics. Para enfocar sus recursos de manera más eficiente, tomar decisiones más inteligentes y mejorar sus ratios de venta. Los bancos emplean Data transformar todos sus datos en aprender más de sus clientes y su comportamiento para impulsar nuevas oportunidades de negocio. Los Data Analyst, con la ayuda de modelos precisos de aprendizaje automático, detectan nuevas oportunidades de negocio centrarse en los datos más relevantes.
Asimismo, se realiza un marketing personalizado mucho más acertado, que se adapte realmente a las necesidades y preferencias del cliente. datos de comportamiento, demográficos e históricos de compra, entre otros, para construir un modelo que predice la probabilidad de respuesta de un cliente a una promoción o una oferta.
También el sector bancario utiliza Data Analytics para detectar y prevenir fraudes relacionados con tarjetas de crédito, contabilidad, seguros, etc. En este caso es fundamental anticiparse, ya que cuanto antes se restrinjan las actividades se aminorarán las pérdidas. Por medio de una obtención de muestras de datos para la estimación de modelos y pruebas preliminares se detecta el fraude.
Otro uso de Data Analytics es la elaboración de modelos de riesgo para los bancos de inversión. Ayuda a regular las actividades financieras y desempeña el papel más importante a la hora de fijar el precio de los instrumentos financieros. Con Data Analytics el sector financiero está elaborando modelos de riesgo mucho más eficaces,
El Data Analytics para banca también permite a una empresa predecir lo que su cliente va a generar a lo largo del valor de su vida mientras dure la relación comercial. Este índice ayuda a crear y mantener relaciones beneficiosas con clientes seleccionados, generando así una mayor rentabilidad y crecimiento del negocio.

Adquirir y retener clientes rentables es un reto cada vez mayor para los bancos. A medida que la competencia se hace más fuerte, los bancos necesitan ahora una visión integral de cada cliente para enfocar sus recursos de manera eficiente. Aquí es donde entra la ciencia de datos. En primer lugar, hay que tener en cuenta una gran cantidad de datos: como las nociones de adquisición y desgaste de clientes, el uso de diversos productos y servicios bancarios, su volumen y rentabilidad, así como otras características de los clientes como datos geográficos, demográficos y de mercado.
También otra función sería la que realizan los traders que trabajan con precios de diferentes sectores emplean sensores para gestionar la diversidad de commodities. Esto le permite al trader tener información en tiempo real y predecir más fácilmente apoyados en datos.
Data Analytics también puede emplearse para conseguir una segmentación de clientes más eficaz, lo que también ayuda a mejorar el servicio al cliente y ayudar a la fidelización y retención de los clientes. Asimismo, con Data Analytics, se pueden crear motores de recomendación, identificando clientes y capturando datos que muestran sus interacciones para evitar la repetición de las ofertas. También ofrecen al cliente justo lo que busca.

Data Analytics para healthcare

La multitud de datos médicos permite que Data Analytics para healthcare o sector salud sea de las más importantes. Además, con la pandemia, el relanzamiento de la telemedicina o de las consultas a distancia. El uso de gadgets y apps de salud, y el aumento de las búsquedas en Google sobre temas de salud, el volumen de datos se ha disparado. 

Con Data Analytics el descubrimiento de medicinas tiene menos coste y/o también se reduce el tiempo que se necesita para desarrollarlos. Gracias a Data Analytics, los científicos simulan la reacción de un medicamento con células y proteínas del organismo. Data Analytics también permite personalizar los tratamientos. Empleando los datos para suministrar tratamientos más específicos y personalizados. Además, por medio de Data Analytics y con datos del paciente una vez que sale del hospital, se realiza más correctamente el seguimiento de pacientes. En el propio hospital también se emplea Data Analytics, reduciendo considerablemente la estancia promedio de los pacientes y conseguir así un importante ahorro para el hospital.

Además, Data Analytics permite prevenir y diagnosticar enfermedades, detectando problemas antes de que sea irreversible. La máquina aprende a identificar patrones en los datos visuales y sabrá luego detectar anomalías con gran precisión. Además, los chatbots de IA pueden comunicarse con los pacientes para que les describan sus síntomas, hacer preguntas, etc, y esos datos pueden ser analizados por los Data Analyst.

 Data Analytis también se emplea para gestión clínica, obteniendo hospitales más eficaces y rentables.
Después de leer este post tienes una visión general muy amplia de qué aporta Data Analytics para marketing, banca y healthcare. En la formación de Data Analytics de DS4B se emplean ejemplos como los que te vas a encontrar en tu día a día como Data Analyst en una empresa.