Inteligencia de Negocios: Minería de Datos aplicada al Mercadeo

 

 

La Minería de Datos es una nueva tecnología que surge para ayudar a comprender y optimizar el uso de una base de datos extrayendo la información valiosa para la empresa reuniendo las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo.

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La necesidad de mitigar la incertidumbre en las tomas de decisión y de asumir los costos de haber errado en las mismas, ha llevado a que constantemente almacenemos una gran cantidad de información en las organizaciones.

En los últimos años, debido al desarrollo tecnológico en software y hardware, se ha gestado el abaratamiento de almacenaje de datos; pero ello ha implicado que las grandes empresas y organizaciones acumulen demasiada información en sus Data Warehouse y no hagan el uso adecuado de la misma, para beneficio de la organización.

De esta información se puede extraer conocimiento acerca del negocio mediante el uso el Data Mining (Minería de Datos).

El Data Mining es una herramienta tecnológica que desarrolla ventajas competitivas, debido a que permite extraer conocimiento útil y novedoso (no trivial) dentro de las bases de datos en las organizaciones, facilitando así la toma de decisiones, ya que presenta información más exacta, lo que permite diseñar estrategias más personalizadas y dinámicas que se adapten a los constantes cambios del entorno, sector o industria.

El uso de la minería de datos se hace evidente en diversas áreas del conocimiento dado que:

• Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas.
• Genera modelos descriptivos para visualizar y comprender los datos e identificar patrones, relaciones y dependencias que impactan en los resultados finales (como un manejo de costos, aumentos de rentabilidad o ingresos, gestión de fraudes, minimización de riesgos, etc.…) para guiar la estrategia y planificación de una organización.

Las variadas aplicaciones de la minería de datos, se concentran en las áreas financiera, mercadeo, logística, genética, detección de fraude, medicina, recursos humanos, ingeniería de gases, terrorismo etc.… De esta forma una institución sabría si otorgar o no un crédito, o por el CRM, detectar la deserción de clientes u empleados valiosos para una organización.

Los usos comerciales del data mining son abundantes. “Los supermercados y las grandes cadenas, como Wal-Mart o Ikea, crean grandes bases de datos en los que cada entrada es, por ejemplo, un tique”, así que “Saben qué has comprado y, si tienes tarjeta de fidelidad, incluso tienen tus datos personales”. Es información fundamental para determinar los patrones de compra y poder estimular las ventas.

“Localizan por ejemplo dos productos que siempre se compran juntos y los colocan en dos pasillos separados para que tengas que pasar por un tercero y compres otros que no tenías previsto adquirir”.

Cada vez que llega una nueva cosecha de clientes se aplica un nuevo conjunto de modelos estadísticos y se corre el programa para comparar contra los segmentos existentes o crear otros nuevos. Aquí estamos enfocando la atención a predecir la lealtad de marca, aunque existen muchas otras aplicaciones como:

1. Segmentación del mercado.
2. Tendencias de deserción de clientes.
3. Descubrimiento de transacciones fraudulentas.
4. Mercadeo directo.
5. Mercadeo Interactivo.
6. Análisis de canasta.
7. Análisis de tendencias.
8. Perfiles de clientes.
9. Focalización de clientes y campañas promocionales.