miércoles, 21 de enero de 2015

Data mining: conocer al cliente a través de los datos


Conocer a los clientes, sus hábitos y necesidades, es clave para un negocio. La psicología del comportamiento del consumidor es una excelente herramienta para predecir qué va a hacer y qué quiere el cliente, pero no es la única. Los propios datos de la empresa ocultan muchas veces, las respuestas necesarias. Para encontrarlas están las técnicas de data mining.

¿Qué es el data mining?

El trabajo diario de un negocio produce infinidad de datos, pero la mayoría quedan almacenados sin ofrecer demasiada utilidad al negocio desde el punto de vista estratégico, más allá de la gestión diaria de la contabilidad, el almacén, los proveedores y la tesorería. Sin un adecuado tratamiento no sirven como ayuda para tomar decisiones ni tener un conocimiento más profundo de los clientes, el mercado y la evolución del negocio en sí mismo.
La razón fundamental es que nos encontramos ante “una montaña de datos” y que sin una metodología adecuada, y unas herramientas tecnológicas acordes con esa metodología y volumen de datos, resultan imposibles de manejar, y mucho menos de ser un instrumento de utilidad para el negocio.
Esta es la función del data warehouse y del data mining, convertir una enorme cantidad de datos en un instrumento de conocimiento útil para la toma de decisiones.







El Data warehouse “apoya la toma de decisiones ofreciendo diversos puntos de vista de los datos almacenados  Convierte una montaña de datos inconexos en un instrumento de información,




El Data Mining es “el acto de extraer patrones o modelos a partir de los datos". Convierte la montaña de datos en una información útil, en conocimiento. Como la arena de las dunas se convierte en dibujos.

Se trata por tanto de utilizar las herramientas de la estadística, la computación y la inteligencia artificial para localizar aspectos -no evidentes o inmanejables para los humanos- en los datos, y que estos aspectos ocultos sirvan para resolver problemas del negocio o ayudar en la toma de decisiones.



¿Para qué sirve el data mining?

La utilización del Data warehouse, es decir de un gran almacén de datos unificado permite el acceso rápido a los datos,  o de combinaciones de ellos , y es condición necesaria para el análisis. De nada sirven los datos repartidos en infinidad de bases de datos, sin un formato común ni la posibilidad de analizarlos conjuntamente y acceder a ellos de manera rápida.

Muchas empresas tienen en este momento innumerables datos pero no les sirven para responder a las preguntas qué se plantean a la hora de tomar decisiones: clasificar a sus clientes en función de su rentabilidad, descubrir qué productos resultan más rentables, las posibles asociaciones en la compra de productos o la rentabilidad y predicción de facturación por tiendas, por localizaciones geográficas, por temporadas, etc..

La utilización de técnicas de data mining en el análisis de un almacén unificado de datos puede permitir resolver estas preguntas, relacionadas con los problemas de negocio que plantea:

-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.

-Establece el valor de vida del cliente, ya que podemos conocer su rentabilidad (su frecuencia de compra,  su volumen de compra y la última vez que compró) y dedicar un mayor esfuerzo y recursos a los clientes más rentables.

-Permite estimar la facturación de cada una de las tiendas  y describir las diferencias entre cada una de ellas (productos más vendidos, rentabilidad, mayor o menor, tasa de repetición de compra, etc.) lo que permite gestionar acciones específicas en cada una de ellas.

-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. Permite aumentar facturación  al localizar aquellos que compran una de las dos cosas que habitualmente se adquieren conjuntamente y ofrecerles la otra. También encontrar clientes a los que ofrecer productos que permitan aumentar su pedido. Upselling y cross selling.

-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.
Por ejemplo si pertenece a unos de los grupos creados de consumidores en función de su valor de vida del cliente.

-Estimar las probabilidades de compra.

-Conocer sus hábitos o compras estacionales (ocasiones especiales por ejemplo al analizar comportamientos de compra históricos) y remitir comunicaciones de marketing personalizadas.

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. Y no sólo de los clientes, también sirve para gestionar el stock o incluir o eliminar productos de nuestro catálogo en función de su rentabilidad.

El no tener una base de datos unificada y tratada adecuadamente (para evitar errores o vacíos de información) elimina la posibilidad de acceder a esos datos para su análisis o de consultar datos de manera rápida y eficaz.
El no utilizar herramientas de análisis de esos datos impide  acceder al conocimiento que se  puede extraer a esos datos y por tanto supone lanzarse al viaje sin mapa. Incluso cuando conocemos un camino por la experiencia, el conocimiento más profundo permite orientarse tanto en situaciones conocidas como prever y actuar proactivamente ante las que, en otro caso no podríamos predecir.
En un momento en que la diferenciación y el conocimiento profundo de las necesidades del cliente es capital para la supervivencia en un mercado de competencia feroz, no utilizar estas herramientas es una desventaja que puede suponer la desaparición de la empresa o, en el mejor de los casos, no aprovechar convenientemente todas las oportunidades de negocio ni sacar todo el partido posible a nuestros clientes.