La paz es obra de la justicia social
Gerencia de Mercadeo  
Ciencias Económicas y Administrativas


Apuntes de Clase  por

Luis Eduardo Ayala Ruiz - Profesor
Ramiro Arias Amaya - Ingeniero de Sistemas


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Mercadeo mediante Excavación de Datos

La década final del segundo milenio, terminó con un avance sorprendente en el manejo electrónico de datos. Cada día, millones de personas llegaron a sus empleos presenciales o en línea y durante horas digitaron en sus computadores, billones de bytes que registraron las transacciones comerciales que reflejaban el pulso de las economías del mundo. Hace tan solo unos años, los datos de las empresas estaban orientados principalmente a alimentar sus sistemas contables, financieros, de inventarios, de producción, de recursos humanos y de ventas. En la medida que los negocios mundiales se hicieron más competitivos y complejos, los datos cada vez cobraron más vida y se convirtieron en información vital para la toma de decisiones de los gerentes. Las revoluciones de finales del siglo XX, científica, económica, política y tecnológica, sumadas a la revisión de los conceptos de soberanía de las naciones, han vuelto los mercados impredecibles. La sociedad de masas creada por la revolución industrial se ha fragmentado en miles de pedazos. El consumidor empieza a tener rostro y la diversidad prevaleciente en el mercado le ha cambiado el rostro al Mercadeo.

Entender al nuevo consumidor es una tarea cada vez más compleja, pues la antigua noción de desarrollar un producto e inducir su compra a un cliente potencial desprevenido mediante el uso de la publicidad masiva ya murió. Para cada producto o servicio hay numerosas opciones de mercados meta posibles. Seleccionar el mercado y luego segmentarlo es una tarea titánica. Ya no se puede decir como antes que los mejores clientes potenciales son las mujeres entre los dieciocho y los cuarenta y nueve años, la gente de la generación X o la gente que se parece a nuestros consumidores actuales. Tras la aparente similitud existe toda una heterogeneidad derivada de las diferencias en educación, ocupación, ingresos, etnias, culturas, estilos de vida, percepciones, necesidades y deseos.
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Si usted trabaja en un conglomerado bancario, una compañía de gas domiciliario a gran escala, un proveedor globalizado de servicios de telecomunicación, una compañía de seguros a nivel mundial líder en sus mercados o en negocios que son destinos de categorías como Walmart o similares, entonces almacena grandes cantidades de información y quiere agregarles valor, por lo tanto estará interesado en automatizar el proceso de información y descubrir información valiosa que de otra forma seguirá siendo subutilizada o simplemente desperdiciada. Empiece pues a cavar y a construir un túnel en su escenario de mercadeo. Este sistema de excavación se denomina Excavación de datos (Data Mining) y es la aplicación de las técnicas de la inteligencia artificial (redes neurales, algoritmos genéticos, lógica fuzzy, etc.) a grandes cantidades de datos para descubrir relaciones, tendencias y trayectorias ocultas con el propósito de convertir estos resultados en planes de negocios ejecutables como redireccionar los esfuerzos de mercadeo o evaluar los centros de utilidades, etc.

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Tu propuesta de comprar un
Excavador de Datos fue rechazada...
puedes pasar a Recursos Humanos, ejem...
Hacer Mercadeo con Base de Datos con Excavación de datos además de una alta inversión económica - aunque puede reducirse recurriendo a la tercerización (outsourcing) - requerirá la integración de tres componentes fundamentales:

Una aplicación, por ejemplo, es implementar un proceso que genere una muy precisa segmentación de los clientes. Una vez que el motor del Excavador de Datos ha seleccionado un grupo adecuado de segmentos de clientes de su Bodega de Datos (DataWarehouse), el próximo paso será extrapolar los perfiles de los consumidores. Cada vez que llega una nueva cosecha de clientes se aplica un nuevo conjunto de modelos estadísticos y se corre el programa para comparar contra los segmentos existentes o crear otros nuevos. Aquí estamos enfocando la atención a predecir la lealtad de marca, para citar un ejemplo, pero tenemos muchas otras aplicaciones como son:

  1. Segmentación del mercado
  2. Tendencias de deserción de clientes
  3. Descubrimiento de transacciones fraudulentas
  4. Mercadeo directo
  5. Mercadeo Interactivo
  6. Análisis de canasta
  7. Análisis de tendencias
  8. Perfiles de clientes
  9. Focalización de clientes y campañas promocionales
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El Mercadeo mediante Excavación de Datos, convierte una plataforma tecnológica en un sistema de información sobre el que se construyen soluciones de negocios. Naturalmente el punto de partida es que sus montañas de datos deben ser de oro y no de chatarra. De lo contrario no vale la pena excavar. Necesitará equipos de computo, sistemas operativos y la infraestructura necesaria para apoyar su proyecto minero. Luego vendrán las técnicas de inteligencia artificial y de análisis estadístico que le permitirán extraer el oro de su mina. El primer paso es evaluar sus recursos, sus objetivos y necesidades. Dependiendo de esto definirá si tecnológicamente su énfasis será por ejemplo hacia procesos cliente-servidor y de escritorio o hacia procesos en paralelo.

Si desea buscar mayor información sobre Excavación de Datos puede consultar estas fuentes, entre otras:

Free Data Mining Tutorial Booklet por Two Crows
Data Mining: What is Data Mining? Universidad de California - Anderson


La inteligencia comercial
En un artículo para IDG.net del 17 de mayo de 2001, Dan Miller señala que al menos por una vez, los expertos se han puesto más o menos de acuerdo al identificar cinco áreas de desarrollo tecnológico que habrán de tener decisivo impacto sobre el futuro de la informática corporativa. Esas áreas son:

Cuando escribimos éste Apunte de Clase, todo el mundo hablaba sobre "Excavación de Información" y "Administración de Conocimiento" (Knowledge Management). Ambos procesos trataban de extraer piezas de información útiles para las empresas -acerca de clientes, tendencias de ventas, fabricación, o lo que fuere- del montón de datos acumulados.

Pero ha surgido una nueva tendencia en el mundo de las bases de datos: la Inteligencia Comercial (Business Intelligence). Los sistemas actuales de Inteligencia Comercial superan a sus predecesores presentando sus hallazgos en formatos más útiles - mediante herramientas avanzadas de visualización de datos - y aplicando técnicas de inteligencia artificial para buscar patrones que los seres humanos podrían pasar por alto. Un vendedor de libros, por ejemplo, podría usar herramientas tradicionales para averiguar cuáles son los libros que más se venden los fines de semana (y ajustar, en consecuencia, su estrategia publicitaria de los domingos). Pero un software de Inteligencia Comercial podría mostrarle una relación inesperada entre, digamos, la publicidad sobre un libro para combatir el estrés generada por la recomendación de un periódico importante y el incremento en las ventas de libros sobre pesca (al considerarse esta actividad como relajante del sistema nervioso).

La tecnología de Inteligencia Comercial ya ha propiciado una dura competencia. Los principales actores en este campo como son IBM, Microsoft, y Oracle y SAP, luchan por las porciones más grandes del mercado de las bases de datos relacionales (RBDSM) que en 2005 se situó en USD $ 14 billones en ventas aproximadamente.
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En el seno de firmas como IBM, Microsoft, Oracle, SAP y otros jugadores menores como Teradata y Sybase, la Inteligencia Comercial es el nuevo enfoque en el mundo de las bases de datos. La idea es simple: consolidar la gigantesca cantidad de datos sin procesar que generan las empresas, de todos los sectores y tamaños, para que puedan manipularla, comprenderla y usarla para tomar decisiones.

La Inteligencia Comercial es un paso importante en el desarrollo evolutivo de las herramientas de información corporativas. Durante la última década se llegó a pensar que el crecimiento de las RBDSM tendería a disminuir por saturación del mercado. La realidad es que la demanda sigue creciendo tanto en el sector privado como en el gubernamental, donde las empresas están adquiriendo sistemas de administración de bases de datos relacionales para desarrollar actividades de inteligencia comercial y de bodegaje de datos (Data Warehousing).





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