¿Qué es el marketing analítico?
y minería de datos

Marketing analítico es un subconjunto de la minería de datos y su objetivo principal es encontrar patrones en los datos de marketing y utilizarlos para predecir el comportamiento del cliente.

Los presupuestos de gastos de marketing están aumentando significativamente, mientras que el gasto de los consumidores en sus marcas favoritas está disminuyendo. Esto hace que las empresas busquen nuevas formas de reducir costes manteniendo o aumentando los resultados.

Es vital comprender qué campañas tienen más éxito para poder ampliarlas y reducir las menos exitosas. oh El marketing analítico ayuda a las empresas a identificar los ciclos de compra de sus clientes, para comprender mejor qué los impulsa a comprar o no, incluso cuánto se gasta per cápita en un determinado producto en cada país.

A Procesamiento de datos es el proceso de analisis de grandes cantidades de datos para descubrir patrones, tendencias y asociaciones.

Se ha convertido en una herramienta importante en los negocios para comprender el comportamiento del cliente, tomar decisiones estratégicas y desarrollar nuevos productos o servicios. Es un gran aliado de la inteligencia artificial (IA).

Técnicas de IA como Redes neuronales, Árboles de decisión, que utilizan bases de datos, están relacionados con la búsqueda de la mejor información, a partir de una lectura que sería difícil de realizar para los humanos.

La minería de datos se puede utilizar de muchas maneras, dependiendo de lo que se busque en términos de información. Por ejemplo, si su empresa necesita desarrollar una nueva línea de productos, utilizaría la minería de datos para identificar clientes potenciales interesados ​​en este tipo de producto.

Si está tratando de comprender cómo las personas buscan información relacionada con los productos de su empresa en línea, como el comercio electrónico, entonces también podría utilizarlo.

Aunque es otra cosa, la minería de textos también ayuda mucho en el proceso, pues la búsqueda de textos y expresiones puede ser útil en análisis que requieren mucho contenido y un gran volumen de datos (Big Data), en materiales ricos.

A continuación, brindaremos algunos ejemplos específicos de cómo varias empresas han utilizado con éxito técnicas de minería de datos antes de brindarle algunos consejos sobre cómo usted también puede comenzar con la minería de datos.

Con la minería de datos, las empresas pueden descubrir cuándo es más probable que los clientes compren ciertos servicios o productos, qué aspectos de sus procesos funcionan bien o necesitan mejoras y cómo deben abordar la fase de diseño.

Toda la información necesaria es valiosa.. Actualmente, es posible combinar este descubrimiento a partir de datos y inteligencia artificial, realizando relaciones y correlaciones entre datos, brindando una lectura del escenario, con estadísticas y aplicaciones que satisfagan las necesidades del negocio.

Uso La tecnología a favor, se amplía el conocimiento y el conjunto de situaciones, lo que amplía la comprensión del mercado y de la propia empresa. Estas relaciones, con las estadísticas y la tecnología, en medio del volumen de datos, aportan conocimientos y aumentan la variedad de posibilidades que antes no se habían visto.

De esta manera, la Minería de Datos ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones sobre sus estrategias comerciales, incluido saber cuándo ingresar a un mercado determinado o qué tipos de productos funcionarían mejor.

Ejemplo 1: La minería de datos también proporciona información sobre cómo estas decisiones pueden afectar otros aspectos de las operaciones de su empresa. Por ejemplo, podría proporcionar información sobre si un producto nuevo afectará las ventas de productos más antiguos, cómo los cambios en las estrategias de marketing afectan las ventas o si un cambio de precio tendrá un efecto positivo o negativo en los ingresos.

Ejemplo 2: También existen empresas especializadas en vigilancia en línea que utilizan técnicas de minería de datos para identificar posibles amenazas de grupos terroristas u organizaciones de narcotráfico analizando el comportamiento de posibles sospechosos a través de mensajes de correo electrónico, mensajes de texto y otras actividades en línea.

Además de estos ejemplos, hay muchos otros, incluyendo Sistemas de Salud, Análisis de Redes Sociales e Inteligencia de Ubicación.

Además de, ayuda a que tu negocio sea más rentable, la minería de datos puede ayudar a las empresas a mejorar sus procesos internos, haciéndolos más eficientes y reduciendo costos. El proceso de minería de datos implica analizar datos de un almacén de datos o bases de datos.

Todo el proceso puede, por ejemplo, abstraerse del usuario y aplicarse automáticamente a través de aplicaciones del sistema. Por ejemplo, un gran minorista podría utilizar la minería de datos para encontrar las ubicaciones más rentables para abrir nuevas tiendas o qué regiones del país ofrecen el mayor retorno de la inversión.

Podrás saber qué quieren tus clientes y cuánto están dispuestos a pagar, facilitando estas interacciones a través de un sitio web de comercio electrónico sin tener que redirigir a los clientes potenciales de un sitio a otro.

En resumen, con Data Mining puedes Conoce mejor a tus clientes, busca sus necesidades y ofrece productos o servicios. que son más relevantes para ellos.

Hay tres pasos para iniciar un proyecto de minería de datos.

El primer paso Es comenzar con el caso de negocio, que debe incluir el objetivo del proyecto y cómo ayudará a su empresa. También incluye algunos antecedentes sobre lo que está buscando y por qué hace esta pregunta en primer lugar.

el segundo paso es determinar cómo analizará los datos y qué herramientas utilizaríamos para este análisis.

Y por último, existe la decisión de quién está involucrado en este proceso, obteniendo su aceptación y asegurando su participación en todas las etapas del proyecto: desde la recopilación de datos inicial hasta el informe final y las recomendaciones.

Todos estos pasos, sin embargo, dependen de una cosa: tener acceso a datos de buena calidad! Por lo tanto, antes de iniciar cualquiera de estos pasos, debes estar seguro de que tienes acceso a estos datos.

• Identifica grupos y posibles segmentaciones entre tus clientes: mediante análisis de conglomerados (clustering) y regresión logística (clasificación).

• Obtenga una mayor comprensión del comportamiento del cliente: identificar qué factores influyen en este comportamiento y qué les motiva en sus compras; Utilice reglas de asociación (reglas de inferencia).

• Facilita el apoyo a las decisiones al realizar cambios en la estrategia de marketing: evalúa el impacto de estos cambios en el desempeño comercial de la empresa, identificando oportunidades de mejora.

• Proporciona un mejor análisis de las características del mercado: proporcionando una ventaja competitiva. Conozca a su cliente, sepa qué es importante para él y dirija los mensajes que le interesen de la forma más eficaz. Monitorear los cambios en la demanda de ciertos productos o servicios. Descubra oportunidades para nuevos negocios a partir de datos existentes: una innovadora herramienta de inteligencia empresarial con el potencial de reinventar campañas de marketing, aumentar las ventas y las ganancias.

• Identifica la ubicación de los clientes: utilizando técnicas de geocodificación (clustering).

• Aplicar métodos estadísticos como: previsión, análisis de regresión, análisis de tendencias y modelado de simulación.

Actualmente, hay muchos Herramientas de BI disponible para apoyar este proceso de minería de datos a través de una interfaz gráfica que le ayuda a centrarse en la información que le interesa sin necesidad de conocimientos de estadística formal o lenguaje de programación.

Los principales tipos de análisis que realizan las empresas son:

• Clasificación;
• agrupamiento;
• Reglas de asociación;
• Pronóstico;
• Modelado de simulación.

Ver en detalle a continuación:

La clasificación es el proceso mediante el cual Se genera un modelo para diferenciar entre dos o más clases., determinando a qué categoría pertenece un artículo en función de sus características.

Este método proviene del campo de la estadística y el aprendizaje automático, donde los algoritmos intentan identificar patrones en los datos que nos permitan distinguir un tipo de comportamiento o responder a nuestra pregunta de otros comportamientos o respuestas similares.

El resultado final es un conjunto de condiciones lógicas llamadas reglas SI/ENTONCES. Por ejemplo, si el cliente X compra el producto Y, entonces es probable que compre el producto Z.

Aunque parezca muy sencillo, hay algunas consideraciones que debes tener en cuenta: ¿Qué se está modelando? ¿Quién utilizará el modelo y cómo se utilizará? Son preguntas que nos pueden dar una mejor respuesta sobre si esta técnica es adecuada o no para nuestro problema.

La agrupación en clústeres es una parte fundamental de la minería de datos y es especialmente útil para Segmente grandes conjuntos de datos en grupos de objetos similares.

Émile Borel introdujo por primera vez el concepto de "grupos" en su trabajo sobre teoría de la probabilidad y luego los presentó como una herramienta matemática para comprender los fenómenos de agregación de grandes grupos. Pero esto no fue hasta 1960, cuando John Stuart Foster aplicó por primera vez la idea al marketing con un artículo sobre grupos de consumidores.

Incluso hoy en día, muchas empresas continúan utilizando esta técnica como una forma de dividir su base de clientes o prospectos en grupos o segmentos más pequeños y manejables a los que se puede dirigir de manera más efectiva con mensajes y ofertas específicos.

Las reglas de asociación son otro tipo de análisis que se puede realizar utilizando técnicas de minería de datos.

Implica analizar conjuntos de datos transaccionales. (cuando se registran transacciones como compras) y la búsqueda de correlaciones entre diferentes eventos. El objetivo de aprender reglas de asociación es descubrir asociaciones interesantes entre variables que puedan extraerse para hacer predicciones.

Por ejemplo, una regla de asociación podría decirnos que si un cliente compra mantequilla, es muy probable que también compre pan.

El pronóstico permite predecir tendencias futuras, proyectar la demanda o anticipar los efectos de determinadas estrategias antes de actuar sobre ellos, en busca de información veraz.

Estos modelos utilizan datos de las condiciones pasadas y actuales para generar predicciones. Esta técnica es especialmente útil para planificar actividades como planificación de producción, lanzamientos de productos, rutas de transporte, etc.

Pero también se puede utilizar para proyectar el comportamiento del consumidor en función de la demografía, el estilo de vida o el ciclo de vida.

El modelo de simulación tiene que ver con la predecir la probabilidad de un evento dadas ciertas variables definido por el analista a través de ecuaciones matemáticas.

Este modelo utiliza datos estadísticos para simular escenarios de la vida real y probar diferentes factores (ambientales, políticos, económicos...) que pueden influir en el resultado de un evento.

El objetivo principal es crear KPI para su empresa basándose en información extraída de informes creados por software de marketing analítico. De esta manera, sus decisiones siempre estarán respaldadas por números para que sepa qué áreas necesitan mejorar y dónde se deben asignar los recursos.

Después de todo, es mucho más fácil tomar una decisión cuando se cuenta con los datos correctos que la respaldan. Además, sus empleados estarán mucho más empoderados porque tendrán todas las herramientas necesarias a su alcance para tomar decisiones comerciales clave.

A Inteligencia de Negocio ou inteligencia empresarial Contribuye a la estrategia de la empresa, complementando otras estrategias que ya están siendo utilizadas por la empresa. Y es igualmente importante tener un equilibrio entre sus propias fortalezas y debilidades en comparación con las fortalezas y debilidades de sus competidores.

El uso de Inteligencia de Negocio puede ser parte de diferentes actividades estratégicas dentro de una organización porque proporciona una forma eficaz de analizar la información para que se puedan llevar a cabo procesos correctos de toma de decisiones.

Na Bytebio Lo usamos con gran intensidad, buscando información útil a partir de datos de muestra sin procesar que puedan usarse en el aprendizaje automático.

1- Es necesario brindar soluciones y/o productos que mejor satisfagan las necesidades del cliente;

2- Reducir costos y mejorar la eficiencia (mejorar la utilización de recursos y controlar los costos utilizando técnicas de minería de datos);

3- Decisiones bien informadas pueden conducir a una mejor adaptación al entorno competitivo cambiante;

4- La toma de decisiones se puede mejorar cuando se utilizan datos confiables que confirman o refutan hipótesis;

5- Necesita hacer que sus esfuerzos de marketing sean más efectivos.

1- No tienes una cultura que aprenda de los datos;

2- Los líderes y tomadores de decisiones no quieren estar abiertos a sugerencias basadas en datos;

3- La idea es evitar tomar decisiones con datos porque esto podría alejarte de lo que ya sabes o crees sobre el mercado o tus clientes. Las personas tienden a preferir información que confirme sus creencias existentes, lo que dificulta la toma de buenas decisiones al utilizar la inteligencia empresarial. Esto puede suceder si no hay un liderazgo preparado para aceptar la inteligencia de negocios como una herramienta, considerándola una oportunidad y no una amenaza.

4- Es difícil para las personas que sólo utilizan el marketing analítico de vez en cuando.

5- Su producto no se diferencia mucho del resto de productos del mercado. En este caso, puede resultar difícil medir qué hace que su producto sea diferente, ya que no existen herramientas adecuadas. O si tiene suficientes recursos disponibles cada año, aproveche las herramientas existentes para crear una imagen única de su producto en la mente de los consumidores;

6- En este momento, le gustaría utilizar el marketing analítico pero, al mismo tiempo, no tiene suficientes recursos. En este caso, debes elegir cuidadosamente las acciones que puedes priorizar.

O marketing analítico Se basa en la minería de datos para descubrir relaciones ocultas entre variables. La minería de datos se utiliza para encontrar patrones significativos en esta información.

El uso de técnicas analíticas para recopilar y procesar datos. puede ayudarle a comprender mejor a sus clientes, sus deseos y necesidades, ayudándole a centrarse en decisiones estratégicas que maximicen sus oportunidades de negocio.

Pero ¿por qué debería utilizar el marketing analítico como estrategia para mi empresa? Aquí hay algunas razones:

Aumentar el valor de vida del cliente (CLV) mediante el análisis de datos sobre transacciones pasadas, historial de navegación u otra información disponible sobre sus clientes le permite determinar el valor de cada cliente.

Por ejemplo, saber que alguien gasta $100 por mes en su sitio de comercio electrónico le dice algo sobre esa persona, sus intereses y necesidades. Esta información es útil para recomendar los productos adecuados a su cliente, aumentar las ventas y el valor promedio del pedido (AOV).

Al realizar un seguimiento de los puntos de recompensa, también podrá determinar qué productos tienen más probabilidades de atraer a diferentes clientes. Para llevar esto un paso más allá, incluso podría considerar implementar una estrategia publicitaria personalizada basada en transacciones pasadas.

Analizar los patrones de consumo puede ayudarle a determinar qué productos deben ofrecerse en determinadas tiendas o regiones en función de las condiciones climáticas, por ejemplo.

Aprovecha promociones y otras estrategias en el momento adecuado, aumentar sus ingresos en un 5% o 10%. Con la minería de datos también podrás identificar la mejor combinación para vender tu producto o servicio.

Reduzca las estrategias de marketing riesgosas, ahorrando dinero en el proceso, promocionando únicamente artículos que se venderán y no probando anuncios con un "rociar y rezar".

También podrá reducir las tasas de devolución de productos que no cumplen con las expectativas de los clientes y asignar recursos (tiempo y dinero) de manera más eficiente, lo que generará mayores ingresos en general.

Puede obtener más información sobre sus clientes y lo que quieren. Al profundizar en los datos, comprenderá mejor qué motiva a las personas a comprar su producto o servicio y mejorar su experiencia general.

El uso de análisis de marketing también le permite medir la eficacia de cada estrategia promocional y aumentar los ingresos con el tiempo.

Los datos te permiten saber qué estrategias específicas funcionan mejor con diferentes tipos de clientes (basado en la ubicación, el poder adquisitivo y otras características individuales).

De esta manera, podrá observar tendencias para retener a los clientes actuales mientras se dirige a nuevas audiencias, aumentando así las ventas y minimizando costos.

Con esta información también puedes revisar el contenido de tu sitio web que puede afectar la experiencia del usuario (CTR), ¡animando a los visitantes a regresar pronto!

Al utilizar correctamente la minería de datos, también aprenderá más sobre lo que buscan las personas cuando realizan búsquedas en línea.

Luego podrá utilizar esta información como parte de su estrategia de SEO y descubra nuevas palabras clave que aumentarán la visibilidad de su sitio en los motores de búsqueda.

Aunque estas herramientas generan excelente información sobre palabras clave y frases clave, no todo el mundo sabe dónde encontrar las herramientas de extracción de datos más importantes de la web.

Los datos le ayudan a aprender más sobre su público objetivo analizando las diferentes necesidades que tienen, lo que, a su vez, le permite mejorar su oferta de productos o servicios.

También puede identificar oportunidades emergentes en el mercado y determinar qué están haciendo sus competidores.

Al intentar adaptar su estrategia de marketing a las diferentes necesidades de mercados específicos, necesitará herramientas capaces de ofrecer excelentes resultados a partir de sus esfuerzos de minería de datos.

O marketing basado en datos proporciona una gran cantidad de información sobre la experiencia del usuario, lo que significa que puede realizar los ajustes necesarios para garantizar resultados positivos.

La minería de datos es una poderosa herramienta analítica que puede ayudar a su empresa a tomar decisiones más asertivas, basadas en el contenido almacenado en una base de datos.

Tener acceso a los datos correctos e interpretarlos correctamente llevará tiempo, pero describimos algunos consejos para comenzar con esta estrategia. También queremos que sepa qué tipos de análisis son posibles y cuándo podría ser apropiado utilizarlos como estrategia de marketing.

Si alguna parte de esto le parece algo de lo que podría beneficiarse, ¡contáctenos hoy! Nuestro equipo en Bytebio se especializa en analizar el comportamiento de los clientes a través de canales digitales para que podamos brindar información sobre cómo piensan acerca de sus productos o servicios antes de comprarlos.

¿Qué preguntas tiene usted? ¿Cómo ha ayudado la minería de datos a mejorar sus operaciones comerciales? ¡Háganos saber, estaremos encantados de ayudarle!