Minería de Datos en Marketing: Ejemplos y Aplicaciones

La minería de datos es un concepto que tiene gran relevancia hoy en día, ya que nos encontramos inmersos en un entorno digital donde la cantidad de información que se maneja es inmensa y proviene de múltiples fuentes de datos.

El data mining o minería de datos es un proceso de extracción de información valiosa y patrones significativos a partir de grandes volúmenes de información provenientes de distintas fuentes de datos. El término data mining o minería de datos hace referencia al análisis orientado de grandes volúmenes de datos con el objetivo de obtener información nueva que pueda resultar útil.

Para entender este concepto, que bebe de las ciencias de la computación y la estadística, es útil entender la metáfora contenida en el nombre. Si se observa el resultado del rastreo casi absoluto del comportamiento de los usuarios en Internet como una montaña de datos aparentemente inútil, el data mining, que se traduce como minería de datos, proporciona las herramientas necesarias para explorar esta cantidad ingente de datos y extraer de ella información relevante.

La minería de datos se relaciona, a menudo, con el big data, concepto que se refiere a las bases de datos cuyo volumen ya no permite un análisis convencional y, por ello, se apoya en procesos computacionales. Mediante el proceso de data mining se puede explorar, sin embargo, cualquier cantidad de datos.

¿Cómo Funciona la Minería de Datos?

El proceso de minería de datos comprende una serie de pasos que van desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.

Los científicos de datos, o los profesionales encargados, describen los datos mediante la observación de patrones, asociaciones y correlaciones para realizar una clasificación. Después, agrupan en clúster los datos por medio de métodos de esa clasificación e identifican valores atípicos para los casos de uso.

Hay casi tantos enfoques sobre la minería de datos como sus profesionales. El enfoque depende del tipo de preguntas que se hagan y del contenido y organización de la base de datos o data sets que brindan la materia prima para la búsqueda y análisis.

En términos generales, el proceso de minería de datos tiene las siguientes fases:

1. Definición de objetivos: antes de empezar, es fundamental establecer qué preguntas concretas queremos responder con el análisis de datos.
2. Recopilación de datos: Comience por sus sistemas y bases de datos internos. Vincúlelos a través de sus modelos de datos y diversas herramientas relacionales, o reúna la información dentro de un almacén de datos. Esto incluye cualquier dato proveniente de fuentes externas que sea parte de sus operaciones, tales como ventas y/o servicios de campo, IoT o redes sociales. Busque y adquiera derechos sobre datos externos, incluyendo demográficos, económicos y de inteligencia de mercado tales como tendencias de la industria y referencias financieras de asociaciones comerciales y gobiernos.
3. Preprocesamiento de los datos: la calidad de la base de datos es decisiva para la calidad de la información obtenida mediante la minería de datos. Por eso, es imprescindible limpiar los datos pertinentes antes de que sean analizados, eliminando duplicados, valores atípicos y otras irregularidades.
4. Análisis de datos: aquí tiene lugar el análisis matemático de los datos. Los métodos de análisis que se utilicen dependerán en gran medida de los objetivos marcados y de las características de los datos.
5. Interpretación de los resultados: primero se evalúan los resultados derivados del análisis.

Técnicas de Minería de Datos

La minería de datos cuenta con diversos métodos o técnicas que se utilizan en diferentes capacidades analíticas para abordar las necesidades de cada organización.

Tenga en cuenta que la minería de datos se basa en un kit de herramientas en lugar de una rutina o proceso fijo. En términos generales, los enfoques de minería de datos se pueden clasificar como dirigidos -enfocados en un resultado deseado específico- o no dirigidos -como proceso de descubrimiento-.

• Reconocimiento del valor atípico (outlier detection): por valores atípicos se entienden aquellos valores que se distancian de forma extrema del resto, ya que se desvían de un patrón o una tendencia general.
• Análisis de agrupamiento o clustering: un clúster es un grupo de objetos que se apoya en las relaciones de parecido mutuo. El objetivo de este análisis es la segmentación de datos no estructurados, para lo que se usan algoritmos como K-Nearest-neighbor (KNN), que exploran bases de datos en busca de estructuras de semblanza para identificar nuevos clústeres. Los datos que no se pueden subordinar a ningún grupo pueden ser interpretados como datos atípicos.
• Clasificación (análisis discriminante): mientras que en el anterior método de análisis la atención se centra en la identificación de grupos nuevos, en el análisis discriminante se aplican clases predefinidas. La distribución tiene lugar a partir de características comunes a datos individuales. Una manera muy habitual para clasificar datos automáticamente consiste en los árboles de decisión (decision trees), modelos de predicción usados en la inteligencia artificial para establecer esquemas de construcciones lógicas que permiten categorizar una serie de condiciones sucesivas. Funciona a partir de nodos, en cada uno de los cuales se fija un aspecto del objeto. Su constancia o no constancia en el objeto decide la elección del siguiente nodo (o característica del objeto).
• Análisis de asociación (reglas de asociación): un análisis de este tipo busca identificar conexiones que puedan ser formuladas como regla absoluta.
• Análisis de regresión: con este tipo de análisis estadístico se pueden crear modelos que expliquen una variable dependiente a partir de variantes independientes.

El data mining agrupa métodos estadísticos que permiten un análisis fundamentalmente objetivo de bases de datos. Sin embargo, la elección subjetiva del tipo de análisis y de los diferentes algoritmos y parámetros según determinados objetivos, puede llevar, quizás de forma deseada, a una adulteración de los resultados.

Por último, no hay que olvidar que el data mining arroja los resultados en forma de patrones y conexiones. Para obtener respuestas hay que interpretar los resultados en función de las interrogaciones y los objetivos establecidos previamente.

Minería de Datos Aplicada al Marketing

El punto clave para el marketing y el mayor beneficio para las empresas en el uso de la minería de datos está en la predicción del comportamiento de los usuarios. Ir un paso por delante del consumidor y comprender su modus operandi, te da una gran ventaja que, bien aprovechada, puede desmarcar a una empresa de su competencia con mucha diferencia.

La minería de datos permite optimizar el comercio electrónico sobre una base científica. Las grandes bases de datos propias de las tiendas online constituyen el punto de partida para extraer conclusiones y pronósticos. Estos datos, elaborados estadísticamente y visualizados de forma estructurada, permiten a los administradores de tiendas online identificar los factores que influyen en el éxito de un negocio online y recalcular las estrategias de marketing.

La aplicación de estas técnicas se ha ido incrementando a lo largo de los años, especialmente a raíz del boom de las redes sociales y la publicidad online. Como habrás podido adivinar, el principal uso que se le da al Data Mining actualmente está justo en este punto: las campañas de anuncios en medios digitales.

Pero, la disminución de los costes de campaña es solo el primero de los beneficios que te puede aportar la aplicación de este tipo de estrategias:

• Previsión de tendencias: Estar preparado para lo que llega antes de que llegue es la mejor manera de asegurarte el éxito. La evaluación del comportamiento de tu target, tu entorno y tu competencia te ayudarán a reconocer hacia dónde encaminar tus pasos y dirigir tus esfuerzos.
• Mejora del ROI: Como consecuencia directa de lo anterior, el retorno de la inversión se verá reducido, ya que no se derivará a sectores con poca probabilidad de beneficio y se reducirá el riesgo.
• Reconocimiento del comportamiento de los usuarios: El análisis del comportamiento de tus consumidores no solo te ayudará a predecir su futuro, sino también a conocer el modo de comportarse actual, información que te puede ser de mucha utilidad para la generación de ventas cruzadas.
• Identificación de puntos de fuga: Así mismo, estudiar a nuestros usuarios nos ayudará a identificar los puntos de fuga y a buscar una solución para retenerlos y cerrar la conversión.
• Prevención de fraudes y crisis: Dicen que es mejor prevenir que curar y, en el caso de una empresa, ésto puede ser algo complicado, pero gracias a las técnicas de Data Mining, esta detección se simplifica, debido a la visión que nos da de nuestro negocio y su entorno, como hemos visto en los puntos anteriores.
• Mejora del CRM: Cliente contento, cliente fiel. La información que te proporciona la minería de datos sobre tus usuarios también te ayudará a saber fidelizarlos haciéndoles sentir especiales, escuchados y comprendidos.

Ejemplos de Empresas que Utilizan la Minería de Datos

La aplicación del data mining es evidente hoy en día en la mayoría de áreas y sectores. Empresas como Amazon, Apple o Netflix aplican el data mining para tener una mejor comprensión del comportamiento de sus clientes en relación con sus productos y servicios.

• Netflix: Netflix siempre ha utilizado sistemas predictivos para ofrecer a sus usuarios una experiencia única. Según un informe publicado por la marca, el marketing predictivo le ha permitido reducir su tasa de cancelación y aumentar la duración media de su suscripción.
• Amazon: El líder del mercado de comercio electrónico también utiliza el marketing predictivo para fidelizar a sus clientes. Al igual que Netflix, Amazon utiliza un algoritmo muy avanzado que compara el comportamiento de compra de un usuario con el de otro, con el objetivo de encontrar preferencias potencialmente comunes.
• Starbucks: La cadena utiliza Data Mining para determinar la localización más óptima para la apertura de sus locales basada en los datos demográficos y de tráfico entre otros.

Minería de Textos en Redes Sociales

Con casi cinco mil millones de usuarios en todo el mundo, más del 60 % de la población mundial, las plataformas de redes sociales se han convertido en una gran fuente de datos que las empresas pueden aprovechar para mejorar la satisfacción del cliente, mejores estrategias de marketing y un crecimiento general más rápido. Sin embargo, el procesamiento manual de datos a esa escala puede resultar prohibitivamente costoso y llevar mucho tiempo.

La minería de textos, también llamada minería de datos de texto, es una disciplina avanzada dentro de la ciencia de datos que utiliza modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), inteligencia artificial (IA) y machine learning , y técnicas de minería de datos para derivar información cualitativa pertinente a partir de datos de texto no estructurados.

La minería de texto ayuda a las empresas a aprovechar la omnipresencia de las plataformas y el contenido de las redes sociales para mejorar los productos, servicios, procesos y estrategias de una empresa.

Beneficios de la minería de textos en redes sociales:

• Información de los clientes y análisis de sentimientos: La minería de textos en redes sociales permite a las empresas obtener información detallada sobre las preferencias, opiniones y sentimientos de los clientes.
• Investigación de mercado mejorada e inteligencia competitiva: la minería de texto en las redes sociales proporciona a las empresas una forma rentable de realizar investigaciones de mercado y comprender el comportamiento del consumidor.
• Gestión eficaz de la reputación de marca: Las plataformas de redes sociales son canales poderosos donde los clientes expresan opiniones en masa. La minería de textos permite a las empresas monitorear y responder de manera proactiva a las menciones de marca y los comentarios de los clientes en tiempo real.
• Identificación de influencers y marketing: La minería de textos ayuda a las organizaciones a identificar influencers y líderes de opinión dentro de sectores específicos.
• Gestión de crisis y gestión de riesgos: La minería de textos es una herramienta inestimable para identificar posibles crisis y gestionar los riesgos.
• Desarrollo e innovación de productos: Las empresas siempre se benefician de una mejor comunicación con los clientes. La minería de textos crea una línea directa de comunicación con los clientes, lo que ayuda a las empresas a recopilar comentarios valiosos y descubrir oportunidades de innovación.

Desafíos de la Minería de Datos

En la era del big data, las empresas siempre están a la caza de herramientas y técnicas avanzadas para extraer información de las reservas de datos.

Big data: la información se genera a un ritmo acelerado, ofreciendo cada vez más oportunidades para la minería de datos. Sin embargo, es necesario tener herramientas modernas para extraer significado de los big data, dado el gran volumen, velocidad y variedad de las estructuras, así como el creciente volumen de datos no estructurados. Muchos sistemas existentes tienen dificultades para manejar, almacenar y hacer uso de esa cantidad de input.

Competencia del usuario: las herramientas de minería y análisis de datos están diseñadas para ayudar a usuarios y tomadores de decisiones a dar sentido y extraer significado e información estratégica a partir de la masa de datos. Si bien son muy técnicas, estas potentes herramientas ahora vienen en paquetes con un excelente diseño de experiencia de usuario, así que prácticamente cualquier persona puede utilizarlas con mínima capacitación. Sin embargo, para obtener todos los beneficios, los usuarios deben comprender los datos disponibles y el contexto de negocios de la información que están buscando. También deben saber, al menos en general, cómo funcionan y qué pueden hacer las herramientas. Esto no está fuera del alcance del gerente o ejecutivo promedio, pero es un proceso de aprendizaje, y los usuarios deben hacer cierto esfuerzo para desarrollar este nuevo conjunto de habilidades.

Calidad y disponibilidad de los datos: en la masa de datos nuevos también hay una masa de datos incompletos, incorrectos, engañosos, fraudulentos, dañados o simplemente inútiles. Las herramientas pueden ayudar a ordenar todo esto, pero los usuarios siempre deben conocer la fuente de los datos, su credibilidad y confiabilidad.