La minería de datos es un método empírico, que, además de recopilar grandes volúmenes de datos como big data con la ayuda de algoritmos, inteligencia artificial y programas estadísticos, los evalúa eficazmente. Se utilizan varios modelos matemáticos y estadísticos.

Un objetivo típico de la minería de datos para el comercio electrónico es determinar los carritos de la compra típicos para alinearlos, en consecuencia con los productos. Por lo tanto, la minería de datos es una forma de optimizar el comercio online sobre una base científica. Los datos pueden ser visualizados claramente después de ser generados y procesados por medio de la visualización de información.

Contexto

Los datos juegan un papel cada vez más importante en el comercio digital y en la optimización de los procesos de venta. En teoría, cada tienda online puede recopilar una gran cantidad de datos sobre los clientes, el comportamiento de los clientes, los productos y el comportamiento de compra. Pero la gran cantidad de datos por sí sola no asegura que las ventas aumenten o que los métodos de venta puedan ser optimizados. Se supone que la minería de datos es la respuesta a esto.

Similar a una compañía minera que inspecciona el suelo para encontrar minerales valiosos, los programas de minería de datos tamizan los datos para encontrar datos importantes y relevantes. El objetivo es sacar las conclusiones necesarias de los datos que hacen más eficiente la venta o el comportamiento de los visitantes.

A diferencia del control convencional, la minería de datos proporciona no sólo la capacidad de determinar la situación actual de una empresa, sino también las predicciones para situaciones futuras. Esto se puede determinar, por ejemplo, con el software NeuroBayes. Debido a la inmensa cantidad de datos, estos pronósticos no se basan en la experiencia, sino únicamente en el empirismo, la inteligencia artificial y las estadísticas. El filtrado de información detallada para el análisis de datos se basa normalmente en funciones de desglose.

Implementación

Se utilizan varios métodos en la minería de datos que se describen brevemente a continuación:

Análisis basado en modelos:

Se establecen las primeras hipótesis y un entorno especial para estos supuestos. Las reglas para el análisis de datos pueden derivarse finalmente de estas condiciones previas. Estas pueden ser condiciones simples como “si… entonces” o secuencias complejas de varias condiciones que pueden llegar hasta las redes neuronales.

Acceso a bases de datos:

Antes de iniciar el proceso de minería de datos, se debe asegurar el acceso a las bases de datos existentes. Esto se puede hacer cómodamente utilizando interfaces. Al mismo tiempo, los datos existentes se segmentan e integran en sus propias bases de datos. La minería de datos por este enfoque se puede hacer, por ejemplo, con Google Analytics.

El procedimiento de búsqueda:

Si la minería de datos genera soluciones, es tarea de estos programas buscar las mejores soluciones posibles utilizando los métodos apropiados.

Determinación del interés:

Cada patrón encontrado debe ser analizado y clasificado en términos de su relevancia para los respectivos procesos de negocio en la minería de datos. Un método para medir el nivel de interés, por ejemplo, es examinar los resultados que difieren de la norma.

Áreas de aplicación

La minería de datos puede tener diferentes propósitos. Por un lado, se pueden hacer pronósticos de modelos utilizando este método y, por otro, también sirve para describir o explicar ciertos hechos.

Los modelos explicativos se utilizan a menudo para el análisis de cestas de la compra para la optimización de la conversión. Además, estos modelos ofrecen la posibilidad de identificar los factores de éxito de una tienda online o de una web.

Otros objetivos de aplicación son:

• Creación de perfiles de compradores para marketing de afiliación
• Segmentación del mercado
• Previsión de períodos de contratación
• Previsión de precios de productos
• Predecir la demanda de un producto
• Diagnóstico de fallos en los procesos de venta

Limitaciones

Aunque los datos examinados como parte de la minería de datos proporcionan muchos enfoques diferentes, ahí es precisamente donde reside a menudo la dificultad. En primer lugar, es importante establecer objetivos pertinentes y realistas para recibir realmente resultados de datos que garanticen una mayor eficiencia.

Por ejemplo, una tienda online puede determinar qué productos se compran más a menudo en combinación, pero esto no determina si la tienda requiere una nueva estrategia de venta cruzada a largo plazo, posiblemente porque el período en el que se recopilaron y evaluaron los datos es demasiado corto y hubo preferencias estacionales en la elección del producto.

En principio, la minería de datos es una forma objetiva de aprovechar el análisis de datos. Sin embargo, esto a menudo se considera una debilidad, ya que los algoritmos y los modelos estadísticos tienen que ser definidos primero por las personas. En este punto, las ideas y los deseos individuales pueden falsificar el resultado objetivo empírico. Es por eso que sería aconsejable utilizar agencias externas o empleados que no estén directamente relacionados con la empresa para la minería de datos.

Beneficios para el SEO

La minería de datos también se puede utilizar para el trabajo diario de SEO. Con herramientas como los planificadores de palabras clave, se pueden utilizar datos relevantes de palabras clave para ajustar el contenido. En este caso, los datos de Google se utilizarían para seleccionar las palabras clave correctas en función de un pronóstico favorable (tráfico, competencia). Por lo tanto, se podrían lograr muchas conversiones posibles si la web en cuestión se clasificara en consecuencia.[1] Por supuesto, las herramientas de análisis web también funcionan con técnicas de minería de datos. Por lo tanto, este método está estrechamente relacionado con el análisis del sitio web.

Referencias

[1]