Minería de Datos Aplicada al Marketing: Descubre el Poder de los Datos

En la era digital actual, la información crece sin parar. Algunas estimaciones apuntan a que el 90 % de los datos en el mundo se ha creado en los últimos dos años y se predice un crecimiento de un 40 % anual, según la Organización de las Naciones Unidas. Hoy 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 este artículo, explicaremos de forma sencilla y accesible en qué consisten estas técnicas para animar 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 o data mining es un proceso técnico, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. 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.

Gracias a la acción conjunta de analítica y minería de datos, que combina estadística, Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. La capacidad predictiva del data mining ha cambiado el diseño de las estrategias empresariales. Ahora se puede entender el presente para anticiparse al futuro.

El término data mining o minería de datos hace referencia al análisis orientado de grandes volúmenes de datos con el objetivo de obtener información nueva que pueda resultar útil. Si se observa el resultado del rastreo casi absoluto del comportamiento de los usuarios en Internet como una montaña de datos aparentemente inútil, el data mining, que se traduce como minería de datos, proporciona las herramientas necesarias para explorar esta cantidad ingente de datos y extraer de ella información relevante.

Valorizar la información de empresa incluida en grandes depósitos de datos es uno de los objetivos más conocidos del data mining. Pero las potencialidades de las técnicas, de las metodologías y de los ejemplos que forman parte de la definición de data mining van mucho más allá de la simple valorización de datos.

El profesional de data mining trabaja las bases de datos para evaluar la información y descartar la que no sea útil o confiable. En esta expansión confluye el impulso de la IA, que se espera afecte en los próximos años al 92 % de los empleos de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), según un informe de la empresa tecnológica Cisco.

Fases del Proceso de Minería de Datos

En términos generales, el proceso de minería de datos tiene las siguientes fases:

1. 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.
2. 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. Estos datos pueden ser propios o comprados, pero deben tener siempre coherencia con los objetivos marcados. Estos datos pueden provenir de sensores, Internet o los registros de la empresa. 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.
3. 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. 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.
4. 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.

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.

La minería de datos se relaciona, a menudo, con el big data, concepto que se refiere a las bases de datos cuyo volumen ya no permite un análisis convencional y, por ello, se apoya en procesos computacionales. Mediante el proceso de data mining se puede explorar, sin embargo, cualquier cantidad de datos.

Técnicas de Minería de Datos

La minería de datos cuenta con diversos métodos o técnicas que se utilizan en diferentes capacidades analíticas para abordar las necesidades de cada organización. Tenga en cuenta que la minería de datos se basa en un kit de herramientas en lugar de una rutina o proceso fijo. En términos generales, los enfoques de minería de datos se pueden clasificar como dirigidos -enfocados en un resultado deseado específico- o no dirigidos -como proceso de descubrimiento-.

• Reconocimiento del valor atípico (outlier detection): por valores atípicos se entienden aquellos valores que se distancian de forma extrema del resto, ya que se desvían de un patrón o una tendencia general.
• Análisis de agrupamiento o clustering: un clúster es un grupo de objetos que se apoya en las relaciones de parecido mutuo. El objetivo de este análisis es la segmentación de datos no estructurados, para lo que se usan algoritmos como K-Nearest-neighbor (KNN), que exploran bases de datos en busca de estructuras de semblanza para identificar nuevos clústeres. Los datos que no se pueden subordinar a ningún grupo pueden ser interpretados como datos atípicos. El clustering agrupa elementos similares sin necesidad de categorías predefinidas.
• Clasificación (análisis discriminante): mientras que en el anterior método de análisis la atención se centra en la identificación de grupos nuevos, en el análisis discriminante se aplican clases predefinidas. La distribución tiene lugar a partir de características comunes a datos individuales. Una manera muy habitual para clasificar datos automáticamente consiste en los árboles de decisión (decision trees), modelos de predicción usados en la inteligencia artificial para establecer esquemas de construcciones lógicas que permiten categorizar una serie de condiciones sucesivas. Funciona a partir de nodos, en cada uno de los cuales se fija un aspecto del objeto. Su constancia o no constancia en el objeto decide la elección del siguiente nodo (o característica del objeto). La clasificación consiste en asignar una categoría pre-definida a cada registro. Los algoritmos más comunes son los árboles de decisión, el Naive Bayes o las redes neuronales.
• Análisis de asociación (reglas de asociación): un análisis de este tipo busca identificar conexiones que puedan ser formuladas como regla absoluta.
• Análisis de regresión: con este tipo de análisis estadístico se pueden crear modelos que expliquen una variable dependiente a partir de variantes independientes.

El data mining agrupa métodos estadísticos que permiten un análisis fundamentalmente objetivo de bases de datos. Sin embargo, la elección subjetiva del tipo de análisis y de los diferentes algoritmos y parámetros según determinados objetivos, puede llevar, quizás de forma deseada, a una adulteración de los resultados.

Por último, no hay que olvidar que el data mining arroja los resultados en forma de patrones y conexiones. Para obtener respuestas hay que interpretar los resultados en función de las interrogaciones y los objetivos establecidos previamente.

Entre otras técnicas de minería de datos, se encuentran:

• KNN (K-Nearest Neighbors): En este caso, utilizamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que asigna un nuevo punto de datos a la clase o valor de sus vecinos más cercanos en un conjunto de datos determinado. KNN no hace ninguna suposición previa sobre la distribución subyacente de los datos.
• Clustering: Es el proceso de dividir grandes volúmenes de datos en categorías objetivo. Una de las técnicas de minado más populares, bien múltiple estándar, paso a paso o jerárquica.
• Regresión: Utiliza la relación lineal entre variables y esto ayuda a predecir el valor futuro de esas variables.

Esta técnica, similar a la de asociación, consiste en agrupar datos en función de las similitudes. Ayuda a conocer más la estructura interna de los datos y detectar patrones y datos fuera de norma.

Tipos de Datos que Pueden Ser Minados

• Datos estructurados: Estos son los datos más comunes y se presentan en un formato organizado, como bases de datos relacionales o tablas. Ejemplos incluyen registros de ventas, transacciones bancarias y datos de inventario.
• Datos no estructurados: Estos datos no tienen un formato predefinido y pueden incluir texto libre, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, videos, imágenes y documentos. La minería de datos en este contexto requiere técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y análisis de imágenes.
• Datos temporales: Los datos temporales, como series de tiempo, son aquellos que cambian con el tiempo, como los precios de las acciones, las lecturas de sensores o los registros de temperatura. La minería de datos en series de tiempo se utiliza para identificar tendencias y patrones a lo largo del tiempo.
• Datos espaciales: Los datos espaciales incluyen información geográfica o datos que tienen una componente espacial, como coordenadas GPS o mapas geográficos. Se utilizan en aplicaciones como la planificación urbana, la logística y el análisis de terrenos.
• Datos transaccionales: Estos son datos generados a partir de transacciones, como compras online, transferencias bancarias o reservas de vuelos. La minería de datos transaccionales se centra en identificar patrones de comportamiento y oportunidades de negocio.

Aplicaciones Empresariales de la Minería de Datos

La utilidad y potencial de la minería de datos aplica a compañías de muy diferentes sectores. Desde las finanzas y los seguros a la educación y la salud, pasando por el comercio electrónico, el transporte o las telecomunicaciones.

• Marketing y ventas: Las empresas utilizan la minería de datos para segmentar a sus clientes, personalizar ofertas y predecir el comportamiento de compra. Esto permite a las empresas desarrollar campañas de marketing más efectivas y aumentar la satisfacción del cliente.
• Retail: En el sector minorista, la minería de datos permite a las empresas entender mejor las preferencias de sus clientes, optimizar el surtido de productos y prever tendencias de consumo. También se utiliza para mejorar la disposición de los productos en las tiendas y diseñar promociones más efectivas.
• Salud: En la atención médica, la minería de datos ayuda a los profesionales de la salud a identificar patrones en los datos de los pacientes, prever brotes de enfermedades y personalizar tratamientos. También se utiliza para mejorar la gestión de hospitales y optimizar los recursos sanitarios. Al contar y lograr relacionar muchos más datos de cada paciente, se pueden elaborar diagnósticos más precisos y tratamientos más efectivos.
• Logística: Las empresas de logística utilizan la minería de datos para optimizar rutas de entrega, gestionar inventarios y prever la demanda. Esto no solo reduce costos, sino que también mejora la eficiencia y la satisfacción del cliente.
• Finanzas y Seguros: La minería de datos ayuda en la gestión de riesgos y en el incremento de la ciberseguridad tanto propia del banco o entidad financiera/aseguradora como del cliente, así como una mayor personalización de cara al cliente, inversor o asegurado.
• Recursos Humanos: Analizar los datos disponibles de nuestros empleados ayuda en ámbitos que van de lo macro a lo micro.
• Ciberseguridad: En ciberseguridad son esenciales para la identificación de amenazas y patrones maliciosos.

Minería de Datos Aplicada al 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 minería de datos permite optimizar el comercio electrónico sobre una base científica. Las grandes bases de datos propias de las tiendas online constituyen el punto de partida para extraer conclusiones y pronósticos. Estos datos, elaborados estadísticamente y visualizados de forma estructurada, permiten a los administradores de tiendas online identificar los factores que influyen en el éxito de un negocio online y recalcular las estrategias de marketing.

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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.

Ejemplos de Empresas que Utilizan la Minería de Datos

La aplicación del data mining es evidente hoy en día en la mayoría de áreas y sectores. Empresas como Amazon, Apple o Netflix aplican el data mining para tener una mejor comprensión del comportamiento de sus clientes en relación con sus productos y servicios.

• Netflix: Netflix siempre ha utilizado sistemas predictivos para ofrecer a sus usuarios una experiencia única. Según un informe publicado por la marca, el marketing predictivo le ha permitido reducir su tasa de cancelación y aumentar la duración media de su suscripción.
• Amazon: El líder del mercado de comercio electrónico también utiliza el marketing predictivo para fidelizar a sus clientes. Al igual que Netflix, Amazon utiliza un algoritmo muy avanzado que compara el comportamiento de compra de un usuario con el de otro, con el objetivo de encontrar preferencias potencialmente comunes. 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: 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.
• Obama y la campaña por la presidencia: En este punto, es muy importante contar con un equipo y unas herramientas que te ayuden a llegar y transmitir tu mensaje e imagen.

Minería de Textos en Redes Sociales

Con casi cinco mil millones de usuarios en todo el mundo, más del 60 % de la población mundial, las plataformas de redes sociales se han convertido en una gran fuente de datos que las empresas pueden aprovechar para mejorar la satisfacción del cliente, mejores estrategias de marketing y un crecimiento general más rápido. Sin embargo, el procesamiento manual de datos a esa escala puede resultar prohibitivamente costoso y llevar mucho tiempo.

La minería de textos, también llamada minería de datos de texto, es una disciplina avanzada dentro de la ciencia de datos que utiliza modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), inteligencia artificial (IA) y machine learning , y técnicas de minería de datos para derivar información cualitativa pertinente a partir de datos de texto no estructurados.

La minería de texto ayuda a las empresas a aprovechar la omnipresencia de las plataformas y el contenido de las redes sociales para mejorar los productos, servicios, procesos y estrategias de una empresa.

Beneficios de la minería de textos en redes sociales:

• Información de los clientes y análisis de sentimientos: La minería de textos en redes sociales permite a las empresas obtener información detallada sobre las preferencias, opiniones y sentimientos de los clientes.
• Investigación de mercado mejorada e inteligencia competitiva: la minería de texto en las redes sociales proporciona a las empresas una forma rentable de realizar investigaciones de mercado y comprender el comportamiento del consumidor.
• Gestión eficaz de la reputación de marca: Las plataformas de redes sociales son canales poderosos donde los clientes expresan opiniones en masa. La minería de textos permite a las empresas monitorear y responder de manera proactiva a las menciones de marca y los comentarios de los clientes en tiempo real.
• Identificación de influencers y marketing: La minería de textos ayuda a las organizaciones a identificar influencers y líderes de opinión dentro de sectores específicos.
• Gestión de crisis y gestión de riesgos: La minería de textos es una herramienta inestimable para identificar posibles crisis y gestionar los riesgos.
• Desarrollo e innovación de productos: Las empresas siempre se benefician de una mejor comunicación con los clientes. La minería de textos crea una línea directa de comunicación con los clientes, lo que ayuda a las empresas a recopilar comentarios valiosos y descubrir oportunidades de innovación.

Desafíos de la Minería de Datos

En la era del big data, las empresas siempre están a la caza de herramientas y técnicas avanzadas para extraer información de las reservas de datos.

• Big data: la información se genera a un ritmo acelerado, ofreciendo cada vez más oportunidades para la minería de datos. Sin embargo, es necesario tener herramientas modernas para extraer significado de los big data, dado el gran volumen, velocidad y variedad de las estructuras, así como el creciente volumen de datos no estructurados. Muchos sistemas existentes tienen dificultades para manejar, almacenar y hacer uso de esa cantidad de input.
• Competencia del usuario: las herramientas de minería y análisis de datos están diseñadas para ayudar a usuarios y tomadores de decisiones a dar sentido y extraer significado e información estratégica a partir de la masa de datos. Si bien son muy técnicas, estas potentes herramientas ahora vienen en paquetes con un excelente diseño de experiencia de usuario, así que prácticamente cualquier persona puede utilizarlas con mínima capacitación. Sin embargo, para obtener todos los beneficios, los usuarios deben comprender los datos disponibles y el contexto de negocios de la información que están buscando. También deben saber, al menos en general, cómo funcionan y qué pueden hacer las herramientas. Esto no está fuera del alcance del gerente o ejecutivo promedio, pero es un proceso de aprendizaje, y los usuarios deben hacer cierto esfuerzo para desarrollar este nuevo conjunto de habilidades.
• Calidad y disponibilidad de los datos: en la masa de datos nuevos también hay una masa de datos incompletos, incorrectos, engañosos, fraudulentos, dañados o simplemente inútiles. Las herramientas pueden ayudar a ordenar todo esto, pero los usuarios siempre deben conocer la fuente de los datos, su credibilidad y confiabilidad.

Desafío	Descripción
Big Data	Gestionar el gran volumen, velocidad y variedad de datos.
Competencia del Usuario	Comprender el contexto de negocios y el funcionamiento de las herramientas.
Calidad y Disponibilidad de los Datos	Asegurar la credibilidad y confiabilidad de la fuente de datos.

La minería de datos es crucial para extraer información de grandes conjuntos de datos con el fin de mejorar la calidad de la información, toma de decisiones y operaciones.

La minería de datos se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan mantenerse competitivas en el mercado actual. La implementación de modelos de minería bien diseñados ayuda a transformar los datos en información estratégica, optimizando la toma de decisiones y mejorando la competitividad de las organizaciones. Su importancia en el futuro empresarial es cada vez más estratégica para competir con velocidad y saber adaptarse con eficacia a los cada vez más rápidos cambios de los mercados y diferentes consumidores y usuarios.