La minería de datos es un método empírico, que, al mismo tiempo de compilar grandes volúmenes de datos como big data con la ayuda de algoritmos, inteligencia artificial y programas estadísticos, los evalúa eficazmente. Se usan varios modelos matemáticos y estadísticos.
Un objetivo típico de la minería de datos para el comercio electrónico es establecer los carritos de la compra típicos para alinearlos, en consecuencia con los productos. De esta manera, la minería de datos es una forma de aprovechar al máximo el comercio online sobre una base científica. Los datos pueden ser visualizados claramente luego 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 compilar 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 solución a esto.
Semejante a una compañía minera que inspecciona el suelo para hallar minerales valiosos, los programas de minería de datos tamizan los datos para hallar datos importantes y relevantes. El objetivo es sacar las conclusiones indispensables 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 establecer la situación actual de una empresa, sino además las predicciones para situaciones futuras. Esto se puede establecer, 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 usan 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 en resumen 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 procedimiento de minería de datos, se debe asegurar el acceso a las bases de datos existentes. Esto se puede hacer cómodamente usando interfaces. A la vez, 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 proceso de búsqueda:
Si la minería de datos genera soluciones, es tarea de estos programas buscar las mejores soluciones posibles usando 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 evaluar los resultados que difieren de la regla.
Áreas de aplicación
La minería de datos puede tener distintos propósitos. Por un lado, se pueden hacer pronósticos de modelos usando este método y, por otro, además sirve para describir o aclarar ciertos hechos.
Los modelos explicativos se usan usualmente para el análisis de cestas de la compra para la optimización de la conversión. Al mismo tiempo, estos modelos ofrecen la oportunidad 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
Aún cuando los datos examinados como parte de la minería de datos proporcionan muchos enfoques distintos, ahí es exactamente donde reside usualmente la dificultad. En primer lugar, es esencial determinar objetivos pertinentes y realistas para recibir sencillamente resultados de datos que garanticen una mayor eficiencia.
Por ejemplo, una tienda online puede establecer qué productos se compran más usualmente en combinación, pero esto no determina si la tienda requiere una nueva estrategia de venta cruzada a largo plazo, seguramente 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. No obstante, esto usualmente se considera una debilidad, dado que los algoritmos y los modelos estadísticos disponen que ser definidos primero por las personas. En este punto, las ideas y los deseos individuales pueden falsificar el resultado objetivo empírico. Es es por ello que que sería aconsejable usar agencias externas o trabajadores que no estén de forma directa relacionados con la empresa para la minería de datos.
Beneficios para el SEO
La minería de datos además se puede usar para el trabajo diario de SEO. Con herramientas como los planificadores de palabras clave, se pueden usar datos relevantes de palabras clave para ajustar el contenido. En esta circunstancia, los datos de Google se utilizarían para elegir las palabras clave correctas en función de un pronóstico favorable (tráfico, competencia). De esta manera, se podrían lograr muchas conversiones posibles si la web en cuestión se clasificara en consecuencia.[1] Decididamente, las herramientas de análisis web además funcionan con técnicas de minería de datos. De esta manera, este método está estrechamente relacionado con el análisis del portal web.
