Data Mining

Data Mining

RENTABILIZAR TUS DATOS

RENTABILIZAR TUS DATOS

 

El Data Mining es “el acto de extraer patrones o modelos a partir de los datos". Convierte la montaña de datos en conocimiento rentable. Todas las actividades de negocio producen infinidad de datos. En muchos casos se almacenan en bases distintas, y sirven al día a día (facturar, controlar inventario, etc.) pero… ¿Por qué no obtener ventajas de su explotación sistemática?

El data mining ofrece una serie de técnicas que en primer lugar estudian los datos para comprenderlos en el contexto del negocio (Auditoría de datos).

Después elimina los errores: datos duplicados, datos… Se realiza una limpieza de los datos.

Entendidos y limpiados los datos se integran en un data warehouse. Una base de datos centralizada.

Y finalmente aplica técnicas estadísticas para descubrir conocimiento que ocultan los datos: patrones. Se convierte la montaña en una conocimiento útil y rentable para los objetivos planteados por la empresa.

 

EN QUÉ PUEDE AYUDARTE LA MINERÍA DE DATOS

 

  • Permite identificar los perfiles de los clientes y clasificarlos. Segmentar los clientes por diferentes criterios para realizar acciones de marketing que tengan eficacia para la empresa y relevancia para el consumidor. Mantener un cliente vale seis veces menos que adquirir uno nuevo.
  • Establece el valor del cliente, ya que podemos conocer su rentabilidad y dedicar un mayor esfuerzo y recursos a los clientes más rentables.
  • Permite estimar la facturación de cada una de las tiendas, turnos o trabajadores y describir las diferencias, lo que permite gestionar acciones específicas de mejora.
  • Analiza la rentabilidad de cada producto. O incluso si el producto se asocia a operaciones rentables aunque su margen sea pequeño.
  • Puede localizar patrones de compra y consumo y encontrar asociaciones en la compra conjunta de productos. Venta cruzada y aumento volumen de compra por cliente (cross selling y upselling).
  • Permite clasificar a los clientes nuevos en alguno de los segmentos diferenciados en las acciones de marketing y predecir su comportamiento de compra, al conocer las variables que el análisis determine como claves para su clasificación.
  • Estimar las probabilidades de compra.
  • Permite caracterizar clientes rentables y buscar clones (las mismas características) en el mercado.
  • Conocer sus hábitos o compras estacionales (ocasiones especiales por ejemplo al analizar comportamientos de compra históricos) y remitir comunicaciones de marketing personalizadas.
  • Estudia el ciclo de vida del cliente. Sabemos en qué fase está (introducción, crecimiento, madurez o declive) y establecemos formas de relación para iniciar nuevo ciclo de vida del cliente o aumentar su relación con la empresa (bien en rentabilidad bien en tiempo).
  • Predecir la baja de clientes y ayudar a reducir churn rate.

En definitiva podremos describir aspectos ocultos en los datos y predecir el comportamiento de diversas variables del negocio que ayudarán a la toma de decisiones. Sirve para describir o para predecir y ayuda a optimizar esfuerzos comerciales y costes.

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