{"id":39289,"date":"2019-10-09T06:23:20","date_gmt":"2019-10-09T06:23:20","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.lvh.me\/blog\/2019\/10\/09\/data-mining-definicion-y-aplicacion-a-estrategias-de-marketing\/"},"modified":"2026-01-28T12:52:31","modified_gmt":"2026-01-28T12:52:31","slug":"data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mailrelay.com\/es\/blog\/2019\/10\/09\/data-mining\/","title":{"rendered":"Data Mining: \u00bfQu\u00e9 es? Tipos y T\u00e9cnicas"},"content":{"rendered":"\n

Hoy nos vamos a poner el casco y la linterna y nos vamos a adentrar en el mundo de la miner\u00eda de datos, un conjunto de t\u00e9cnicas que pueden resultar de mucha ayuda en la situaci\u00f3n actual de saturaci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Con el post de hoy, quiero explicar de forma sencilla y accesible en qu\u00e9 consisten estas t\u00e9cnicas para que os anim\u00e9is a adentraros en la cueva y a extraer las joyas que esperan a aquellos que se toman el trabajo de ir a buscarlas.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el Data Mining?<\/h2>\n\n\n\n

La miner\u00eda de datos es el conjunto de t\u00e9cnicas de procesamiento y an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos de manera autom\u00e1tica o semiautom\u00e1tica con el fin de encontrar patrones que ayuden a comprender mejor el comportamiento de una base de datos en determinadas circunstancias.<\/p>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas de Data Mining nos ayudan a transformar datos en informaci\u00f3n relevante. Para conseguirlo, se aplican t\u00e9cnicas de estad\u00edstica, computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial, por lo que, para su puesta en marcha, es necesario contar con un profesional especializado en este campo.<\/p>\n\n\n\n

Fases del Data Mining<\/h2>\n\n\n\n

En t\u00e9rminos generales, el proceso de miner\u00eda de datos tiene las siguientes fases:<\/p>\n\n\n\n

Selecci\u00f3n de objetivos<\/h3>\n\n\n\n

Como en todo proceso, el primer punto es el establecimiento de los objetivos a conseguir con la aplicaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas de Data Mining. En este punto, la empresa deber\u00e1 decidir con el apoyo del experto en Data Mining qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n es relevante en su caso.<\/p>\n\n\n\n

En base a estos objetivos, se establecer\u00e1 el modelo para el an\u00e1lisis de los datos, por lo que deben ser claros.<\/p>\n\n\n\n

Selecci\u00f3n de las bases de datos y preprocesamiento<\/h3>\n\n\n\n

El segundo paso es establecer la o las bases de datos que servir\u00e1n de materia prima para la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Se realiza un an\u00e1lisis general previo para detectar diagramas de dispersi\u00f3n (que muestran la correlaci\u00f3n entre datos), histogramas y anomal\u00edas para corregirlas y normalizar todas las entradas.<\/p>\n\n\n\n

Estos datos pueden ser propios o comprados, pero deben tener siempre coherencia con los objetivos marcados. De otro modo, ser\u00eda, literalmente, como pedirle peras al olmo: no puedes esperar extraer datos de comportamiento econ\u00f3mico, por ejemplo, en una base que no contenga datos relacionados con este campo.<\/p>\n\n\n\n

Determinaci\u00f3n del modelo<\/h3>\n\n\n\n

Una vez se tienen todos los datos organizados y se conocen los objetivos, el experto en Data Mining crear\u00e1 un modelo predictivo de an\u00e1lisis y segmentaci\u00f3n acorde.<\/p>\n\n\n\n

Extracci\u00f3n de informaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de resultados<\/h3>\n\n\n\n

Antes de poder dar estas conclusiones como v\u00e1lidas para extrapolarse y\/o aplicarse, se debe comprobar que los resultados son l\u00f3gicos y sus m\u00e1rgenes de error son admisibles. En caso contrario, deber\u00e1 hacerse una revisi\u00f3n del proceso para localizar el origen del fallo y empezar nuevamente todo el proceso o reiniciarlo desde un punto seg\u00fan sea el caso.<\/p>\n\n\n\n

\"Data<\/figure>\n\n\n\n

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Diferencias entre Data Mining y Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Un error muy com\u00fan es la confusi\u00f3n entre Big Data y Miner\u00eda de Datos<\/strong>, por ello, vamos a exponer brevemente las diferencias y similitudes que hay entre estos dos.<\/p>\n\n\n\n

En ambos casos, estamos hablando de t\u00e9cnicas para el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos que nos ayuden a sacar informaci\u00f3n relevante para nuestro negocio y ambas t\u00e9cnicas utilizan algoritmos y procesos matem\u00e1ticos para conseguirlo.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia viene en el tipo de informaci\u00f3n que podemos conocer tras la aplicaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas de Big Data<\/strong> nos permitir\u00e1n leer una base de datos de gran tama\u00f1o heterog\u00e9nea, seleccionando y destacando todo aquello que sea relevante para nosotros, pero no podr\u00e1n darnos un an\u00e1lisis profundo de esta informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Es decir, con t\u00e9cnicas de Big Data, podremos analizar una gran cantidad de datos (que de otra manera no ser\u00eda posible procesar) de fuentes diferentes y aplicar los filtros que nos interesen para encontrar informaci\u00f3n concreta, pero no podremos analizar a fondo los datos que contiene.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, las t\u00e9cnicas de Data Mining<\/strong> requieren de un preprocesamiento y normalizaci\u00f3n de las bases de datos a estudiar, pero nos ofrecen un cuadro de conexiones y conclusiones adem\u00e1s de filtrar y seleccionar los datos que se ajusten a los filtros establecidos.<\/p>\n\n\n\n

Big data y Data Mining<\/strong> no se contraponen, es m\u00e1s, pueden complementarse dando como resultado una base de datos muy estructurada de la que sacar informaci\u00f3n que te ayude a entender el entorno y prever las tendencias con muy poco margen de error.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplo de Data Mining<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Imagina que tienes una base de datos que contempla todos los blogs actualizados de manera frecuente de Espa\u00f1a.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Con t\u00e9cnicas de Big Data, podr\u00edas procesar toda esta informaci\u00f3n de manera r\u00e1pida para sacar datos, como cu\u00e1ntos blogs se actualizaron en la \u00faltima semana, cu\u00e1ntos de esos blogs tienen una tem\u00e1tica concreta, la procedencia geogr\u00e1fica, etc.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, gracias a la Miner\u00eda de Datos, podr\u00edas establecer como objetivo, por ejemplo, un an\u00e1lisis de las tendencias en los blogs de marketing digital en Espa\u00f1a y ejecutar un modelo que estudie el comportamiento de este tipo de blogs para establecer patrones y diagramas que marcar\u00edan las tem\u00e1ticas principales actuales, las que van cogiendo fuerza y aquellas que la van perdiendo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Es decir, Big data y Data Mining no se contraponen, es m\u00e1s, pueden complementarse dando como resultado una base de datos muy estructurada de la que sacar informaci\u00f3n que te ayude a entender el entorno y prever las tendencias con muy poco margen de error.<\/p>\n\n\n\n

\"Miner\u00eda<\/figure>\n\n\n\n

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\u00bfC\u00f3mo aplicar la Miner\u00eda de Datos al marketing?<\/h2>\n\n\n\n

\u00bfTienes claro ya qu\u00e9 es y la informaci\u00f3n qu\u00e9 puede aportarte del Data Mining? Pasemos entonces a su aplicaci\u00f3n en el terreno del marketing.<\/p>\n\n\n\n

El punto clave para el marketing y el mayor beneficio para las empresas en el uso de la miner\u00eda de datos est\u00e1 en la predicci\u00f3n del comportamiento de los usuarios. Ir un paso por delante del consumidor y comprender su modus operandi, <\/em>te da una gran ventaja que, bien aprovechada, puede desmarcar a una empresa de su competencia con mucha diferencia.<\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas se ha ido incrementando a lo largo de los a\u00f1os, especialmente a ra\u00edz del boom de las redes sociales y la publicidad online. Como habr\u00e1s podido adivinar, el principal uso que se le da al Data Mining actualmente est\u00e1 justo en este punto: las campa\u00f1as de anuncios en medios digitales.<\/p>\n\n\n\n

Ventajas de aplicar Data Mining en empresas<\/h2>\n\n\n\n

La disminuci\u00f3n de los costes de campa\u00f1a es solo el primero de los beneficios que te puede aportar la aplicaci\u00f3n de este tipo de estrategias.<\/p>\n\n\n\n

Previsi\u00f3n de tendencias<\/h3>\n\n\n\n

Estar preparado para lo que llega antes de que llegue es la mejor manera de asegurarte el \u00e9xito. La evaluaci\u00f3n del comportamiento de tu target, tu entorno y tu competencia te ayudar\u00e1n a reconocer hacia d\u00f3nde encaminar tus pasos y dirigir tus esfuerzos.<\/p>\n\n\n\n

Mejora del ROI<\/a><\/h3>\n\n\n\n

Como consecuencia directa de lo anterior, el retorno de la inversi\u00f3n se ver\u00e1 reducido, ya que no se derivar\u00e1 a sectores con poca probabilidad de beneficio y se reducir\u00e1 el riesgo.<\/p>\n\n\n\n

Reconocimiento del comportamiento de los usuarios<\/h3>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis del comportamiento de tus consumidores no solo te ayudar\u00e1 a predecir su futuro, sino tambi\u00e9n a conocer el modo de comportarse actual, informaci\u00f3n que te puede ser de mucha utilidad para la generaci\u00f3n de ventas cruzadas.<\/p>\n\n\n\n

Identificaci\u00f3n de puntos de fuga<\/h3>\n\n\n\n

As\u00ed mismo, estudiar a nuestros usuarios nos ayudar\u00e1 a identificar los puntos de fuga y a buscar una soluci\u00f3n para retenerlos y cerrar la conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Prevenci\u00f3n de fraudes y crisis<\/h3>\n\n\n\n

Dicen que es mejor prevenir que curar y, en el caso de una empresa, \u00e9sto puede ser algo complicado, pero gracias a las t\u00e9cnicas de Data Mining, esta detecci\u00f3n se simplifica, debido a la visi\u00f3n que nos da de nuestro negocio y su entorno, como hemos visto en los puntos anteriores.<\/p>\n\n\n\n

Mejora del CRM<\/h3>\n\n\n\n

Cliente contento, cliente fiel. La informaci\u00f3n que te proporciona la miner\u00eda de datos sobre tus usuarios tambi\u00e9n te ayudar\u00e1 a saber fidelizarlos haci\u00e9ndoles sentir especiales, escuchados y comprendidos.<\/p>\n\n\n\n

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 p\u00fablicas\u2026 todo ello segmentado de acuerdo a las conclusiones de comportamiento del modelo ejecutado dar\u00e1n como resultado un flechazo con el mensaje indicado a cada persona.<\/p>\n\n\n\n

Mejora de la toma de decisiones<\/h3>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, y como resumen de todos los puntos anteriores, el uso de Data Mining te ayudar\u00e1 a tomar decisiones m\u00e1s conscientes y con una base s\u00f3lida sobre el presente y el futuro de tu empresa en todos los aspectos.<\/p>\n\n\n\n

Analizar y comprender tu entorno, a tus usuarios y tu negocio es una llave que est\u00e1 en tu mano.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres dar un pasito en este mundo, te sugiero que empieces asomando la nariz con tu base de datos de e-mail marketing<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Gracias a las distintas herramientas y datos que te aportan de aperturas, ratios y mapas de calor, podr\u00e1s introducirte de manera superficial en el mundo de la miner\u00eda de datos. Te ayudar\u00e1 a comprender mejor su funcionamiento para perder el miedo y ponerla en pr\u00e1ctica al nivel para el que est\u00e1 pensada.<\/p>\n\n\n\n

\"Casos<\/figure>\n\n\n\n

Desventajas de aplicar Data Mining<\/h2>\n\n\n\n