Maneras en que la minería de datos puede ayudarlo a vencer a la competencia en 2022

Los principales minoristas de comercio electrónico como Amazon, eBay y otros están aprovechando la información para tomar decisiones más informadas, y la extracción de datos es crucial. La minería de datos permite a las empresas obtener información sobre el comportamiento del consumidor, la economía del producto y la dinámica de la demanda. Este artículo explicará la extracción de datos y ofrecerá una guía práctica completa y útil.

¿Qué es la minería de datos?

Es el acto de clasificar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y conexiones que podrían ayudar a resolver problemas comerciales a través del análisis de datos. Las herramientas y técnicas de minería de datos ayudan a las empresas a pronosticar la dirección futura de los eventos y a tomar decisiones comerciales mejor informadas.

La minería de datos es un elemento crucial del análisis de datos en general y una de las principales disciplinas del campo de la ciencia de datos que emplea técnicas avanzadas de análisis para descubrir información valiosa dentro de los conjuntos de datos. En un sentido más específico, es un elemento para comprender el proceso de descubrimiento de conocimiento dentro de las bases de datos (KDD), que es un método de ciencia de datos para recopilar información, procesarla y analizarla. Es importante tener en cuenta que la minería de datos y KDD a menudo se usan indistintamente; sin embargo, a menudo se ven como entidades distintas.

Beneficios de la minería de datos en el comercio electrónico

La aplicación de la minería de datos al comercio electrónico se puede describir como un área posible en el ámbito del comercio electrónico donde la minería de datos podría utilizarse para mejorar los negocios. Todos sabemos que cuando compran en línea, los compradores suelen dejar datos específicos que las empresas pueden guardar en sus bases de datos. Estos datos están estructurados o no estructurados, lo que podría extraerse para dar una ventaja en la competencia por el negocio. Las siguientes son las áreas en las que la minería de datos podría utilizarse en el campo del comercio electrónico en beneficio de las empresas:

1) Perfiles de clientes

Esto también se conoce como una estrategia centrada en el cliente en el comercio electrónico. Esto permite a las empresas utilizar la inteligencia comercial a través del análisis de los datos de los clientes para planificar sus operaciones y operaciones comerciales, así como investigar nuevos productos y servicios que ofrecen para obtener ganancias en las compras en línea. Clasificar a las personas con alto potencial de compra a partir de la información que visitan puede ayudar a las empresas a reducir sus costos de ventas. Las empresas pueden utilizar la información de los hábitos de navegación web de sus usuarios para determinar si están comprando o simplemente navegando, o comprando algo con lo que se sienten cómodos o un artículo nuevo. Esto permite a las empresas crear y mejorar su infraestructura.

2. Producción de productos

La minería de datos es excelente para crear productos diseñados a medida para segmentos de mercado específicos. Es posible determinar qué funciones podrían desear los clientes... aunque los productos verdaderamente creativos no se obtienen proporcionando a los clientes lo que les gustaría.

Los productos más innovadores se desarrollan analizando la información de sus clientes e identificando los vacíos que a los clientes les gustaría llenar. Luego, al crear el producto, estos elementos se incluirán en el producto final.

3. Personalización del Servicio

La personalización intenta ofrecer contenidos y servicios a las personas en función de sus requisitos y comportamientos. La investigación sobre minería de datos y personalización se ha centrado principalmente en los sistemas de recomendación y otros temas relacionados, como el filtrado colaborativo. Los sistemas de recomendación se están estudiando ampliamente en el mundo de la minería de datos.

Estos sistemas se pueden clasificar en tres tipos, minería de datos sociales, minería basada en contenido y filtrado colaborativo. Estos sistemas están culturalmente influenciados y perfeccionados a través de comentarios de usuarios implícitos o explícitos y, por lo general, se muestran como un perfil de usuario. El uso de datos sociales, buscando la fuente de los datos creados por las personas durante sus rutinas diarias, podría ser una fuente valiosa de datos vitales para las empresas. Sin embargo, la personalización se puede lograr a través del filtrado colaborativo. En este método, los usuarios se asignan a usuarios con intereses específicos, y también se pueden utilizar las preferencias de estos usuarios para proporcionar.

4. Análisis de la canasta

Cada cesta de la compra es también una historia. Market Basket Analysis (MBA) es una herramienta estándar de análisis, comercio minorista e inteligencia comercial que ayuda a los minoristas a comprender mejor las necesidades de sus clientes. Existen muchos métodos para obtener los mejores resultados del análisis de la canasta de mercado. Estos son:

Identificar afinidades de productos, rastrear afinidades menos obvias entre productos y aprovecharlas es el mayor problema en la industria minorista. Los clientes de Walmart que compran muñecas Barbie están interesados ​​en las tres barras de chocolate. Una conexión inexplicablemente conectada como esta podría descubrirse utilizando un análisis avanzado de canastas de mercado para planificar estrategias de marketing más eficientes.

Campañas de up-sell y cross-sell. Estos muestran los artículos comprados en conjunto, y los clientes que compren la impresora se verán tentados a comprar cartuchos o papel premium.

Los combos de productos y los planogramas se pueden usar para mejorar la gestión de inventario utilizando las afinidades entre productos, formando tratos combinados y creando planogramas fáciles de usar que se enfocan en los productos que se venden juntos.

perfil de los compradores; analice la canasta de mercado con la ayuda de la minería de datos para comprender quiénes son sus clientes y obtener información sobre sus edades, niveles de ingresos, hábitos de compra, preferencias y aversiones, preferencias de compra de una manera que pueda mejorar la experiencia de los clientes.

5. Previsión de ventas

Pronosticar las ventas implica considerar cuánto tiempo pasa un consumidor comprando un artículo y, en el proceso, tratar de determinar si el comprador volverá a comprar. Este análisis podría utilizarse para establecer la mejor estrategia para la obsolescencia programada o identificar otros productos para ofrecer. Con respecto a la previsión de ventas, el flujo de caja se puede pronosticar en tres fases que comprenden optimista, pesimista y realista. Esto lo ayudará a conocer la cantidad adecuada de capital disponible para manejar el peor de los casos, que es cuando las ventas no ocurren según lo planeado.

6. Planificación de mercancías

La planificación de la mercadería es beneficiosa tanto para las tiendas minoristas en línea como fuera de línea. Cuando se trata del mercado en línea, la planificación de la mercadería puede ayudar a determinar las mejores opciones para el almacenamiento y el almacenamiento. Por el contrario, en el negocio fuera de línea, las empresas que desean aumentar sus ventas mediante el establecimiento de tiendas pueden determinar la cantidad de productos que necesitarán tomando una idea del diseño de la tienda.

El método correcto para la planificación de productos sin duda le dará respuestas sobre lo que debe considerar:

Precios: el aspecto de la minería de bases de datos ayudará a determinar el mejor precio de los servicios o productos a través del proceso de mostrar la sensibilidad del cliente.

Al elegir productos que son populares entre los clientes, la minería de datos ayuda a las empresas que venden en línea con el conocimiento de los productos que buscan los clientes y la posibilidad de obtener información sobre los productos de la competencia.

Saldo de existencias al explorar la base de datos minorista; esto ayuda a determinar la cantidad adecuada y específica de existencias requeridas, es decir, ni demasiado, ni demasiado poco, durante todo el año y durante la temporada de compras.

7. Segmentación del mercado

La segmentación de clientes es uno de los usos más efectivos que puede proporcionar la minería de datos. Según la gran cantidad de información recopilada, se divide en varios segmentos importantes, como ingresos, sexo, edad y ocupación de los clientes. Se puede usar cuando las empresas ejecutan campañas publicitarias por correo electrónico u otros métodos de SEO. La segmentación del mercado también puede ayudar a una empresa a identificar a sus rivales. La información proporcionada puede ayudar a los minoristas a identificar que los encuestados habituales no siempre son los únicos que apuntan a los mismos clientes que la empresa actual.

La segmentación de bases de datos de la base de datos de un minorista puede mejorar la tasa de conversión, ya que la empresa puede orientar sus esfuerzos de marketing en un mercado específico y deseado. También ayuda al negocio minorista a conocer la competencia en cada segmento, lo que permite la creación de productos que atraigan a la audiencia prevista en general.

8. Garantías

La minería de bases de datos puede informarle la cantidad de personas que aprovecharán la garantía que ha creado. Esto es lo mismo cuando se trata de garantías.

Una de las formas más efectivas de lograr el éxito de una garantía garantizada es examinar la información sobre promesas, ventas y ganancias anteriores. Esto puede llevarlo a proporcionar una garantía de devolución del 100 por ciento del dinero para obtener una ventaja sobre los competidores.

¿Cómo utilizan las empresas los datos de las redes sociales?

Las empresas pueden beneficiarse de los datos de las redes sociales de diversas formas. Por ejemplo, un jefe de proyecto o un director de marketing con experiencia en análisis empresarial puede recopilar datos procesables de enormes bases de datos no estructuradas. Los analistas de negocios tienen acceso a informes automatizados utilizando herramientas para administrar las redes sociales, extraer información de los datos y decidir qué tendencias seguir.

Publicidad

La cantidad de publicidad dirigida disponible a través de las redes sociales va en aumento a medida que las empresas encuentran métodos más efectivos para identificar y dirigirse a ciertos segmentos de audiencia. Los ejecutivos de marketing también pueden emplear métodos para analizar datos para identificar qué tipos de mensajes funcionan mejor con ciertos grupos demográficos o determinar el momento ideal para lanzar anuncios en una plataforma específica.

Marketing de Influenciadores

La minería de datos en las redes sociales puede ayudar a identificar usuarios o personas influyentes con un número significativo de seguidores y altas tasas de participación en las plataformas sociales. Las empresas pueden utilizar el marketing de influencers para llamar la atención sobre sus productos y servicios. Un influencer podría ser un destacado ejecutivo de negocios, un blogger popular o un revisor de productos externo que podría generar clics y visitas a través de un canal de ventas no explorado. Un análisis en profundidad de los datos sociales puede ayudar a las empresas a identificar al influencer más adecuado para comercializar sus servicios.

Investigación de mercado

Las empresas utilizan la minería de datos de las redes sociales para obtener más información sobre las preferencias, preferencias y prejuicios de los clientes. Por ejemplo, una organización podría querer estudiar la demografía de nuevos grupos de clientes o determinar las opiniones del público sobre un logotipo o marca específicos, o incluso sobre un político o grupo religioso en particular. Las empresas también pueden utilizar los datos de las redes sociales para recopilar datos sobre áreas geográficas específicas, así como sobre posibles socios o competidores.

Habilitación de ventas

Además de recopilar información sobre los productos de una empresa en particular, también podrían recopilar información sobre el impacto social de los clientes o socios potenciales que se ofrecen para hacer un argumento de venta convincente. Los fabricantes de componentes de computadoras pueden investigar las quejas que se reportan sobre los productos de un fabricante de PC, por ejemplo, para ayudar al cliente a mejorar la percepción de su marca.

Análisis predictivo

Los algoritmos avanzados y los métodos de aprendizaje automático pueden ayudar en el desarrollo de modelos predictivos que permitan a las empresas predecir tendencias futuras en el comportamiento de los clientes. Según TechCrunch, el análisis de las redes sociales podría ser un mejor predictor de las elecciones presidenciales de 2016 que las encuestas convencionales. El análisis de las redes sociales es beneficioso para los profesionales médicos a la hora de determinar la ruta de los brotes de enfermedades.

El mejor software de minería de datos

1. MonoAprender | Herramientas de minería de texto sin código
2. RapidMiner | Flujos de trabajo de arrastrar y soltar o minería de datos en Python
3. Minería de datos de Oracle | Modelos predictivos de minería de datos

Conclusión

Muchas oportunidades de minería de datos están disponibles para las empresas que operan en el sector del comercio electrónico. Sin embargo, la parte más difícil es conseguir los técnicos calificados adecuados y obtener el apoyo de la gerencia para realizar varios análisis. A diferencia de muchos otros sectores, la cantidad de información disponible en la industria del comercio electrónico es inmensa, y por eso el potencial de la minería de datos es enorme.

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