Hoy nos vamos a poner el casco y la linterna y nos vamos a adentrar en el mundo de la minería de datos, un conjunto de técnicas que pueden resultar de mucha ayuda en la situación actual de saturación de información.
Con el post de hoy, quiero explicar de forma sencilla y accesible en qué consisten estas técnicas para que os animéis a adentraros en la cueva y a extraer las joyas que esperan a aquellos que se toman el trabajo de ir a buscarlas.
· ¿Qué es el Data Mining?
La minería de datos es el conjunto de técnicas de procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera automática o semiautomática con el fin de encontrar patrones que ayuden a comprender mejor el comportamiento de una base de datos en determinadas circunstancias.
Las técnicas de Data Mining nos ayudan a transformar datos en información relevante. Para conseguirlo, se aplican técnicas de estadística, computación e Inteligencia Artificial, por lo que, para su puesta en marcha, es necesario contar con un profesional especializado en este campo.
En términos generales, el proceso de minería de datos tiene las siguientes fases:
Selección de objetivos:
Como en todo proceso, el primer punto es el establecimiento de los objetivos a conseguir con la aplicación de las técnicas de Data Mining. En este punto, la empresa deberá decidir con el apoyo del experto en Data Mining qué tipo de información es relevante en su caso.
En base a estos objetivos, se establecerá el modelo para el análisis de los datos, por lo que deben ser claros.
Selección de las bases de datos y preprocesamiento:
El segundo paso es establecer la o las bases de datos que servirán de materia prima para la extracción de información.
Se realiza un análisis general previo para detectar diagramas de dispersión (que muestran la correlación entre datos), histogramas y anomalías para corregirlas y normalizar todas las entradas.
Estos datos pueden ser propios o comprados, pero deben tener siempre coherencia con los objetivos marcados. De otro modo, sería, literalmente, como pedirle peras al olmo: no puedes esperar extraer datos de comportamiento económico, por ejemplo, en una base que no contenga datos relacionados con este campo.
Determinación del modelo:
Una vez se tienen todos los datos organizados y se conocen los objetivos, el experto en Data Mining creará un modelo predictivo de análisis y segmentación acorde.
Extracción de información:
Tras aplicar el modelo, se extrae los patrones de comportamiento observado, las relaciones establecidas entre los datos y las conclusiones a las que llevan estas.
Análisis de resultados:
Antes de poder dar estas conclusiones como válidas para extrapolarse y/o aplicarse, se debe comprobar que los resultados son lógicos y sus márgenes de error son admisibles. En caso contrario, deberá hacerse una revisión del proceso para localizar el origen del fallo y empezar nuevamente todo el proceso o reiniciarlo desde un punto según sea el caso.
· Data Mining vs Big Data
Un error muy común es la confusión entre Big Data y Minería de Datos, por ello, vamos a exponer brevemente las diferencias y similitudes que hay entre estos dos.
En ambos casos, estamos hablando de técnicas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos que nos ayuden a sacar información relevante para nuestro negocio y ambas técnicas utilizan algoritmos y procesos matemáticos para conseguirlo.
La diferencia viene en el tipo de información que podemos conocer tras la aplicación de estas técnicas.
Las técnicas de Big Data nos permitirán leer una base de datos de gran tamaño heterogénea, seleccionando y destacando todo aquello que sea relevante para nosotros, pero no podrán darnos un análisis profundo de esta información.
Es decir, con técnicas de Big Data, podremos analizar una gran cantidad de datos (que de otra manera no sería posible procesar) de fuentes diferentes y aplicar los filtros que nos interesen para encontrar información concreta, pero no podremos analizar a fondo los datos que contiene.
Por su parte, las técnicas de Data Mining requieren de un preprocesamiento y normalización de las bases de datos a estudiar, pero nos ofrecen un cuadro de conexiones y conclusiones además de filtrar y seleccionar los datos que se ajusten a los filtros establecidos.
Big data y Data Mining no se contraponen, es más, pueden complementarse dando como resultado una base de datos muy estructurada de la que sacar información que te ayude a entender el entorno y prever las tendencias con muy poco margen de error.
Veamos un ejemplo:
Imagina que tienes una base de datos que contempla todos los blogs actualizados de manera frecuente de España.
Con técnicas de Big Data, podrías procesar toda esta información de manera rápida para sacar datos, como cuántos blogs se actualizaron en la última semana, cuántos de esos blogs tienen una temática concreta, la procedencia geográfica, etc.
Por otro lado, gracias a la Minería de Datos, podrías establecer como objetivo, por ejemplo, un análisis de las tendencias en los blogs de marketing digital en España y ejecutar un modelo que estudie el comportamiento de este tipo de blogs para establecer patrones y diagramas que marcarían las temáticas principales actuales, las que van cogiendo fuerza y aquellas que la van perdiendo.
Es decir, Big data y Data Mining no se contraponen, es más, pueden complementarse dando como resultado una base de datos muy estructurada de la que sacar información que te ayude a entender el entorno y prever las tendencias con muy poco margen de error.
· Minería de Datos aplicada al marketing
¿Tienes claro ya qué es y la información qué puede aportarte del Data Mining? Pasemos entonces a su aplicación en el terreno del 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 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.
En este punto, es muy importante contar con un equipo y unas herramientas que te ayuden a llegar y transmitir tu mensaje e imagen. Las redes sociales, el email marketing, la publicidad, las acciones de relaciones públicas… todo ello segmentado de acuerdo a las conclusiones de comportamiento del modelo ejecutado darán como resultado un flechazo con el mensaje indicado a cada persona.
Mejora de la toma de decisiones:
Por último, y como resumen de todos los puntos anteriores, el uso de Data Mining te ayudará a tomar decisiones más conscientes y con una base sólida sobre el presente y el futuro de tu empresa en todos los aspectos.
Analizar y comprender tu entorno, a tus usuarios y tu negocio es una llave que está en tu mano.
Si quieres dar un pasito en este mundo, te sugiero que empieces asomando la nariz con tu base de datos de e-mail marketing.
Gracias a las distintas herramientas y datos que te aportan de aperturas, ratios y mapas de calor, podrás introducirte de manera superficial en el mundo de la minería de datos. Te ayudará a comprender mejor su funcionamiento para perder el miedo y ponerla en práctica al nivel para el que está pensada.
· Casos de éxito.
Llegó el momento de ver ejemplos de aplicaciones reales de Minería de Datos.
Obama y la campaña por la presidencia
El éxito de la campaña de Obama cuando se presentó a la presidencia de los Estados Unidos tuvo base en el análisis de datos masivos sobre la población y la competencia.
Su campaña de marketing al completo tuvo como referencia este estudio para así llegar al público más afín a través de los canales correctos e incluso con la persona correcta.
Cada paso de la campaña estaba dado en firme gracias a la aplicación de Data Mining.
Amazon y el servicio de atención al cliente
Más que hablar de las campañas de remarketing y email marketing de Amazon que, por supuesto tiene detrás este tipo de estrategias, quiero centrarme en la utilización de esta información para la atención al cliente.
Amazon es una de las empresas que más destaca por su buena gestión en este aspecto y la clave de su éxito está en la Minería de Datos. Gracias a su conocimiento y seguimiento del comportamiento de usuarios Amazon se adelanta a las posibles crisis asegurándose la fidelidad de los clientes.
El cruce de datos de cada departamento sobre un mismo usuario hace posible que los trabajadores de la compañía puedan conocer el historial de comportamiento de un usuario y solucionar de manera ágil cualquier incidencia.
Starbucks y la elección de localizaciones.
¿Alguna vez te has preguntado porque hay dos Starbucks cerca? La respuesta es sencilla: porque pueden.
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.
· Phishing, ética y leyes de protección de datos
Para finalizar me gustaría hacer una parada en un tema muy importante y muy de actualidad debido a la actualización en la ley de protección de datos europea.
Si bien es cierto que el análisis de los datos nos ayuda a comprender el comportamiento de nuestros usuarios, debemos tener siempre presente que debemos ser responsables con el uso de la información que nos proporcionan y el origen de la misma en el caso de no ser propia.
La actualización de ley implica que las empresas deberán reflejar de manera más clara el uso que se le dará a los datos y esto, a mi parecer, es un punto bueno si sabemos manejarlo. La transparencia es un punto fuerte que pocas empresas tienen y saben aprovechar.
Sé transparente, sé claro y explica a tus usuarios el beneficio que obtendrán también ellos con el trato que darás a los datos que les proporcionas.