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Optimización de los Datos

bi¿Porque debemos optimizar los datos de los clientes?  Toda interacción con un cliente representa una oportunidad de obtener datos útiles. Nunca antes pudieron los responsables de marketing reunir tal cantidad de información sobre sus clientes y mercados, convirtiéndola en conocimientos útiles y dirigiendo la inversión de recursos con precisión.

"El problema es que precisamente los profesionales de marketing nunca antes pudieron reunir tal cantidad de información" 

Los datos llegan desde todo tipo de fuente, desde plataformas de computación incompatibles y sistemas de información aislados, hasta definiciones de datos no coincidentes y entradas redundantes de clientes. Dar a estos datos un formato limpio y listo para su análisis puede ser todo un reto.

Es como esculpir un bloque de mármol. Al tallar sus obras de arte, Miguel Ángel sentía que las figuras estaban dentro de la piedra y que su tarea era liberarlas. De manera similar, nuestro trabajo es liberar la intuición del cliente escondida tras todos esos datos.

El proceso de modelado consiste en una serie de cinco pasos – equivalente en cierta forma al proceso artístico, sin importar si se trabaja con piedra, madera o datos.

 

1. Saber qué esculpir

¿Se trata de una promoción a nivel corporativo o de una tarea de construcción de sucursal? ¿De un solo correo o de una campaña integrada? ¿De la venta de un día o de un programa de fidelidad? ¿Cuál es el objetivo?

Se debe tener una idea clara de lo que los análisis intentan revelar, ya que el enfoque de modelado más adecuado dependerá de lo que desea lograr.

Aquí es donde la comunidad de profesionales de marketing puede hacer su más valiosa contribución. 

Hay una cantidad determinada de información que se puede obtener de los modelos, y éstos proporcionan una estructura para la toma de decisiones, pero la comunidad empresarial debe involucrarse y decidir lo que generará el éxito.

 

2. Elegir herramientas y medios adecuados

¿Va Ud. a avanzar con intuición o se valdrá de los análisis avanzados? ¿El equipo de comercialización se reúne a tener lluvias de ideas, o se pone en manos de los modelos matemáticos? Ambos enfoques tienen sus pros y sus contras.

Un enfoque intuitivo es fácil de entender y de comunicar, porque su lógica generalmente es evidente. Es fácil y rápido cambiar de rumbo si algo no funciona como se esperaba. Aún así, se puede corregir el curso tantas veces, que se pierde de vista el proceso.

Un enfoque analítico proporciona una estructura consistente y reproducible para el proceso de toma de decisiones. Todo tiene un lugar y un sentido, aún si la lógica tras bambalinas es tan compleja que demanda de los usuarios una fe ciega en el modelo. Si sus datos pasaron por todos los pasos del proceso en forma adecuada, obtendrá los resultados.

El mejor enfoque es amalgamar la visión creativa con la experiencia técnica; lo cualitativo con lo cuantitativo. 

 

3. Encontrar el 'mármol' adecuado

En el modelado de datos, esto significa capturar el universo y las variables de cliente correctos para descubrir su objetivo de clientes ideal, partiendo de una materia prima –datos– de tan alta calidad y tan libre de defectos como sea posible.

Un ángulo interesante del concepto de la calidad de los datos es el de que los modelos analíticos viajan libremente por el tiempo –aprendiendo del pasado, proyectándose en el futuro y usando el futuro especulado para crear información para el presente. 

Esta habilidad de viajar por el tiempo hace borroso el concepto del 'ahora' y puede distorsionar sus datos si no se tiene una idea clara de cómo la dimensión temporal afecta la información.

Sus datos capturan un 'ahora' que refleja lo que los clientes fueron en el pasado y cómo respondieron a un evento pasado. Ud. cuenta con un 'ahora' futuro que describe lo que los clientes serán el día que Ud. elija. 

También hay un 'ahora' más lejano en el futuro que describe cómo se comportarán probablemente los clientes después de un evento futuro similar al evento pasado. Por ejemplo, ¿comprarán o no? ¿cuánto gastarán? 

Eventualmente, todos estos 'ahoras' se convertirán en 'ahoras' pasados y el modelo continúa en pos de futuros 'ahoras' para influenciar a un nuevo 'ahora' presente.

¿Suena confuso? Puede serlo. Si no es cuidadoso, este viaje por el tiempo puede dañar sus datos. Llamamos derrames temporales a lo que ocurre cuando, sin advertirlo, se derrama información del futuro en el pasado. Los conjuntos de datos construidos durante el proceso de modelado incorporan intuiciones sobre eventos y comportamientos que de hecho no han ocurrido. 

Para conservar la calidad de su materia prima –el fundamento de datos para el modelado– el proceso no debe manchar los datos tratando igual las incertidumbres futuras y las certezas pasadas.

 

4. Descarte todo lo que aprisione la figura

Descarte todo el mármol innecesario. Descarte todo dato y variable que no importe. Tenemos muchos números frente a nosotros, pero sólo algunos son útiles.

El proceso implica la valoración de los datos para prepararlos para el modelo, luego pulirlos para quitar variables y puntos inútiles.

Podemos comenzar con 1,000 variables y reducirlas a cerca de 100. Esto es muy importante. Si comienza a separar un coro en grupos cada vez más pequeños, puede ir oyendo la voz individual con mayor claridad.

Eso es lo que el proceso de reducción de datos logra: crear un ambiente en que las voces individuales se hacen más claras.

 

5. Pula y presente su creación

Construya, pruebe, refine y ejecute modelos analíticos que desemboquen en los fines deseados. No se limite a un solo método de modelado. Algunos de ellos son más intuitivos, otros más matemáticos. No todos dan los mejores resultados para todas las aplicaciones.

La idea es elegir la rutina de modelado que funcione mejor con su aplicación. Eso quiere decir que la etapa de evaluación del modelo es muy importante.

 

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