Marketing y ciencia de datos: cómo se integran y qué impacto tienen en la sociedad
Por el Equipo docente del Instituto Data Science · Actualizado en octubre de 2026
La transformación digital redefinió cómo las marcas se conectan con las personas. Marketing y ciencia de datos ya no funcionan como mundos separados: se potencian para diseñar estrategias más eficientes, personalizadas y medibles. Acá vemos cómo se integran y qué preguntas éticas plantean.
Resumen: el marketing tradicional llega a muchas personas que nunca van a comprar. La ciencia de datos permite identificar a quienes sí tienen interés y posibilidad de comprar, entender qué argumentos funcionan con cada segmento y ajustar el mensaje. Cuanto más fina es la segmentación, más efectivo suele ser el mensaje, pero también crece la preocupación por la privacidad y la autonomía de las personas.
Marketing indirecto vs. marketing directo: el punto de partida
La American Marketing Association define el marketing como la actividad, el conjunto de instituciones y los procesos para crear, comunicar, entregar e intercambiar ofertas que tienen valor para clientes, socios y la sociedad en general. Tradicionalmente se dividió en dos grandes enfoques.
Marketing indirecto
Anuncios masivos en televisión, radio o diarios, pensados para mantener una marca presente en la mente de millones de personas. Es amplio, difuso y difícil de medir. Busca que, cuando llegue el momento de consumir, la persona recuerde esa marca.
Marketing directo
Apunta a provocar acciones inmediatas: un clic, un registro, una compra. Es más fácil de medir porque genera impulsos concretos en el avance del embudo de consumo.
El problema que comparten: mensajes que llegan a todos
Ambos enfoques llegan, sin distinguir, a tres tipos de personas.
Quienes nunca consumirán el producto
No les interesa o no lo necesitan.
Quienes lo desean pero no pueden pagarlo
Hay interés, pero no capacidad de compra.
Quienes sí pueden y quieren comprarlo
El público ideal, que suele ser un grupo pequeño.
Gran parte del presupuesto termina gastándose en los dos primeros grupos. Un ejemplo con números inventados, solo para ilustrar:
| Grupo | Personas alcanzadas | Costo (USD 5 cada 1.000) |
|---|---|---|
| Nunca comprarán | 60.000 | USD 300 |
| Quieren pero no pueden pagar | 25.000 | USD 125 |
| Pueden y quieren comprar | 15.000 | USD 75 |
| Total | 100.000 | USD 500 |
En este caso hipotético, USD 425 de USD 500 (85 %) llegan a personas que no van a comprar. Los porcentajes son inventados y varían mucho según el producto y el canal.
El rol de la ciencia de datos: identificar, segmentar y sintonizar
Aquí es donde la ciencia de datos cambia el marketing moderno.
1. Identificar a los compradores reales
Los modelos permiten detectar el pequeño grupo de consumidores dispuestos y en condiciones de comprar. Esto reduce el desperdicio de pauta y aumenta la eficiencia del mensaje.
2. Descubrir qué argumentos funcionan con cada segmento
Con el análisis de patrones, comportamientos y preferencias se construyen mensajes que conectan con quienes tienen más probabilidad de comprar.
A este proceso lo llamamos sintonización: ajustar la comunicación para que resuene con las motivaciones de cada grupo. Técnicamente suele apoyarse en clustering para segmentar y en modelos de clasificación para estimar la probabilidad de compra. Mirá la guía de Machine Learning.
De la segmentación masiva a la hiperpersonalización
A medida que se avanza hacia nichos más pequeños, los mensajes se vuelven más efectivos. El nivel máximo de precisión es el individuo.
| Nivel | Qué se hace |
|---|---|
| Masivo | El mismo mensaje para todos |
| Segmentos | Un mensaje por grupo de clientes similares |
| Nichos | Grupos pequeños con intereses específicos |
| Individuo | Mensajes adaptados a cada persona |
Cuanto más conoce una marca los motivos emocionales y racionales de una persona, más persuasivo puede volverse su mensaje. De ahí surge la pregunta ética de fondo: ¿hasta qué punto la hiperpersonalización limita la libertad de decidir racionalmente?
Qué dice la investigación
Hay evidencia de que personalizar funciona.
Matz et al. (2017), PNAS
Tres experimentos de campo en Facebook con más de 3,5 millones de personas. Los anuncios adaptados a un rasgo de personalidad inferido (extraversión o apertura) lograron hasta 40 % más de clics y hasta 50 % más de compras que los no adaptados.
Cómo leerlo
Los resultados son de campañas concretas en una plataforma. No garantizan el mismo efecto en otro producto, canal o país. Y que algo sea efectivo no responde si es aceptable.
Límites éticos y normativa
La potencia de estas técnicas exige reglas claras sobre el uso de datos personales.
Argentina: Ley 25.326
El artículo 27 permite tratar datos aptos para establecer perfiles con fines promocionales o publicitarios cuando figuren en documentos accesibles al público o hayan sido facilitados por sus titulares u obtenidos con su consentimiento. La persona puede pedir en cualquier momento el retiro o el bloqueo de su nombre de esos bancos de datos. El artículo 6 exige informar de forma expresa y clara la finalidad antes de recabar los datos.
Unión Europea: RGPD
El artículo 21 reconoce el derecho a oponerse en cualquier momento al tratamiento de datos para marketing directo, incluida la elaboración de perfiles relacionada con ese marketing. Si hay oposición, los datos dejan de tratarse con ese fin. Aplica a quienes ofrecen servicios a personas en la UE.
Una advertencia: este artículo es informativo y no es asesoramiento legal. Cada campaña debe revisarse con el área legal, según el país donde se opera.
Las preguntas de fondo se tratan en límites éticos en la ciencia de datos y, para sistemas de IA, en la guía de ética y regulación de la IA.
Buenas prácticas para equipos de marketing
- ¿Los datos se obtuvieron con consentimiento y se informó la finalidad?
- ¿Hay una forma sencilla de darse de baja o pedir el bloqueo de datos?
- ¿El segmento puede discriminar a un grupo de personas de manera injusta?
- ¿Medimos el resultado con un grupo de control?
- ¿Los mensajes informan o manipulan?
Sobre cómo presentar resultados a quienes deciden, mirá storytelling en ciencia de datos. Y para ver el panorama más amplio, ciencia de datos en la transformación digital.
Preguntas frecuentes
¿Qué relación hay entre marketing y ciencia de datos?
La ciencia de datos aporta métodos para identificar públicos, segmentar y medir resultados. Ver El rol de la ciencia de datos.
¿Qué es la hiperpersonalización?
Adaptar el mensaje a cada persona usando sus datos. Ver De la segmentación masiva a la hiperpersonalización.
¿Personalizar realmente mejora los resultados?
Hay estudios que lo muestran, pero dependen del contexto. Ver Qué dice la investigación.
¿Es legal segmentar clientes con sus datos?
Depende del país y de cómo se obtuvieron los datos. Ver Límites éticos y normativa.
¿Cuál es el riesgo ético principal?
Que la personalización extrema limite la capacidad de decidir libremente y afecte la privacidad. Ver Límites éticos y normativa.
Conclusión y cómo seguir
La integración entre marketing y ciencia de datos es una oportunidad enorme para optimizar estrategias, personalizar mensajes y reducir desperdicios.
Exige a la vez un debate serio sobre los límites éticos necesarios para proteger la libertad y la autonomía de las personas. Promover conversaciones críticas y consensos profesionales es clave para que esta sinergia siga evolucionando sin comprometer valores fundamentales.
- Entendé la disciplina: qué es la ciencia de datos y para qué sirve.
- Ordená tu aprendizaje: la ruta de aprendizaje de ciencia de datos.
- Volvé a la guía: la guía de Ciencia de Datos.
Este artículo es informativo y no reemplaza un plan de estudios. Si buscás formación estructurada, el instituto ofrece cursos de ciencia de datos online, diplomaturas en ciencia de datos y cursos on demand.
Fuentes: American Marketing Association: Definition of Marketing; Matz, Kosinski, Nave y Stillwell (2017), Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion, PNAS 114(48); Ley 25.326 de Protección de los Datos Personales (Argentina); Reglamento (UE) 2016/679, artículo 21. Consultadas en octubre de 2026. El ejemplo del desperdicio de presupuesto es ilustrativo.