Aunque la minería de datos todavía está en sus comienzos, empresas de una amplia gama de industrias, consumo masivo, finanzas, cuidado de la salud, fabricación de equipos para el transporte e industria aeroespacial por ejemplo, ya están utilizando herramientas de minería de datos y técnicas para aprovechar los datos históricos.
Mediante el uso de tecnologías de reconocimiento de patrones y técnicas estadísticas y matemáticas para tamizar a través de información almacenada, la minería de datos ayuda a los analistas a reconocer hechos significativos, relaciones, tendencias, patrones, excepciones y anomalías que de otro modo pasarían desapercibidas.
Para las empresas, la minería de datos se utiliza para descubrir patrones y relaciones en los datos con el fin de ayudar a tomar mejores decisiones de negocio. La minería de datos puede ayudar a detectar las tendencias de ventas, desarrollar campañas de marketing más inteligentes y predecir con exactitud la lealtad de los clientes. Los usos específicos de la minería de datos incluyen:
– Segmentación del mercado: Identificar las características comunes de los clientes que compran los mismos productos de su empresa.
– Rotación de los clientes: (Customer atrition) Predecir cuáles son los clientes que probablemente se vayan de la empresa hacia un competidor.
– Detección de fraude. Identificar qué transacciones tienen más probabilidades de ser fraudulentas.
– Marketing directo. Identificar qué perspectivas deben incluirse en una lista de correo para obtener la tasa de respuesta más alta.
– Marketing interactivo: Predecir lo que cada individuo que accede a un sitio web es más probable que esté interesado en ver.
– Análisis de la cesta de mercado: Entender qué productos o servicios se compran comúnmente juntos.
– Análisis de tendencias: Revela la diferencia entre un cliente típico este mes y el último.
La tecnología de minería de datos puede generar nuevas oportunidades de negocio mediante:
– Predicción automatizada de tendencias y comportamientos: La minería de datos automatiza el proceso de búsqueda de información predictiva en una gran base de datos. Las preguntas que tradicionalmente requerían un extenso análisis práctico ahora se pueden responder directamente a partir de los datos. Un ejemplo típico de un problema predictivo es el marketing dirigido. La minería de datos utiliza datos sobre envíos promocionales pasados para identificar los objetivos más probables de maximizar el retorno de la inversión en envíos futuros. Otros problemas predictivos incluyen pronosticar la quiebra y otras formas de incumplimiento, e identificar segmentos de una población que probablemente responda de manera similar a eventos dados.
– Descubrimiento automatizado de patrones desconocidos: Las herramientas de minería de datos barren las bases de datos e identifican patrones previamente ocultos. Un ejemplo de descubrimiento de patrones es el análisis de datos de ventas al por menor para identificar productos aparentemente no relacionados que se compran a menudo juntos. Otros problemas de descubrimiento de patrones incluyen la detección de transacciones de tarjetas de crédito fraudulentas y la identificación de datos anómalos que podrían representar errores en la introducción de datos.
Usando computadoras masivamente paralelas, las compañías cavan a través de volúmenes de datos para descubrir patrones sobre sus clientes y productos. Por ejemplo, las cadenas de comestibles han encontrado que cuando los hombres van a un supermercado para comprar pañales, a veces salen con un paquete de seis de cerveza también. Usando esa información, es posible disponer una tienda para que estos artículos estén más cerca.
AT & T, A.C. Nielson y American Express figuran entre las empresas que implementan técnicas de minería de datos para ventas y marketing. ¿Por qué? ¡Para obtener una ventaja competitiva y aumentar la rentabilidad!
Del mismo modo, los analistas financieros están arando a través de vastos conjuntos de registros financieros, fuentes de datos y otras fuentes de información con el fin de tomar decisiones de inversión. Las organizaciones de atención de la salud están examinando los registros médicos para entender las tendencias del pasado para que puedan reducir los costos en el futuro.
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