Todas las empresas sin importar cuál sea el área en la que se desarrollen o el tamaño que tengan, manejan una gran cantidad de información.  

Los datos no son más que información aislada que en sí misma y por separado, no tiene valor alguno. A menos que se apliquen métodos de gestión, procesamiento, organización y clasificación.

Para aprovechar el potencial de la información, es fundamental aplicar técnicas de minería de datos. A través de estas estrategias es posible dotar de valor los datos aislados y hacer que sean útiles para la organización.

Las empresas que entienden los datos como activos de valor pueden mejorar sus estrategias de marketing, incrementar las ventas, cubrir las necesidades de los clientes, identificar patrones erróneos, anticiparse a los riesgos e impulsar su crecimiento gracias al minado de datos.

Pero… ¿Sabes qué es o cuáles son las técnicas efectivas? Si la respuesta es no, aquí te explicaremos todo a detalle

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos hace referencia a una serie de técnicas basadas en tecnología que favorecen el análisis y procesamiento de un gran volumen de información.

El objetivo de la Data Mining es examinar y comparar los datos de una empresa para hallar patrones repetitivos. Cuando una compañía encuentra patrones en la información procesada, es capaz de entender cómo funciona su estructura interna, el comportamiento de los clientes y el mercado.

La información que se obtiene a través del minado de datos, luego es útil para contribuir de manera positiva con la organización. Con los datos procesados, las compañías trabajan en mejoras en el área de ventas, la gestión de personal y en estrategias de marketing.

Ahora bien, como cada empresa recibe distintos tipos de información, también existen diferentes técnicas para procesar los datos que se recopilan. El que se emplee dependerá de las necesidades de la organización o el tipo de información a analizar.

Como el procedimiento aplicado para extraer la información determina si los datos obtenidos son útiles o no, es esencial prestar atención a las técnicas de minado, y es justo lo que analizaremos en esta oportunidad.

Las mejores técnicas de minería de datos

Tal como comentamos antes, lo que se busca con la minería de datos es encontrar patrones que no se pueden apreciar sin un análisis detallado.

Las organizaciones suelen manejar información que tiene correlaciones ocultas que son esenciales para el crecimiento empresarial. Pero cuando no se tiene idea de cuáles son las conexiones, las compañías pierden gran parte del potencial de desarrollo.

De este modo, es elemental conocer las técnicas de minado de datos para transformar la información desorganizada en datos valiosos y útiles que mejoren las condiciones de la compañía.

El proceso de minería es posible con el respaldo de herramientas tecnológicas que procesan la información, y a continuación te contamos cuáles son algunos de los métodos más eficientes.

Seguimiento de patrones

Es posible entender el valor de los datos cuando están clasificados. Si los datos permanecen desordenados, y no hay un hilo conductor que los conecte, solo es información aislada sin sentido alguno.

Por ende, la información tiene que ser analizada con la intención de conseguir patrones comunes. Tal es el caso de los que responden a datos demográficos, de género, edad, intereses o comportamiento de los clientes.

Imagina que una empresa quiere ofrecerles a sus clientes una oferta por tiempo limitado, y el objetivo es que muchos de sus clientes la aprovechen. Para que sea efectiva, se necesita saber la hora exacta de inicio y culminación. Pero si no conocen datos que brindan información al respecto, la oferta no cumplirá su meta.

Para solucionar el problema anterior, una compañía puede analizar el horario  en el que los clientes visitan con mayor regularidad su página web. Al conocerlo, sabrán cuál es el horario correcto para activar la oferta y conseguir que los clientes compren.

De esta manera, una compañía puede analizar patrones que determinarán las estrategias.

Asociación

Si la intención de una empresa es encontrar patrones en el comportamiento de los consumidores, la asociación es la técnica de minería correcta.

Un dato aislado no tiene valor, pero cuando un dato es asociado con otro de la misma clase, se establece un patrón y es posible conocer cómo operan los clientes. Entonces, si la compañía sabe cómo funcionan sus consumidores, pueden ofrecerle lo que están buscando.

Por ejemplo, las tiendas pueden adelantarse a los clientes y ofrecer recomendaciones para aumentar sus ventas. Imagina que una tienda de ropa se da cuenta de que sus clientes compran una camiseta y luego visitan la sección de pantalones en busca de un complemento.

La tienda, en lugar de esperar a que el cliente vaya a la sección de pantalones, y escoja uno que combine, puede sugerirle al instante un pantalón que haga juego. Al realizar la recomendación, las ventas pueden aumentar porque aprovechan que el cliente está interesado en comprar.

Predicción

Los patrones están basados en conductas repetitivas, que pueden ser útiles para predecir tendencias o comportamientos que en ocasiones son variables.

Por consiguiente, si una empresa va a sacar un nuevo producto al mercado y desea determinar cuáles podrían ser las ganancias, puede tomar como referente los patrones de ventas y ganancias anteriores. 

Supongamos que en el pasado han sacado nuevos productos y han obtenido cierto número de ventas y ganancias. Los valores anteriores les servirán para saber cuánto pueden invertir, cuál podría ser el retorno de la inversión, en cuánto tiempo venderán la producción completa, y cuáles serían las ganancias estimadas.

Clasificación

Los datos que no están organizados no pueden ser analizados y usados para el beneficio de la organización. De esta manera, la clasificación es una de las técnicas más usadas en la minería de datos, ya que separa y categoriza la información de acuerdo con su naturaleza.

Para poder clasificar los datos, antes es necesario definir las categorías objetivo. Supongamos que una compañía quiere saber cuáles son los productos que más se venderán en navidad. Para hacer un pronóstico, pueden recopilar datos de la búsqueda de los clientes en su sistema.

Al analizar la información, determina que  los clientes han buscado juguetes, ropa y decoración. Si ese es el caso, la compañía pondrá en venta estos productos en lugar de otros que no se venderán en navidad. Y el mismo parámetro aplica para el resto de objetivos, siempre que sean definidos con claridad.

Detección de valores atípicos

Hasta ahora habíamos explorado las técnicas en las que había correlación entre los datos que generaban patrones constantes. Sin embargo, existen datos que son atípicos y que no son causados por comportamientos frecuentes sino anómalos.

Los datos que son variables, y no patrones constantes, también pueden ser analizados, pero con un enfoque diferente que no se basa en la asociación con otros datos del mismo tipo, sino con otros que no son habituales.

Supongamos que una tienda registra ventas habituales que oscilan entre los 1.000 y 2.000 euros al día. Pero un día, sin un cambio consciente en la estrategia, venden 20.000 euros, lo que representa un valor atípico a analizar.

Por consiguiente, la empresa tiene que determinar qué fue lo que incrementó las ventas. Para hacerlo tomará en cuenta múltiples factores como el día de la semana, el tipo de clientes, la hora en la que se registraron más ventas u otros parámetros que son anómalos.

Agrupación

Los datos que están separados y no son analizados en conjunto carecen de relevancia. Pero cuando se unen, es posible analizar tendencias, conocer comportamientos y diseñar estrategias. Por tanto, la agrupación es una de las técnicas de minería de más efectividad.

Cuando un dato es similar a otro y se procesan juntos, es posible detectar patrones. Luego, los patrones sirven para conocer a los consumidores, saber cómo funciona la organización y fijar objetivos que son alcanzables.

Imagina que una compañía quiere implementar una campaña de marketing nacional con la intención de aumentar sus ventas y llegar a nuevos clientes. Para conseguirlo agrupará a su público objetivo de todas las ciudades en edad, género, intereses, ingresos y gustos.

Al recopilar información anterior se puede asegurar cierto éxito en las ventas y mejorar los resultados de la campaña. Pero si se implementa la campaña sin conocer el público objetivo, es probable que fracase.

Patrones secuenciales

Cuando los datos no se analizan, parece que las decisiones de los usuarios son arbitrarias y no están relacionadas con patrones.

Lo curioso es que no todos los patrones son iguales. Algunos de ellos son secuenciales porque se efectúan uno tras en un periodo variable de tiempo. Es decir, sucede cuando un cliente realiza una primera acción hoy, y de ella se deriva una segunda en un mes, la tercera en tres meses, y así hasta completar cuantas sean necesarias.

Analizar cuáles son los patrones que efectúan los clientes ayuda a maximizar las ventas, pues es posible adelantarse a las acciones y ofrecerles a los consumidores lo que buscan.

Un ejemplo es el de una compañía tecnológica que fabrica múltiples productos. Supongamos que un cliente compra un móvil. Al analizar los datos secuenciales, la tienda determina que la mayoría de los clientes, luego de comprar un móvil, vuelven por unos cascos en un plazo estimado de dos semanas.

Como la tienda ya sabe cuál es el patrón secuencial, puede enviarle al cliente un cupón de descuento por unos cascos unos días antes de que se cumplan las dos semanas. Así pues, se adelantan a la acción y aumentan las posibilidades de vender más.

Árbol de decisiones

El árbol de decisiones es una herramienta que determina diferentes parámetros que desencadenan decisiones. Las decisiones se toman de forma automática, tomando en consideración detalles específicos basados en reglas de sí/entonces.

Imaginemos que una empresa desea determinar cuáles de sus clientes son aptos para obtener un descuento. Para hacerlo, fijarán una escala basada en acciones que generan resultados específicos.

Por ejemplo, si un cliente llena su carrito de compra con 50 euros, pero compra una vez cada 6 meses, entonces no le ofrecerá un descuento. Pero si hay un cliente que llena su carrito con los mismos 50 euros, pero compra todas las semanas, la tienda le dará un descuento de 10% en su siguiente compra.

Otro ejemplo aplica cuando un cliente compra entre 100 y 200 euros y la tienda le da un descuento de 15%. Pero si otro cliente compra entre 200 y 500 euros, el descuento será de 20% de manera automática.

Así, la información que se recopila sirve para tomar decisiones instantáneas considerando el comportamiento de los usuarios.

Ventajas de la minería de datos

En nuestro presente, las empresas que aplican las técnicas anteriores son más exitosas que las que no lo hacen. Y se debe a que el minado de datos representa múltiples ventajas para las organizaciones, entre las que se encuentran:

• Es posible analizar millones de datos en menor tiempo y con mayor eficiencia.

• Aumenta las posibilidades de atraer y retener clientes.

• Podría incrementar las ventas

• Colabora con el diseño de estrategias de marketing

• Los datos son fidedignos y comprobables con estadísticas

• Evita pérdidas y favorece el ahorro de costes.

En resumen…

El conocimiento es poder, así que cuánto más sepa una empresa de su funcionamiento interno, del mercado y de los clientes, mayores son las posibilidades de éxito.

En consecuencia, la minería de datos es la herramienta ideal para acceder a la información. Al aplicar técnicas de data mining es posible solucionar problemas, incrementar las ventas, predecir tendencias, analizar el mercado, superar a la competencia y ofrecerles a los clientes lo que necesitan.

Sin duda los métodos de minado han marcado un hito en la gestión empresarial, pero apenas es el comienzo. La tecnología avanza minuto a minuto y con la incorporación de la inteligencia artificial las posibilidades son más amplias cada día.

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