Category Archives: Minería (Datamining)

Es un servicio que comprende la realización de análisis empleando la información que el cliente tiene disponible en sus bases de datos (Minería de Datos). Se aprovecha la gran información para aplicar modelos confiables como métodos univariantes y multivariantes que permitan la clasificación de los datos o hacer predicciones: segmentación, discriminante, análisis de sobrevivencia, regresión lineal, regresión logística, análisis de varianza (ANOVA), análisis de correlaciones, árboles de decisiones, entre otros.

Que se requiere:

Se requiere grandes volúmenes de datos o base de datos almacenados por los clientes o usuarios.
Buena recopilación de datos, depuración y consistencia de los datos antes de realizar el análisis de la información.

Beneficios:

Permite descubrir información valiosa útil en la toma de decisiones
Segmentar y caracterizar a los clientes dependiendo de su comportamiento de compra, valor económico y lealtad.
Estimar cuánto tiempo y dinero debe invertirse en cada uno de los segmento de clientes de acuerdo a su valor económico esperado.
Identificar los clientes más propensos a adquirir determinados productos o servicios para desarrollar estrategias de mercadeo.
Identificar los patrones de ventas cruzadas más rentables según el comportamiento de compra de los consumidores.
Segmentar cadenas de tiendas de acuerdo a hábitos de consumo, mezcla de productos, datos del entorno, entre otros.
Optimizar la distribución en anaqueles, de acuerdo a los productos que genere mayor ventas cruzadas y mayores beneficios.

Fases:
Reuniones con el cliente antes de comenzar la investigación
Preparación de la data y procesamiento
Análisis de los datos
Presentación de resultados

18Jul/16

Minería (Datamining)

Es un servicio que comprende la realización de análisis empleando la información que el cliente tiene disponible en sus bases de datos (Minería de Datos). Se aprovecha la gran información para aplicar modelos confiables como métodos univariantes y multivariantes que permitan la clasificación de los datos o hacer predicciones: segmentación, discriminante, análisis de sobrevivencia, regresión lineal, regresión logística, análisis de varianza (ANOVA), análisis de correlaciones, árboles de decisiones, entre otros.

Que se requiere:

  • Se requiere grandes volúmenes de datos o base de datos almacenados por los clientes o usuarios.
  • Buena recopilación de datos, depuración y consistencia de los datos antes de realizar el análisis de la información.

 Beneficios:

  • Permite descubrir información valiosa útil en la toma de decisiones
  • Segmentar y caracterizar a los clientes dependiendo de su comportamiento de compra, valor económico y lealtad.
  • Estimar cuánto tiempo y dinero debe invertirse en cada uno de los segmento de clientes de acuerdo a su valor económico esperado.
  • Identificar los clientes más propensos a adquirir determinados productos o servicios para desarrollar estrategias de mercadeo.
  • Identificar los patrones de ventas cruzadas más rentables según el comportamiento de compra de los consumidores.
  • Segmentar cadenas de tiendas de acuerdo a hábitos de consumo, mezcla de productos, datos del entorno, entre otros.
  • Optimizar la distribución en anaqueles, de acuerdo a los productos que genere mayor ventas cruzadas y mayores beneficios.

Fases:

  • Reuniones con el cliente antes de comenzar la investigación
  • Preparación de la data y procesamiento
  • Análisis de los datos
  • Presentación de resultados