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Hoy en día, todo el mundo ha priorizado la “Data Science” para poder dirigir estrategias, tácticas y acciones dentro de sus negocios.

Resulta ser indispensable para las empresas en innovar y optimizarse para dar mayor competitividad y rendimiento dentro de las mismas.

Por medio de la analítica de datos, el día de hoy en el mundo contamos con productos y metodologías para áreas como logística, distribución y operaciones (SupplyChain por ejemplo), pues las encontramos relativamente a la mano para poder implementarla en nuestras empresas.

Muy aparte de lo mencionado, tras la escasez de metodologías utilizando ciencias de datos para dirigir estrategias de mercado, en Velogig nos especializamos en desarrollar e implementar Data Science aplicada en marketing digital mediante nuestro equipo de científicos de datos.

La ventaja del rubro digital es que nos permite realizar mediciones y establecer las métricas necesarias para impulsar exponencialmente el performance de nuestros clientes y maximizar su Roi (retorno por inversión) digital.

A continuación, te presentamos 3 de las muchas metodologías y análisis de Data Science y Machine Learning que nos permiten clasificar y hacer regresiones para marketing:

1.- Análisis de Regresión Lineal

La regresión lineales una técnica estadística que nos permite explicar una variable dependiente en función de variables independientes.

Nos permite descubrir la importancia de las variables más relevantes para comprender patrones de comportamiento yrealizar predicciones.

Linear_regression

Es decir, nos permite analizar la causalidad. Por ejemplo podríamos analizar cuales son las variables más relevantes para que un usuario le de click a un post.

Es decir, esto podría depender de la edad, sexo, numero de likes anteriores, números de artículos compartidos, etc.

2.- Análisis de Serie de Tiempo

El análisis de serie de tiempo es el estudio de una variable a través del tiempo.

Esta técnica es comúnmente utilizada para realizar predicciones de una variable en base a la data histórica de la misma.

Análisis de Serie de Tiempo

Es así, que mediante la data histórica de nuestros clientes, sumada a la data a tiempo real que se adquiere en las plataformas digitales, es posible predecir el números de likes, WOWs, HAHAs,LOVEs – COMPARTIDOS, etc de los distintas publicaciones realizadas.

3.- Árbol de Decisiones

Los árboles de decisiones nos permiten analizar una red de sucesos que nos conllevan al resultado esperado.

Se utiliza tanto para regresión como para la clasificación. Dentro del internet, buscamos conversiones.

decision tree marketing

Sea este el resultado esperado, identificamos las acciones previas de los usuarios(tiempo en página, número de páginas vistas,…)o características propia del usuario(edad, sexo,…)que han logrado convertirse en clientes (mediante la data transaccional histórica) e identificar patrones de comportamiento para priorizarlos en nuestras estrategias dirigidas.