Aplicaciones de minería de datos en empresas modernas

Si quieres entender cómo funciona esta herramienta y cómo puede transformar tu negocio, este artículo es para ti.

Qué es la minería de datos

Conocemos como minería de datos el conjunto de procesos de análisis de la información para extraer patrones, ya sean de conducta o de funcionamiento. Con estos datos analizados y refinados, es más sencillo tomar decisiones racionales y anticiparse a situaciones.

Hoy en día, la minería de datos es una parte fundamental en unos estudios de Bachelor online en Data Science. Por esa razón, no está de más conocer cuáles son las aplicaciones prácticas empresariales. La idea es mejorar las ratios de negocio o abrir nuevas posibilidades, y para ello es necesario extraer la información idónea que nos ofrece cada dato y su correcta clasificación. 

El concepto de data mining es relativamente reciente. Lo enumeró por vez primera Dorian Pyle en 1999, aunque ya había publicaciones en la década de 1980. Se ha popularizado en la última década, gracias a las mejoras en los procesadores, el desarrollo del Big Data y la IA. 

Las aplicaciones de minería de datos en empresas actuales

Existen distintos ejemplos de minería de datos que sirven para ver cuál es su potencial. Los utilizamos para indicar qué tipo de aplicaciones prácticas empresariales tiene esta disciplina. Veamos…

1. Minería de datos para el marketing analítico

La minería de datos se utiliza para el marketing analítico. Por ejemplo, con una base de datos puedes conocer cuáles son las preferencias y los posibles nichos de mercado a trabajar. Para eso, se hacen labores de segmentación teniendo en cuenta previamente determinados criterios previos. Esto permite:

• Conocer los distintos nichos de mercado

  . En ocasiones, existen oportunidades de negocio que no se detectan sin la minería. Aquí es probable hacer un análisis de datos de calidad. 

• Cuantificar los posibles nichos de mercado

  . Es necesario hacer estadísticas para ver si los nichos que aparecen son lo suficientemente atractivos o no. Pues bien, aquí se consigue calcular la cuantía de cada caso para tomar decisiones.

• Comparar entre las diversas alternativas de mercado

  . La comparación de alternativas es igualmente importante para decidir dónde centrar los esfuerzos.

Todo el trabajo del marketing analítico es mucho más rápido y exacto gracias, precisamente, a estas acciones. Es uno de los principales beneficios del data mining.

2. Detectar patrones de compra y relaciones entre productos

En las labores de minería de datos, es posible ir mucho más allá de simplemente saber qué productos o servicios de un mercado o una empresa se venden más. El verdadero potencial reside en descubrir patrones de compra y relaciones ocultas entre productos.

En las labores de minería de datos, el verdadero valor reside (más allá de saber qué productos o servicios de un mercado o una empresa se venden más) en descubrir patrones de compra y relaciones ocultas entre productos. Y es que este tipo de correlaciones, que no resultan intuitivas a primera vista, permiten a las empresas optimizar su estrategia comercial. Un ejemplo clásico es el caso de los pañales y la cerveza, cuya inesperada asociación condujo a campañas de venta cruzada más efectivas.

A nivel macro, el problema suele estar en la falta de información global o de un sector. Pero sí es útil para analizar a la competencia, ver cuál es su core y estructurar correctamente un Plan de Negocio.

A nivel micro, dentro de la propia empresa, es donde esta técnica brilla. Aquí es donde aplicamos el Análisis de la Cesta de Compra (Market Basket Analysis).

Ejemplo práctico: Un supermercado detecta que muchos clientes que compran pañales también compran cerveza. Al descubrir esta relación (que no es obvia), la tienda puede ubicar los productos cerca o crear una oferta cruzada para incentivar ambas compras y aumentar el ticket medio.

De este modo, la empresa no solo sabe cuál es su core business, sino que entiende cómo se comportan sus clientes y puede potenciar activamente el aumento de la venta.

3. Elaboración de perfiles de clientes

Una vez que ya tienes clientes en tu negocio, se hace muy importante elaborar perfiles de estos de calidad. Esto implica, por ejemplo, conocer cuáles son sus tendencias, hábitos y, en definitiva, qué tipo de producto o servicio les podría interesar más.

En ocasiones, existen estrategias de ventas cruzadas o cross-selling. Otras veces, se les puede hacer una oferta especial por un tiempo limitado. Y otra posibilidad es la de proporcionarles descuentos para fidelizarlos, si son clientes habituales. Obviamente, para aplicar cada caso, se debe tener un perfil de cliente debidamente definido y agrupado en categorías. 

Con todos estos datos debidamente procesados y clasificados, es posible aumentar el ticket medio de cada cliente. Este es el motivo que hace tan interesante esta técnica. 

4. Optimización de los recursos disponibles

El data mining es una práctica que ayuda a optimizar los recursos, y lo hace de varias maneras. En combinación con tu ERP, podrás mejorar el uso de tus recursos de las siguientes maneras:

• Identificar las áreas en las que se disparan los costes

  empresariales sin un motivo de peso. Pongamos el ejemplo de un sobrecoste en electricidad, en telefonía o en internet. 

• Clasificar correctamente los productos o servicios

  : incógnita, estrella, vaca lechera o perro, según la matriz de Boston. Así, sabrás dónde conviene invertir, dónde realizar acciones de marketing y dónde desinvertir paulatinamente.

• Ver cuáles son los gastos que, en comparación con lo que establece el mercado

  , podrían optimizarse. Aquí se tiene que hacer una comparación externa, pero es igualmente interesante.

Todos estos datos, en definitiva, contribuirán a una administración de recursos más eficiente y, en consecuencia, a mejorar la competitividad del negocio. 

5. Detección de riesgos

Finalmente, la minería de datos en empresas es especialmente útil para la detección de riesgos. Se puede aplicar, por supuesto, en la medicina para hacer mejores diagnósticos o en la educación para poner el foco en los perfiles que tienen mayor riesgo de abandono escolar. Pero, aplicado a otro tipo de empresas, nos sirve para ver qué tipo de cliente con un ticket algo tiene más probabilidades de abandonarnos.

Recordemos que el coste de retener un cliente es, por lo general, mucho menor que el de lograrlo. Se calcula que puede ser entre 5 o 7 veces más barato, generalmente. Por lo tanto, y siempre que se mueva dentro de unos márgenes que nos interese, es preferible apostar por la retención.

Una de las mayores ventajas competitivas

La minería de datos ya no es una opción; es una necesidad para las empresas que quieren mantenerse competitivas, anticiparse a los cambios y personalizar sus estrategias. Por lo tanto, podemos esperar que se siga utilizando, y cada vez con más funcionalidades para abrir la puerta a nuevas oportunidades.