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Conocer y predecir las necesidades de los clientes se ha convertido en un objetivo prioritario de las empresas si quieren lograr una ventaja competitiva que las haga destacar sobre la competencia.

Además, dada la gran cantidad de información que las personas entregan hoy día a las compañías, estas esperan que, al menos, estos datos les sirvan para acceder a un experiencia más personalizada y adecuada a sus demandas. De hecho, según el estudio The new age of ecosystems: Redefining partnering in an ecosystem environment, elaborado por el IBM Institute for Business Value, el 76% de los consumidores considera que las organizaciones deben conocer y entender sus expectativas.

Para conseguir esta mayor sintonía entre oferta y demanda, surge la minería de datos. ¿De qué se trata y por qué es tan útil para predecir las necesidades de los clientes?

Concepto de minería de datos

Conocida también como KDD por sus siglas en inglés (Knowledge Discovery in Databases), la minería de datos puede definirse como “un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos”, según el concepto recogido por César Pérez López en el libro Minería de datos: técnicas y herramientas.

Se trata, en palabras de la Office of the Director of National Intelligence, de “un programa que involucra consultas basadas en patrones, búsquedas u otros análisis de una o más bases de datos electrónicas para descubrir o localizar un patrón predictivo o una anomalía”. Por su parte, el ensayo Introducción a Data Mining define el ‘data mining’ como “el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas con el objetivo de resumirlos en segmentos de información útiles”.

Es decir, en términos generales, la minería de datos no es más que un análisis transversal, veloz e informatizado de toda esa información almacenada en el Big Data para obtener conclusiones que puedan ser de utilidad para las organizaciones, por lo que es especialmente empleada para describir y comprender mejor al público objetivo y predecir las necesidades de los clientes.

Buenos ejemplos del uso del ‘data mining’ en la anticipación de las necesidades de los clientes son los desarrollados por la BBC o Walmart. Mediante la minería de datos, la televisión pudo estudiar el comportamiento de sus espectadores en función del programa y la hora, elaborando una parrilla adaptada a los gustos de su target, mientras que la cadena de supermercados comprobó que los viernes por la tarde, los hombres compraban cerveza y pañales, por lo –siguiendo la teoría del empujón– que ubicó ambos productos en una misma estantería, aumentando las ventas.

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Ventajas del ‘data mining’ en la predicción de las necesidades de los clientes

Siguiendo a Julio Márquez, autor de ¿Cómo conseguir nuevos clientes con ‘datamining’ o minería de datos?, la aplicación de la minería de datos en la empresa conlleva las siguientes ventajas:

  • Posibilita el análisis de grandes cantidades de datos en poco tiempo y sin que sean necesarios conocimientos en ingería informática para interpretarlos.
  • Permite descubrir información inesperada que había pasado inadvertida al ojo humano.
  • Las conclusiones detalladas abren la puerta a nuevas oportunidades de negocio en todas las áreas de actividad.
  • Detecta posibles anomalías o errores que suponen un ahorro de costes para las empresas.
  • Contribuye a la toma de decisiones por parte de las empresas basadas conclusiones extraídas en un análisis cuantitativo.
  • Ayuda a encontrar, atraer y retener al target, al conocer mejor e incluso predecir cuáles son las necesidades de los clientes y ofrecerles, por tanto, productos y servicios adaptados a las mismas.
  • Facilita la mejora del servicio de atención al cliente, al comprender con mayor profundidad las expectativas del público.

Como señala el SAS Institute en Data Mining: What It Is And Why It Matters, “durante la última década, los avances en potencia y velocidad de procesamiento nos han permitido ir más allá de las prácticas manuales, tediosas y que consumen mucho tiempo, hacia un análisis de datos rápido, fácil y automatizado”.

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