Digital Marketing

El marketing digital moderno se basa en el uso de datos e IA para optimizar campañas, personalizar la experiencia del cliente y maximizar el retorno de inversión (ROI). Las misiones incluyen el análisis del comportamiento de los clientes, la automatización de campañas, la optimización de canales digitales y la medición de la eficacia de las acciones de marketing.

Responsabilidades principales

a. Gobernanza y recolección de datos de marketing

• Centralización de datos

  • Recuperación, limpieza y estructuración de datos provenientes de herramientas de analítica (Google Analytics, Adobe Analytics), plataformas publicitarias (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads), CRM (Salesforce, HubSpot) y fuentes externas (redes sociales, emails, sitios web).

• Definición de indicadores clave

  • Identificación y seguimiento de KPIs de marketing (ej.: tasa de conversión, costo por adquisición, ROI publicitario, engagement del cliente, lifetime value).

b. Informes y visualización para la toma de decisiones

• Diseño de cuadros de mando

  • Creación de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python) para monitorear en tiempo real el desempeño de las campañas y canales digitales.

• Automatización de informes

  • Uso de IA para generar informes sobre el desempeño de marketing, tendencias y oportunidades de optimización.

c. Modelado y optimización de campañas de marketing

• Desarrollo de modelos

  • Modelos explicativos: Analizar los factores que influyen en el comportamiento de los clientes (ej.: recorrido de compra, interacciones con contenidos).

  • Modelos predictivos: Anticipar tendencias del mercado, comportamientos de compra futuros o tasas de cancelación.

  • Modelos prescriptivos: Recomendar acciones para optimizar presupuestos, segmentar audiencias o personalizar mensajes.

• Uso de IA y machine learning

  • Segmentación avanzada de audiencias para campañas dirigidas.

  • Optimización automática de pujas publicitarias en tiempo real.

  • Generación de contenidos personalizados (ej.: emails, anuncios dinámicos) gracias a la IA generativa.

  • Análisis de sentimientos y tendencias en redes sociales.

d. Colaboración transversal y transformación digital

• Interfaz con equipos de negocio

  • Trabajo con equipos de marketing, ventas, producto y diseño para integrar insights de datos en las estrategias de comunicación y venta.

• Vigilancia tecnológica y normativa

  • Seguimiento de innovaciones en martech (ej.: CDP, DMP, herramientas de automatización de marketing) y regulaciones (ej.: RGPD, leyes de protección de datos).

• Acompañamiento al cambio

  • Formación de equipos en el uso de herramientas de datos/IA y promoción de una cultura basada en datos.

Ejemplos de proyectos concretos

• Personalización de campañas

  • Uso de machine learning para segmentar audiencias y personalizar mensajes, aumentando la tasa de conversión en un 20 %.

• Optimización de presupuestos publicitarios

  • Desarrollo de un modelo predictivo para asignar automáticamente presupuestos entre canales (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads) según el ROI.

• Automatización de emails

  • Implementación de un sistema de IA para enviar emails personalizados según el comportamiento de los usuarios, mejorando el engagement en un 30 %.

• Análisis de sentimientos

  • Despliegue de una herramienta NLP para analizar reseñas de clientes y menciones en redes sociales, identificando oportunidades de mejora de producto.