Data mining: 6 etapas para obtener información valiosa

Con la aceleración de la transformación digital, el data mining se ha convertido en un proceso fundamental para las empresas. Al realizar la minería de una gran cantidad de datos, puedes descubrir cómo se comportan los clientes, cuáles son sus expectativas y cómo puede anticipar sus necesidades.

Pero estas no son las únicas posibilidades de esta prometedora técnica de análisis. Otros departamentos, como ventas, marketing y compliance, pueden beneficiarse al identificar patrones y anomalías en los datos recopilados.

Si también quieres unirte a la tendencia y sacar el máximo provecho del data mining, sigue leyendo. Aquí encontrarás:

• ¿Qué es data mining?
• ¿Para qué sirve el data mining?
• ¿Cuáles son las ventajas del data mining?
• ¿Cuáles son los desafíos del data mining?
• ¿Cómo se hace el data mining?
• ¿Qué técnicas se pueden utilizar en el data mining?
• ¿Cómo puede la minería de datos ayudar a una empresa?
• ¿En qué áreas se puede utilizar el data mining?

¡Adelante!

¿Qué es data mining?

El concepto de data mining se refiere a un proceso mediante el cual se realiza el análisis de grandes cantidades de datos con la ayuda de la tecnología para identificar patrones consistentes y extraer información potencialmente útil para mejorar los procesos. 

En español, el término significa minería de datos. Su adopción permite filtrar información del big data que realmente sea útil para el propósito que quieras alcanzar.

La información extraída del data mining es una aliada importante para la toma de decisiones en un negocio. Con esta base, es posible identificar problemas y oportunidades de negocio.

Te recomendamos leer: ¿Qué datos debo saber de mi cliente? 4 datos esenciales.

¿Para qué sirve el data mining?

La minería de datos sirve para transformar datos sin procesar en información valiosa para una empresa. Esto se puede hacer a través de la identificación de patrones y anomalías, así como la descubierta de oportunidades y tendencias.

1. Identificar patrones

Una de las principales funciones del data mining es identificar patrones. Gracias a su alta capacidad analítica, que viene determinada por algoritmos de inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático), realiza conexiones y correlaciones entre datos.

¿Sabes cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo y el automático? Lee: Deep Learning vs Machine Learning: guía con ejemplos.

2. Revelar anomalías

Otro uso interesante del data mining es para revelar anomalías. De la misma manera que los algoritmos pueden identificar cuando algo se repite, pueden alertarte cuando los datos están fuera del patrón conocido. Esta información es útil para solucionar problemas antes de que se agraven.

3. Descubrir oportunidades

Pero no todo lo que difiere del patrón conocido es malo. Los datos distintos pueden indicar oportunidades de negocio que, al ser reconocidas a tiempo, pueden ser utilizadas como ventaja competitiva en el mercado.

4. Encontrar tendencias

Una vez que los datos son transformados en información, pueden servir como base para la planificación estratégica de su negocio. El data mining sirve, por ejemplo, para identificar tendencias de comportamiento de los consumidores.

Con esta información en manos, tu empresa puede planificar una serie de acciones para mejorar la relación con los clientes, como optimizar el servicio, mejorar las campañas de marketing, entre otras.

Entérate: 5 características que afectan el comportamiento del consumidor.

¿Cuáles son las ventajas del data mining?

Las ventajas del data mining incluyen la identificación de hábitos de consumo, la obtención de pronósticos rentables, el estímulo a la toma de decisiones informadas y la promoción de la mejora continua de procesos.

1. Facilita la identificación de hábitos de consumo

Si eres una Pyme, puede ser fácil identificar qué productos se venden mejor o con qué frecuencia los clientes compran contigo. Pero a medida que tu negocio crece y aumenta el volumen de datos, el seguimiento manual se vuelve inviable.

En este contexto, la minería de datos puede facilitar la identificación de hábitos de consumo y ayudarte a desarrollar nuevas líneas de productos, crear una combinación de productos más atractiva… En resumen, llevar tu negocio al siguiente nivel.

¿Conoces los 5 nuevos hábitos de consumo ante el coronavirus?

2. Ofrece pronósticos rentables

No todas las empresas tienen grandes presupuestos para recopilar, almacenar y procesar datos. Si bien el data mining requiere de un profesional calificado para analizar la información obtenida y transformarla en conocimiento útil, el proceso es más económico y conveniente que en el pasado.

3. Estimula la toma de decisión informada

¿Cuántas veces has confiado en tu intuición para tomar una decisión importante en el trabajo? Si bien los sentimientos pueden ser un buen complemento de la racionalidad, es importante observar los datos para seguir un camino adecuado a la realidad.

Te damos un ejemplo. Imagina que tus agentes de soporte registran un aumento en el volumen de tickets, pero no sabes el motivo. Tu intuición te dice que a los clientes no les gustó el producto recién lanzado y deben estar quejándose de esto.

Sin embargo, después de aplicar las técnicas de data mining, descubres que en realidad no están contentos con el tiempo de primera respuesta de los agentes. Por lo tanto, abren solicitudes de ayuda en varios canales de comunicación con tu empresa. ¿Ves como la intuición puede engañarte?

4. Promueve la mejora continua de los procesos

Combinando los elementos anteriores, es fácil ver que una de las grandes ventajas de la minería de datos es su capacidad para promover la mejora continua de los procesos. Después de todo, este proceso te revela qué problemas te enfrentas con frecuencia, qué necesidades no fueron satisfechas y qué oportunidades de cambio tienes ante tus ojos.

Los datos pueden cambiar la forma en que ves el mundo. En esta conferencia Ted Talk, el periodista David McCandless explica cómo convertir los números en algo hermoso e interesante para cualquier audiencia.

¿Cuáles son los desafíos del data mining?

La minería de datos también presenta desafíos para las empresas interesadas en implementarla. Los datos redundantes, el error humano, los problemas de seguridad y la falta de profesionales especializados son las principales desventajas.

1. Datos redundantes

El 30% de las empresas afirma que la duplicación de datos es uno de los principales problemas del equipo de inteligencia. Esto suele suceder por varias razones, las dos más comunes son la falta de una herramienta compartida entre diferentes departamentos y un estándar para ingresar datos.

2. Error humano

¿Recuerdas que el data mining analiza una gran cantidad de datos preexistentes en algún lugar de tu empresa? Esto significa que alguien ha recopilado y almacenado estos datos antes, y es posible que no se haya hecho de acuerdo con las mejores prácticas.

3. Seguridad y privacidad

Cuando se trata de data mining, la ciberseguridad es clave para cualquier empresa. De hecho, la privacidad de los datos ya no es un requisito de unos pocos clientes, sino una responsabilidad comercial según la ley.

Lee más: Ley de Protección de Datos: ¿qué es y cómo seguirla en tu empresa?

4. Falta de profesionales especializados

La tecnología es una gran aliada, pero no hace milagros. Por muy sofisticadas que sean las técnicas de procesamiento de datos, un profesional especializado siempre es necesario. Después de todo, hay aspectos y matices humanos que muchos programas de computadora aún no son capaces de reconocer.

¿Cómo se hace el data mining?

La explicación sobre qué es data mining solo está completa cuando se entiende las etapas que componen este proceso. Son ellas:

1. Definición del objetivo
2. Selección de datos
3. Limpieza de datos
4. Aplicación de técnicas propias de la minería de datos
5. Evaluación de los resultados obtenidos
6. Uso de la información

1. Definición del objetivo

Al aprender cómo se hace el data mining, el primer paso consiste en definir cuál es el objetivo del proceso. Hay que alinear esta búsqueda de información con los objetivos estratégicos de la empresa.

Para lograr una buena definición de objetivos, puedes basarte en metas e indicadores que deban mejorarse.

2. Selección de datos

A partir de lo determinado en el paso anterior, ahora es necesario definir de dónde se extraerán los datos, es decir, cuáles serán las fuentes para obtenerlos.

Es posible, por ejemplo, hacer un análisis del CRM utilizado en tu empresa y extraer los datos generados para utilizarlos como base para la toma de decisiones.

Quizás te interese leer: Estrategia CRM desde cero: paso a paso para vender más.

3. Limpieza de datos

Una vez definido el origen, que debe estar alineado con el objetivo, es el momento de limpiar los datos.

Consiste en seleccionar solo los datos que se corresponden con el propósito buscado y eliminar aquellos que no tienen potencial para lograrlo.

Recuerda que todo esto se hará con la ayuda de la tecnología, ya que el data mining busca analizar grandes cantidades de datos y no se puede hacerlo solo a través de la interacción humana.

Descubre cómo hacer análisis para la toma de decisiones estratégicas.

4. Aplicación de técnicas de la minería de datos

Esta fase consiste en la aplicación de técnicas propias de la minería de datos, que son metodologías basadas en algoritmos. Sirven para identificar los patrones, revelar las correlaciones y hacer otros tipos de análisis.

Pueden ser aplicadas la regla de asociación, la técnica de redes neuronales artificiales, la de árboles de decisión, etc.

5. Evaluación de los resultados obtenidos

En esta fase los datos ya se han transformado en información. Al analizar lo que se obtuvo a través de la minería de datos, puedes elaborar planes estratégicos para aumentar el nivel de satisfacción de los clientes y contribuir así al crecimiento de la empresa.

¿Solicitaste comentarios de los clientes pero no sabes qué hacer con las respuestas que obtuviste? Lee: Cómo analizar los datos de una encuesta en 8 pasos.

6. Uso de la información

Luego de evaluar lo que fue extraído en el proceso de data mining, la última fase es utilizar los conocimientos generados, transformarlos en acciones y, así, resolver problemas y/o mejorar procesos.

En este sentido, es importante mantener siempre el foco en el objetivo principal que se definió en la primera etapa, ya que la minería de datos realizada se basó justamente en esa definición.

Conoce los 7 pasos de mejora continua de procesos recomendados por ITIL V4.

¿Qué técnicas se pueden utilizar en el data mining?

En la sección anterior, donde explicamos cómo se hace el data mining, mencionamos la aplicación de técnicas de la minería de datos.

Para aclarar un poco las posibilidades, te presentamos las técnicas que se utilizan con más frecuencia:

• Reglas de asociación: realizan la asociación entre dos o más elementos en un conjunto de datos para encontrar patrones y tendencias;
• Redes neuronales artificiales: técnica utilizada para identificar conexiones entre los datos;
• Árboles de decisión: genera numerosas opciones de resolución de problemas para una misma cuestión planteada.

¿Cómo puede la minería de datos ayudar a una empresa?

Ahora que ya sabes qué es data mining y las fases que componen este proceso, es muy importante comprender en qué puntos la minería de datos puede ayudar a tu empresa. Entre las diversas posibilidades se incluyen:

• mejorar los servicios prestados en función del comportamiento del cliente;
• tener bases más concretas para la toma de decisiones;
• aprovechar al máximo los datos que genera tu empresa;
• identificar nuevas oportunidades de negocio;
• hacer previsiones de mercado.

Esto te puede resultar útil: 8 formas de administrar con eficacia los datos de tus clientes.

¿En qué áreas se puede utilizar el data mining?

El Data Mining se puede utilizar en diferentes áreas o departamentos dentro de una misma empresa. Por ejemplo: ventas, marketing y servicio al cliente.

Ventas

En ventas, la minería de datos se puede utilizar para evaluar el desempeño de los representantes comerciales, hacer predicciones de ganancias y calcular la probabilidad de que un nuevo producto tenga éxito según las preferencias de los clientes.

Marketing

A su turno, el marketing puede sacar provecho del data mining para diseñar buyer personas, crear anuncios personalizados para segmentos de clientes potenciales y perfeccionar los mensajes intercambiados con las personas que ya te compran.

Servicio al cliente

En el servicio al cliente, la minería de datos puede ayudar a identificar quejas recurrentes y problemas persistentes. También es útil para anticipar crisis y brindar soporte proactivo basado en patrones de comportamiento del cliente.

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En este artículo aprendiste qué es data mining, para qué sirve y cuáles son sus ventajas. También viste cómo se hace el data mining, qué técnicas se pueden utilizar y cómo este proceso beneficia a las empresas.

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