Uno de los principales problemas a los que se enfrenta cualquier departamento de marketing, independientemente del sector, es la investigación. Realizar estudios es caro, pues hace falta tiempo, eso que en las organizaciones tanto falta y otras tantas veces también falta capacidad para poder tratar los datos y convertirlos en conocimiento. Por esas razones en la mayoría de los casos se subcontrata.
La subcontratación es una solución inteligente, ya que al no ser el “core” del negocio, un proveedor experto podrá aportar un servicio mejor y mantener al departamento de marketing focalizado en su compañía. Pero son servicios de alto valor añadido, y eso significa que el coste inicial para obtenerlos es caro y, por supuesto, como en muchas inversiones, sacarle rentabilidad depende de quien realice la inversión.
Los estudios de mercado suelen ser complejos, sea el mercado que sea. En el caso del marketing político, este tipo de estudios se suelen realizar por grandes empresas demoscópicas o, en su defecto, por cuadros del partido utilizando datos de fuentes oficiales. Son, por decirlo de una forma, la solución barata. Una solución que hasta hace pocos años ha resultado efectiva pero que, en la era digital con volumen de datos tan amplio, se queda corta. Es una solución, por decirlo de una manera, de “trazo gordo”.
Utilizar los datos demográficos básicos es necesario, pero se queda corto para hilar lo suficientemente fino como para garantizar que “el tiro” va a ser realmente acertado. Y para eso hay que utilizar técnicas de “big data” y “data science”.
En marketing político, el mejor ejemplo que hay es la campaña de Obama de 2008, durante la cual el Partido Demócrata obtuvo un gran volumen de datos del electorado. Datos que trabajó y utilizó de manera bastante acertada, pero sin llegar a realizar un análisis profundo de los mismos.
Este conocimiento repercutió directamente en la elección de Barack Obama como Presidente de Estados Unidos, resultado claramente satisfactorio para el Partido Demócrata que, desde ese momento, decidió empezar a trabajar los datos para lograr aumentar el número de votantes registrados, generar más persuasión en el electorado (mensaje adecuado, al público adecuado, en el momento adecuado en el lugar adecuado) y aumentar el número de votantes.
Sobre cómo aplicaron la data science: la idea principal era lograr un modelo que aceptara grandes volúmenes de datos, que la recolección de los mismos fuese rápida y que su modificación fuese sencilla. Para eso utilizaron modelos SQL, que en la actualidad los utilizan multitud de empresas de cualquier sector para su gestión.
La utilización de la data science permitió comunicarse con cada uno de los votantes de manera casi personalizada, lo que permitió centrar “el tiro” y llegar a cumplir los objetivos anteriormente mencionados: aumentar el número de votantes, persuadir más y aumentar el número de votantes. Y todo esto, con un software de análisis de datos que realizaba dicho análisis de manera automática, algo que está bien, pero no resta ni un ápice de mérito a entender dichos análisis y con ellos tomar las decisiones adecuadas.
Recurrir al análisis de datos en marketing, sea en el sector que sea, supone una inversión costosa, pero bien utilizada garantiza un ROI más que positivo ya que permite incrementar sustancialmente la probabilidad de dirigirse al público objetivo de la manera correcta, enviándole un mensaje de su interés y en el momento y lugar adecuados. Mejora la comunicación de cualquier compañía con su público. Asimismo, a parte de las dificultades técnicas de las que ya se ha hablado, se presentan dificultades legales, ya que la normativa de protección de datos, especialmente en Europa y en España, es muy estricta. Y es un tema al que nos aproximaremos en un próximo post debido a la importancia de la protección de datos y a las duras consecuencias que puede suponer incumplir dichas normas.
