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Algunos secretos de data mining para estrategias de marketing

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 06/02/2019

Mejorar los datos de la empresa almacenados en grandes bases de datos es uno de los objetivos más conocidos del data mining.

Sin embargo, el potencial de las técnicas, métodos y ejemplos que se incluyen en la definición del data mining va mucho más allá de la simple mejora de datos.

En este artículo nos centramos en el marketing y lo que puede hacer para promover su empresa o negocio, incluso en línea, a través del data mining.

En la lista de 5 métodos para obtener más información, de modo que todos puedan aprender más sobre este vasto y en constante campo.

Al explotar las técnicas y seguir los ejemplos que le mostramos, podrás potenciar y refinar tu estrategia de marketing y diferenciarse de la competencia. ¡Empecemos!

1.- ANÁLISIS DE CLÚSTER PARA IDENTIFICAR GRUPOS DE OBJETIVO 

El análisis de clústeres permite identificar un grupo de usuarios determinado de acuerdo con características comunes dentro de una base de datos.

Estas características pueden incluir edad, ubicación geográfica, nivel de educación, etc.

Es una técnica del data mining que es útil en la comercialización para segmentar la base de datos y, por ejemplo, enviar una promoción al objetivo correcto para ese producto o servicio (jóvenes, madres, jubilados, etc.).

Las combinaciones de variables son infinitas y hacen que el análisis de conglomerados sea más o menos selectivo según los requisitos de búsqueda.

analisis-cluster

2.- ANÁLISIS DE REGRESIÓN PARA HACER PREDICCIONES DE MARKETING

Poder decir el futuro es el sueño de cualquier profesional de marketing.

Por lo tanto, sin tener que recurrir a una bola de cristal, contamos con una técnica de data mining en nuestro análisis de regresión que nos permite estudiar cambios, hábitos, niveles de satisfacción del cliente y otros factores relacionados con criterios como el presupuesto de la campaña publicitaria o costos similares.

Cuando se cambie uno de estos criterios, tendrá una idea bastante clara de lo que sucederá con su base de usuarios.

Modelo-de-regresion-linear

3.- ANÁLISIS DE CLASIFICACIÓN PARA IDENTIFICAR SPAM

¿Cómo se puede clasificar una respuesta de correo electrónico de un cliente?

¿Y cómo puede reconocer los vínculos entre clientes potenciales para sus productos antes y después de ejecutar una campaña publicitaria?

Solo hay una respuesta: análisis de clasificación, la técnica de extracción de datos que permite reconocer los patrones (esquemas recurrentes) dentro de una base de datos.

Una solución efectiva para mejorar el rendimiento de su estrategia de marketing, eliminar cualquier información superflua y crear subarchivos mejorados.

análisis de clasificación

4.- REDES NEURONALES PARA AUTOMATIZAR EL APRENDIZAJE 

Para complementar la agrupación y los árboles de decisión es el concepto de red neuronal.

Es una de las últimas aplicaciones de minería de datos por la cual los medios que utiliza para las operaciones de marketing, es decir, la computadora que administra su base de datos, “aprende” a identificar un determinado patrón que contiene elementos con relaciones precisas entre sí.

El resultado de este aprendizaje es el reconocimiento y almacenamiento de patrones que serán útiles, quizás no de inmediato, pero en el futuro para decidir si y cómo perseguir una meta.

La misma red neuronal también puede ayudar a reconocer la composición del objetivo del producto o servicio con mayor precisión.

redes neuronales

5.- ARBOLES DE DECISIÓN PARA OPTIMIZAR LA GESTIÓN DEL RIESGO DEL PROYECTO

Cada vez que tomas una decisión te enfrentas a una encrucijada.

Cuando hay muchas opciones, la encrucijada se convierte en un árbol de decisión. Inicialmente, puede ser confuso tener que manejar un árbol de decisiones, pero si tenemos la herramienta de computadora correcta que organiza el árbol y presenta opciones definitivas completas con costos / beneficios, entonces es una historia diferente y el árbol se convierte en una herramienta valiosa para Riesgo de Proyecto Administración.Una vez más, la extensión del análisis depende principalmente de la tecnología disponible: cuanto más avanzado sea el software, mejor indicará su árbol el mejor camino a seguir.

foto de Mónica Angeles

Mónica Angeles

Licenciada en Comunicación Social de la Universidad San Martín de Porres (USMP) con más de 10 años de experiencia, actualmente me desempeño como UX Content Strategist.

Diplomada en Community Manager y Social Media Management. Trabajo como gestora de contenido y estrategias digitales con marcas reconocidas del rubro cosmético, automotriz, hotelero y supermercados. Docente en diferentes centros de estudios superiores, destacando Toulouse Lautrec.


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