Minería de datos y sus aplicaciones en marketing digital

Cada día, las empresas producen una enorme cantidad de información. Solo por el hecho de producir productos y servicios y atender a usuarios, van acumulando registros de todo tipo.

Los datos pueden ser de gran utilidad para los negocios, pero pocos tienen el conocimiento y las herramientas necesarias para transformarlos en conclusiones relevantes. Al no ser procesados, estos se pierden y las empresas siguen trabajando en base a estándares generales.

La minería de datos o data mining utiliza esta información para personalizar y optimizar los productos y servicios. Se trata de un conjunto de tecnologías y técnicas computacionales para explorar las bases de datos de forma automática o semi automática.

El objetivo de la minería de datos es extraer conclusiones de un conjunto de datos, aplicando estructuras de análisis reutilizables. Para lograr esto, usa métodos de la inteligencia artificial, el machine learning, la estadísticas y los sistemas de bases de datos.

Herramientas y técnicas de la minería de datos

El uso de herramientas de minería de datos puede tener dos enfoques:

• Verificación: Se enfocan en comprobar una hipótesis o creencias sobre el comportamiento de los usuarios y su entorno.
• Descubrimiento: Buscan patrones de forma automática. Pueden ser descriptivos o predictivos. Los primeros sirven para entender un comportamiento, mientras que los segundos buscan adelantarse a ellos.

Las técnicas que se aplican pueden tener cualquiera de estos enfoques. Algunas de las más usadas son:

• Clasificación: Asigna una categoría a cada caso para organizar la información y entender las variables existentes.
• Regresión lineal: Determina una relación entre una o más variables para predecir el valor de un tercer dato. Se usa mucho para establecer la relación que existe entre grupos de datos.
• Agrupamiento o clustering: Agrupa los datos según criterios definidos. Para esto, intenta crear grupos naturales, buscando características comunes.
• Resumen: Reúne y compacta los datos para crear subconjuntos que resuman la muestra.
• Dependencias: Analiza las relaciones para establecer dependencias entre las variables.
• Análisis de secuencias: Estudia la evolución temporal de las variables para encontrar secuencias recurrentes.
• Redes neuronales: Imita la forma en que funciona el sistema nervioso para crear un sistema de interconexión de datos donde hay estímulos y salidas.
• Árboles de decisión: Crea construcciones lógicas para organizar en categorías las condiciones que ocurren de forma sucesiva y repetitiva.
• Reglas de asociación: Se utilizan para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un conjunto de datos.

Etapas de la minería de datos o data mining

Independiente de la técnica y el enfoque que se use, se debe seguir un sistema organizado de análisis. Por lo general, el data mining sigue cuatro etapas básicas:

• Seleccionar la muestra: Se debe elegir el conjunto inicial de datos que se analizará.
• Registrar las características de los datos iniciales: El periodo de tiempo al que corresponden los datos, el segmento, época y cualquier otra característica, deben ser registrados antes de comenzar el estudio.
• Aplicar la técnica o criterio de procesamiento: Al aplicar una de las técnicas descritas, se crea un modelo de conocimiento que luego puede ser aplicado a otros datos o a un subconjunto de la misma muestra.
• Interpretar los datos: Las conclusiones obtenidas se deben validar revisando su coherencia y pertinencia para el estudio. Si no pasan la prueba, se puede volver a aplicar el proceso, usando otra técnica.

Cuando estas etapas se realizan con éxito, se crea un modelo que puede establecerse como estándar para un organización.

Minería de datos en marketing digital

La minería de datos es usada por el marketing digital para entender el comportamiento de los consumidores.

La identificación de patrones de comportamiento, intereses y hábitos de los usuarios es clave en las estrategias de segmentación. Con esta información es posible crear contenidos personalizados, mejorando la fidelización.

Además, las mismas conclusiones se pueden usar para atraer a usuarios similares. Así, las estrategias tienen una base en datos concretos, los que pueden ajustarse más adelante para integrar cualquier cambio.

Algunas de las conclusiones o hallazgos a los que se puede llegar con el data mining son:

• Los elementos clave que influyen en la decisión de compra.
• Las características particulares de los potenciales clientes.
• Los productos ideales para realizar ventas cruzadas.
• Las recomendaciones más apropiadas para cada usuario.
• El tipo de contenido que atraerá a determinado público.

De esta forma, la minería de datos permite aprovechar toda la información generada por una empresa. Las estrategias de marketing, en particular, pueden beneficiarse mucho de estos sistemas, ajustando cada técnica según los datos.