Data mining (Minado de datos)
Cómo encontrar patrones valiosos en tus datos
Cada campaña que envías genera datos: quién abre, a qué hora, en qué enlaces hace clic, qué compra después. Con cien suscriptores puedes revisarlos a mano. Con cincuenta mil, necesitas otra forma de encontrar lo que esconden. Para eso sirve el data mining.
¿Qué es el data mining?
El data mining, también llamado minería de datos o minado de datos, es el análisis de grandes volúmenes de información. Su objetivo es descubrir patrones, relaciones o tendencias que no se ven a simple vista.
Forma parte de un proceso más amplio llamado KDD (Knowledge Discovery in Databases), o descubrimiento de conocimiento en bases de datos. La meta es convertir datos en bruto en conclusiones útiles para decidir.
Para lograrlo combina estadística, machine learning y técnicas de análisis que se aplican de forma automática o semiautomática.
Data mining, big data y análisis de datos
Son conceptos que se confunden a menudo.
El big data se refiere a conjuntos de datos enormes y variados, que requieren tecnologías especiales para procesarlos. El data mining es una forma de extraer valor de ellos. Pero también se aplica a bases de datos mucho más pequeñas.
El análisis de datos tradicional suele responder a preguntas concretas: ¿cuántos clics tuvo la última campaña? La minería de datos, en cambio, busca respuestas a preguntas que aún no te habías planteado.
¿Quieres profundizar en las fases del proceso y en casos de éxito? Lo explicamos con detalle en nuestra guía sobre qué es el data mining.
Técnicas principales
Existen muchas técnicas, pero casi todas encajan en una de estas familias:
- Clasificación: asigna cada registro a una categoría conocida. Por ejemplo, predecir si un suscriptor es probable que se dé de baja.
- Clustering o agrupación: reúne registros parecidos sin categorías previas. Así descubres grupos de clientes con comportamientos similares.
- Reglas de asociación: detecta qué elementos aparecen juntos con frecuencia. Es la técnica detrás del clásico «quien compró esto también compró aquello».
- Regresión: estima un valor numérico, como el gasto previsto de un cliente en los próximos meses.
- Detección de anomalías: identifica datos que se salen de lo normal, como un pico de rebotes o un posible fraude.
Hoy muchas de estas técnicas vienen integradas en herramientas de marketing, así que no siempre necesitas un equipo de científicos de datos para aprovecharlas.
Cómo aplicarlo al email marketing
Tu plataforma de envío acumula una cantidad enorme de información. Bien analizada, te ayuda a enviar mejor y a vender más.
Segmentar con más precisión. El clustering permite descubrir grupos de suscriptores que no habías definido. Por ejemplo, contactos que solo abren los fines de semana o que solo compran con descuento. Con ello, tu segmentación deja de basarse en suposiciones.
Identificar a tus mejores clientes. Un análisis RFM clasifica a los contactos según cuándo compraron por última vez, con qué frecuencia y cuánto gastan. Es una forma sencilla de minería de datos que cualquier negocio puede aplicar.
Anticiparte a las bajas. Los modelos de clasificación detectan señales previas al abandono, como una caída progresiva de aperturas. Así puedes actuar antes con una campaña de reactivación y reducir tu churn rate.
Recomendar productos. Las reglas de asociación te dicen qué artículos suelen comprarse juntos. Con esa información, tus emails pueden sugerir productos complementarios y potenciar la venta cruzada.
Elegir el mejor momento de envío. Analizando el historial de aperturas de cada contacto, puedes enviar cuando es más probable que lea tus correos.
Qué datos puedes aprovechar
No necesitas fuentes complicadas para empezar. Tienes a mano:
Los datos de comportamiento en tus campañas: aperturas, clics, bajas y quejas. Te ayudan a entender las métricas de email marketing más allá de la media.
Los datos de compra de tu tienda o de tu CRM: pedidos, importes, productos y frecuencia.
Y los datos que el propio cliente te da voluntariamente, como sus preferencias o intereses. Son los llamados zero-party data, y suelen ser los más fiables.
Privacidad y buenas prácticas
Trabajar con datos personales implica responsabilidades. En Europa, el RGPD y la LOPD exigen informar de para qué usas la información. Y necesitas una base legal para tratarla.
Pero el cumplimiento legal es solo una parte. También conviene recoger solo los datos que de verdad vas a usar y protegerlos bien. Y revisar que los modelos no lleven a decisiones injustas o discriminatorias.
Un último consejo: la calidad importa más que la cantidad. Una base de datos con direcciones inválidas, duplicados o información desactualizada dará resultados poco fiables, por muy sofisticada que sea la técnica.
Cómo te ayudamos desde Mailrelay
En Mailrelay te lo ponemos fácil para sacar partido a los datos de tus campañas. Puedes consultar estadísticas detalladas de aperturas y clics y segmentar tu lista según el comportamiento de cada contacto. También puedes crear automatizaciones que reaccionen a lo que hacen tus suscriptores.
Todo ello en un plan gratuito de hasta 80.000 correos al mes y 20.000 contactos. Si quieres probarlo, puedes crear tu cuenta en Mailrelay hoy mismo.
Preguntas frecuentes sobre el data mining
¿Qué diferencia hay entre data mining y minería de datos? Ninguna. Son el término en inglés y su traducción al español; también se usa «minado de datos».
¿Necesito programar para hacer data mining? No siempre. Muchas herramientas de marketing incluyen funciones de segmentación y análisis que aplican estas técnicas de forma sencilla.
¿El data mining tiene algo que ver con las criptomonedas? No. La «minería» de criptomonedas es un proceso distinto, relacionado con la validación de transacciones en redes como Bitcoin.
En conclusión
El data mining te ayuda a encontrar respuestas escondidas en tus datos. Qué clientes valen más, quién está a punto de irse o qué productos se venden juntos.
Y no hace falta ser una gran empresa para aprovecharlo. Con los datos que ya generan tus campañas y una buena herramienta, puedes tomar decisiones con mucha más información.
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