Una introducción básica a la Analítica y Minería de Datos desde el punto de vista del mercado - Stradata
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Una introducción básica a la Analítica y Minería de Datos desde el punto de vista del mercado

By 14 noviembre, 2016 agosto 13th, 2019 No Comments

La información por si misma está considerada un bien patrimonial, de esta forma, si una empresa tiene una pérdida total o parcial de información provoca bastantes perjuicios.  Hoy en día se gestiona de una mejor manera el manejo y el almacenamiento de la información, podemos decir que las empresas almacenan datos, pero no todas hacen un uso provechoso de ellos; por lo contrario, si estos datos son leídos y analizados pueden llegar a proporcionar en conjunto un verdadero conocimiento que ayude en la toma de decisiones.

La Analítica surge como una tecnología que intenta ayudar a comprender el contenido oculto de una base de datos buscando información interesante y potencialmente útil.  Esta información nos puede ayudar a controlar, optimizar, administrar, planificar, predecir y tomar decisiones de cualquier tipo.  Es además una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software.  Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones y herramientas que se complementan entre sí y que reúnen las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo.

¿Cuáles son sus funcionalidades?

 

A través de la Analítica, se podrán analizar las respuestas de los clientes y así aprender más acerca de sus comportamientos, qué artículos o servicios prefieren, cómo los prefieren y cuál canal de promoción o distribución es más eficiente para llegar correctamente a ellos.  La Analítica aumenta las posibilidades de conocer detalladamente el mercado y se aplica básicamente en:

  1. Análisis descriptivos: Se estudian y clasifican datos con el objetivo de descubrir nuevas reglas que ayudarán a la planificación de futuros direccionamientos o cambios con el propósito de mejorar el desempeño. Ejemplos:
  • Clustering: Agrupando en segmentos a clientes con necesidades semejantes para conocer y entender su relación con el mercado mejorando la precisión del marketing de las compañías.
  • Inteligencia de clientes: Consiste en tener un conocimiento del cliente y de aquellos datos y motivaciones de consumo, conocer qué y por qué compra y que haría que compre más.
  • Análisis de sentimientos o minería de opinión: Es la interpretación de la actitud u opinión (respuesta emocional) de un usuario hacia la marca y su implicación con la misma. Analiza textos básicamente y está muy ligado a las redes sociales pero no está limitado a ellas.
  • Reglas de asociación: Utilizando tácticas mediante las cuales se pretenden vender productos complementarios (Cross selling) o productos más caros, actualizaciones u otros más avanzados (Up selling) relacionados con el producto original, analizando los registros guardados de las preferencias o hábitos de sus consumidores.

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  1. Análisis predictivos: Una vez descubiertas reglas importantes y patrones de uso o comportamiento en la historia se pueden hacer predicciones más acertadas especialmente en casos de gran complejidad. Ejemplos:
  • Pronóstico de la demanda: Es una predicción de lo que sucederá con las ventas existentes basadas en experiencias y en tendencias.
  • Predicción de fuga: Hace referencia tanto a la migración de un cliente cómo a la pérdida de valor de éste, es decir, aquellos que siguen percibiendo los servicios de la empresa pero en menor cantidad o menor frecuencia.

¿Por qué es importante?

 

La capacidad virtual para almacenar datos ha crecido en los últimos años a velocidades exponenciales, mientras en el otro extremo, la capacidad humana para procesar esta enorme cantidad de datos y utilizarlos eficazmente no ha ido a la par.  En el ámbito comercial, resulta muy interesante encontrar una lectura clara y mucho más exacta del mercado, lo que ayuda a mitigar la incertidumbre en las tomas de decisiones y de asumir los costos de haber errado en las mismas.  La Analítica permite desarrollar ventajas competitivas optimizando el uso de la información y extrayendo el conocimiento acerca del negocio, lo que le permite a las compañías direccionar sus planes y estrategias de ventas de una manera mucho más óptima.

La Analítica es una gran herramienta que facilita esa lectura.  El mercado ya no se basa en suposiciones, los consumidores ya no quieren tener todos lo mismo, cada uno es un universo y descifrarlo se convierte en el gran reto para las compañías que quieren conservar y crecer su porción de mercado.