Marketing data-driven: cómo usar los datos de tus clientes para decidir mejor (2026)

Solo el 17,62% de las empresas de la Unión Europea con 10 o más trabajadores analizó datos de sus clientes en 2025, como compras, preferencias, ubicación o reseñas, según Eurostat. Entre las grandes empresas, la cifra sube a 51,11%. Esa brecha resume el desafío del marketing data-driven: los datos existen, pero la mayoría de las empresas todavía no los usa para decidir.

En esta guía explicamos qué es el marketing data-driven, qué datos usa, cómo saber qué canal genera las ventas y qué cambia con la nueva Ley de Protección de Datos Personales en Chile.

17,62%

Analizan datos de clientes

empresas de la UE, 2025

51,11%

Grandes empresas

250 o más trabajadores

11,44%

Analizan datos de redes sociales

2025

20.000 UTM

Multa máxima en Chile

infracciones gravísimas, Ley 21.719

Fuente: Eurostat, 2025; Ley 21.719, BCN

Ver los datos en una tabla

Analizan datos de clientes	17,62% | empresas de la UE, 2025
Grandes empresas	51,11% | 250 o más trabajadores
Analizan datos de redes sociales	11,44% | 2025
Multa máxima en Chile	20.000 UTM | infracciones gravísimas, Ley 21.719

Qué es el marketing data-driven

El marketing data-driven, o marketing basado en datos, es la práctica de decidir campañas, presupuestos, mensajes y canales a partir de datos medidos sobre los clientes y los resultados, en vez de hacerlo solo por intuición o por costumbre.

En la práctica, responde preguntas como: ¿qué canal trae a los clientes que más compran?, ¿qué mensaje convierte mejor?, ¿cuánto cuesta conseguir un cliente y cuánto deja en el tiempo? Para eso se apoya en indicadores como los que explicamos en nuestra guía de KPI de marketing. Si quieres partir por lo básico, lee primero qué es data-driven y cómo aplicarlo en tu empresa.

Qué datos usa el marketing data-driven

Las empresas analizan sobre todo lo que registran en su operación diaria: las ventas y los clientes. Los datos de redes sociales y de la web, clave para el marketing digital, todavía aparecen en un porcentaje menor.

Transacciones (ventas, pagos)26,19%

Clientes (compras, preferencias, reseñas)17,62%

Redes sociales11,44%

Datos web10,75%

Fuente: Eurostat, isoc_eb_das

Ver los datos en una tabla

Transacciones (ventas, pagos)	26,19%
Clientes (compras, preferencias, reseñas)	17,62%
Redes sociales	11,44%
Datos web	10,75%

Los datos de clientes que recoge directamente tu empresa (compras, registros, respuestas a correos, visitas al sitio) se llaman datos propios o first-party data. Son los más valiosos para un enfoque data-driven, porque son exactos, son tuyos y no dependen de terceros.

La brecha por tamaño: las pymes analizan menos

En los tres tipos de datos de marketing, las grandes empresas multiplican por tres o más a las pequeñas.

• Pequeñas
• Medianas
• Grandes

Clientes14,25%30,89%51,11%

Redes sociales9,37%19,47%32,48%

Datos web8,81%18,03%31,75%

Fuente: Eurostat, isoc_eb_das

Ver los datos en una tabla

	Pequeñas	Medianas	Grandes
Clientes	14,25%	30,89%	51,11%
Redes sociales	9,37%	19,47%	32,48%
Datos web	8,81%	18,03%	31,75%

Para una pyme, eso es una oportunidad: herramientas gratuitas como Google Analytics o Search Console permiten medir la web sin un equipo grande. Aun así, el 42,8% de los sitios no usa ninguna herramienta de analítica, como mostramos en analítica web en cifras.

Atribución basada en datos: cómo saber qué canal genera las ventas

Un cliente puede ver un anuncio en redes sociales, buscar la marca en Google días después y comprar tras abrir un correo. ¿Qué canal se lleva el crédito? Esa es la pregunta de la atribución.

Google Analytics ofrece un modelo de atribución basada en datos que, según su documentación oficial, usa aprendizaje automático para comparar las rutas que terminan en conversión con las que no, y asigna más crédito a los puntos de contacto con más probabilidad de generar la venta. Tiene en cuenta factores como el tiempo hasta la conversión, el tipo de dispositivo y el número de interacciones con anuncios.

Modelo en Google Analytics	Cómo reparte el crédito
Basado en datos	Entre todos los canales, según su contribución estimada
Último clic (pago y orgánico)	Todo al último canal en que la persona hizo clic, sin contar el tráfico directo
Último clic en canales de pago de Google	Todo al último clic en Google Ads

Google eliminó en noviembre de 2023 los modelos de primer clic, lineal, de declive en el tiempo y según la posición. Si tu tienda vende en línea, esta medición es la base para decidir el presupuesto; complementa con nuestra guía para integrar IA en tu tienda online.

Marketing data-driven y la nueva ley de datos personales en Chile

Usar datos de clientes exige cuidarlos. La Ley 21.719, que regula la protección y el tratamiento de los datos personales y crea la Agencia de Protección de Datos Personales, entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026. El 20 de octubre de 2026, la Comisión de Constitución del Senado aprobó la idea de legislar un proyecto que busca postergarla hasta diciembre de 2027; mientras no se apruebe, la fecha vigente sigue siendo diciembre de 2026.

Tres puntos de la ley que afectan al marketing:

• Consentimiento: la ley lo define como una manifestación de voluntad "libre, específica, inequívoca e informada", otorgada mediante una declaración o una clara acción afirmativa.
• Multas: hasta 5.000 UTM por infracciones leves, 10.000 UTM por graves y 20.000 UTM por gravísimas.
• Grandes empresas: la multa puede llegar al 2% o 4% de los ingresos anuales, según la gravedad, si ese monto es mayor.

Este resumen es informativo y no reemplaza una asesoría legal.

Cómo implementar marketing data-driven en 5 pasos

1. Define un objetivo y su KPI. Por ejemplo, bajar el costo de adquisición de clientes en un 10% en seis meses.
2. Ordena tus datos propios. Une en un solo lugar las ventas, los clientes y el tráfico web, con el consentimiento de cada persona.
3. Configura la medición de conversiones en Google Analytics y revisa el informe de atribución antes de mover presupuesto.
4. Prueba antes de escalar. Compara dos versiones de un anuncio, un correo o una página, y quédate con la que mejor convierte.
5. Revisa los resultados cada mes y documenta qué decisión tomaste con cada dato.

Para ver cómo crece el comercio en línea, revisa e-commerce en cifras. Y para que el equipo trabaje así de forma permanente, lee nuestra guía de cultura data-driven.