¿Qué es el data mining y para que sirve? | DigDash

Data mining como herramienta para conocer mejor a nuestros clientes.

Es esencial para comprender las necesidades de los clientes y anticiparse a las tendencias del mercado. El conocimiento de los clientes se ha convertido en un gran reto para las empresas, y más concretamente para el departamento de marketing. Para explotar el potencial de esta valiosa información, la data mining adquiere ahora todo su significado. Descubre como puedes utilizar el data mining para conocer mejor a tus clientes. Te mostraremos por qué conocer bien a tu cliente se transforma en una gran ventaja.

¿Qué es data mining?

La data mining, también conocida como minería de datos, es un conjunto de tecnologías y técnicas para analizar grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, consiste en identificar la información relevante a partir de datos brutos, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones.

Las herramientas de data mining usan la inteligencia artificial, la machine learning y complejos algoritmos para extraer información profunda de los Big Data. En concreto, permiten explorar múltiples fuentes de datos e identificar las relaciones entre ellas, con el fin de establecer la estrategia más pertinente y eficaz posible.

En particular, la valiosa información obtenida mediante la minería de datos, desempeña un papel crucial en el ámbito del marketing, ya que puede ayudar a la empresa a perfeccionar su conocimiento de los clientes.

¿Cuáles son los retos que conlleva querer conocer más al cliente?

El Big Data y el conocimiento del cliente están estrechamente vinculados: para que la empresa pueda responder perfectamente a las necesidades de sus clientes. Esto hace que la minería de datos sea, por lo tanto, esencial.

Una mejor clasificación de los clientes

Las empresas se enfrentan a datos cada vez más amplios y diversos. Si bien es una ventaja para enriquecer el conocimiento de los clientes, también es un verdadero reto: hay que ordenar los datos y clasificar la clientela para poder explotar todo el potencial de estos datos.

En este caso, el uso de una herramienta de Business Intelligence es esencial para procesar la información de manera eficiente, para sacar su verdadero valor y así apoyar la toma de decisiones.

Presencia en todos los canales de comunicación

El auge de las tecnologías digitales ha hecho que se multipliquen los canales de comunicación con los clientes: los sitios web o las redes sociales son ahora una parte integral de la experiencia del cliente. Además, esta gran diversidad de canales aporta un volumen aún mayor de datos sobre los clientes, siempre que se esté presente en todos los frentes.

De hecho, para responder eficazmente a las necesidades de sus clientes, la empresa debe ser capaz de recoger y analizar los datos de que dispone en cada canal de comunicación. Para hacer frente a estos nuevos retos y garantizar un buen nivel de satisfacción de los clientes, es imprescindible una solución de Data Intelligence.

Mejora del análisis predictivo

Para el marketing, el conocimiento de los clientes es también una valiosa herramienta para predecir las futuras tendencias del mercado. El análisis predictivo, que se basa sobre todo en la inteligencia artificial, puede crear modelos fiables para anticipar las necesidades de los clientes.

Sin embargo, el análisis predictivo requiere una base de datos especialmente amplia y, sobre todo, perfectamente fiable: de ahí la importancia de utilizar una solución de BI. Además, se enmarca en una lógica a largo plazo destinada a desarrollar una oferta de productos y servicios que satisfagan las necesidades de los clientes en un futuro más o menos lejano.

¿Cómo puede el Big Data contribuir activamente al conocimiento del cliente?

Interpretar mejor los datos

La minería de datos permite, en primer lugar, interpretar todos los datos recogidos en los diferentes canales: software de gestión de las relaciones con los clientes (CRM), redes sociales, sitio web, aplicación móvil…

De hecho, la minería de datos se basa en potentes algoritmos capaces de producir un auténtico mapa del comportamiento de los consumidores. Al combinar la estadística y la inteligencia artificial, permite leer entre líneas y sacar información verdaderamente relevante, incluso de un gran volumen de datos dispersos. Todo ello para enriquecer nuestro conocimiento sobre el cliente.

Establecimiento de indicadores de rendimiento

Gracias a la minería de datos, la empresa puede explotar todos los datos recogidos para mejorar el conocimiento de sus clientes. En particular, puede hacer un seguimiento de las distintas acciones realizadas por sus clientes en la web, ya sea una visita a un sitio, una compra en una tienda de comercio electrónico, un comentario o una reseña en línea…

Pero la minería de datos permite ir más allá y explotar todo el potencial de estos valiosos datos. De hecho, es posible interpretar mejor los datos y relacionarlos para generar indicadores clave de rendimiento (KPI). Son la piedra angular de cualquier estrategia de marketing bien pensada.

Mejora de la orientación de los clientes

Para establecer una estrategia de marketing eficaz, es esencial conocer a fondo su mercado y clientes. La minería de datos nos permite dirigirnos a los clientes con mucha más precisión, teniendo en cuenta diversos factores: el precio y el posicionamiento del producto, el contexto económico actual, la intensidad de la competencia, los datos demográficos, etc.

Gracias a la información obtenida, la empresa puede proponer una oferta de productos o servicios adecuada para cada tipo de cliente, pero también establecer acciones promocionales específicas para aumentar sus ventas. Por último, los datos permiten conciliar el marketing y las ventas, para una orientación aún más eficaz.

El conocimiento del cliente es clave para aplicar una estrategia de marketing exitosa, capaz de responder a las necesidades actuales de los clientes, pero también a las futuras (gracias al análisis predictivo). Por tanto, la minería de datos con la ayuda de una herramienta de Business Intelligence es esencial para mejorar la satisfacción y fidelidad de los clientes a largo plazo.

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