Aprovechar los análisis automatizados para obtener información sobre los clientes

Introducción

Hoy en día, las empresas trabajan con grandes cantidades de datos y, para mantenerse a flote, necesitan saber cómo hacer que estos datos trabajen para ellas. Es una buena forma de tener éxito, ya que cuando puedes analizar los datos que produces y recopilas, puedes tomar mejores decisiones, como estrategias de marketing, una mejor experiencia de usuario en tu sitio web, o incluso comprobar qué páginas te dan más visitas y encontrar formas de potenciarlas aún más.

Entonces, ¿qué métodos puede utilizar para recuperar estos datos analizados de los grandes conjuntos de datos? ¿Qué ventajas aporta este tipo de análisis a la hora de obtener información sobre los clientes y análisis predictivos? Y, por último, ¿qué retos y tendencias debemos esperar al empezar con el análisis automatizado de datos? ¡Vamos a sumergirnos!

Métodos de recogida y análisis de datos en el análisis automatizado

La analítica automatizada es una potente herramienta que también dispone de muchos métodos y formas de recopilar datos. Dado que cada enfoque es adecuado para diferentes formas de obtener información, así como para diferentes propósitos, es bueno saber qué emplea cada uno de ellos en el proceso y cómo puedes utilizarlos en tu beneficio.

Fuente: Clicdata

Métodos de recogida de datos utilizados en el análisis automatizado:

• web scraping. La forma más popular de recuperar datos de las páginas web.

El web scraping puede realizarse tanto manual como automáticamente, pero si se trata de grandes cantidades de datos, es preferible automatizarlo. Para el web scraping, es necesario tener conocimientos de las bibliotecas de Python BeautifulSoup y Scrapy, así como un conocimiento básico de la estructura HTML para poder recuperar los datos correctos.

Caso práctico: un sitio web de comercio electrónico puede utilizar el web scraping para recopilar información, como datos sobre productos, precios y opiniones de clientes, de sitios web de la competencia.

• API. Las API pueden ser una buena opción para recuperar la información de sitios web (servicios externos, aplicaciones), ya que permiten a los sistemas automatizados solicitar los datos y obtenerlos directamente del otro software (servicio).

Las API son opciones populares en las plataformas de medios sociales (por ejemplo, Twitter API o Facebook Graph API), ya que permiten a las empresas que las obtienen recuperar datos analíticos, como estadísticas de interacción con los clientes, tendencias y comentarios.

El caso práctico: las API permiten a las empresas consultar los servicios de las redes sociales y recuperar la información necesaria en formatos JSON o XML que pueden procesarse fácilmente más tarde.

• datos transaccionales. Esta opción significa que los datos se recopilan a partir de las transacciones, que incluyen ventas, compras y pagos en línea. Las herramientas analíticas avanzadas, como las bases de datos SQL, las soluciones de almacenamiento de datos o incluso el software analítico especializado (por ejemplo, Tableau o Microsoft Power BI) ayudan en este caso, ya que se han creado para gestionar y analizar este tipo de datos.

El caso de uso: un minorista puede utilizar esta forma de extraer datos para recuperar y analizar los datos de las transacciones de venta. Puede ayudarles a encontrar algunos patrones de compra ocultos, tendencias de ingresos o incluso el comportamiento de los clientes para que, más tarde, puedan personalizar su estrategia de marketing para aumentar las ventas.

Tecnologías de análisis automatizado

Hay muchas formas de analizar los datos recopilados. En la mayoría de los casos, los analistas de datos utilizan el aprendizaje automático (ML) para el análisis automatizado, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el análisis de sentimientos, la minería de datos para analizar grandes cantidades de datos y obtener información significativa, y el análisis predictivo para predecir tendencias y el comportamiento de los clientes. A continuación hablaremos de cada uno de estos enfoques:

• algoritmos de aprendizaje automático. Los algoritmos de ML son el núcleo de la analítica automatizada. Ayudan a analizar los datos y a encontrar patrones que extraen predicciones basadas en los datos analizados. Por ejemplo, si te dedicas al comercio minorista, utiliza ML para predecir el comportamiento de compra de los clientes en función de cómo compraron los anteriores.
• procesamiento del lenguaje natural (PLN). Dado que el simple análisis de datos no siempre permite obtener información útil, es recomendable probar con el PLN. Se trata de un enfoque que permite analizar el conjunto de datos, que incluye texto, como comentarios, publicaciones en redes sociales o incluso tickets de soporte, para obtener información útil sobre el producto. Para ser más específico, si desea saber si al cliente le gusta o no su producto, puede obtener estos datos permitiendo que el PLN busque frases y palabras que tengan un color emocional para agruparlas en negativas, neutras y positivas y, finalmente, obtener la mejor perspectiva sobre su producto.
• minería de datos. Es para quienes necesitan analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones, relaciones y anomalías significativas. Este enfoque se utiliza a menudo para la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la segmentación de mercados.
• análisis predictivo. Este enfoque consiste en dejar que los sistemas automatizados obtengan los datos históricos almacenados anteriormente, los analicen y pronostiquen las tendencias futuras y el comportamiento de los clientes. Es una opción popular para las empresas que trabajan con datos financieros, previsión de la demanda y evaluación de riesgos.

Formas de tratar e interpretar los datos de los clientes

Cuando se empieza a utilizar el análisis automatizado, es bueno saber qué se quiere hacer exactamente con los datos analizados. Aquí hemos creado una lista de formas de procesar los datos recopilados para interpretar el comportamiento de los clientes:

• Segmentación: dividir a los clientes en grupos por características específicas (demográficas, hábitos de compra, intereses). Es una buena opción para las empresas que buscan un marketing dirigido/ofertas personalizadas.
• análisis del comportamiento: analice cómo se comportan los usuarios en su sitio web, de modo que pueda tener una mejor perspectiva de si necesita mejorar la navegación de su sitio web, mejorar la experiencia del usuario o realizar mejores estrategias de marketing.
• Análisis de opiniones: obtenga información sobre su producto a partir de las redes sociales, las opiniones y los comentarios. Puede ayudarte a trabajar en los aspectos negativos de tu producto o servicio, mejorar su calidad si es necesario, etc.

Ventajas del análisis automatizado para comprender el comportamiento de los clientes

La analítica automatizada conlleva muchas ventajas que resultan muy útiles, especialmente si decide empezar a utilizar grandes conjuntos de datos para aumentar el comportamiento y la experiencia de sus clientes.

No sólo le ayuda a procesar enormes conjuntos de datos en cuestión de minutos, sino que también le ofrece valiosos consejos basados en estos datos. A continuación, vamos a analizar las ventajas más destacadas del uso de la analítica automatizada y cómo puede ayudar a su empresa.

Fuente: Kanaries

Procesamiento de grandes volúmenes de datos

Una de las ventajas que ayuda mucho es la capacidad de analizar grandes cantidades de datos que a menudo tienen un tamaño de terabytes o petabytes: es donde las formas tradicionales de analizar datos no funcionan realmente.

Los algoritmos y marcos de ML como Apache, Hadoop y Spark pueden ayudarle a trabajar en los datos de forma rápida y eficiente, ya que estas tecnologías funcionan utilizando entornos en la nube para trabajar en tareas, lo que acelera significativamente los procesos.

Eficacia y rapidez

El análisis que podría tardar semanas o meses en completarse puede hacerse ahora en cuestión de segundos gracias a la IA, que es el componente base del análisis automatizado. Por ejemplo, la IA puede desplazarse por los datos de los clientes a través de las plataformas con rapidez, recopilando los datos: redes sociales, llamadas de atención al cliente e interacciones en el sitio web. Gracias a este enfoque más rápido, las empresas pueden disponer ahora de información valiosa para tomar mejores decisiones sobre los datos de que disponen.

Encontrar pautas y tendencias ocultas

Los algoritmos de aprendizaje automático también son buenos para encontrar patrones y tendencias que podrían omitirse cuando se utiliza el análisis manual. Cuando se utiliza ML, se pueden obtener patrones de comportamiento y preferencias sutiles e incluso predecir tendencias futuras. Uno de los ejemplos es que los algoritmos de agrupación pueden segmentar a los clientes en grupos con comportamientos o preferencias similares, que podrían pasarse por alto al utilizar un análisis totalmente manual.

Información predictiva

El análisis predictivo utiliza los datos históricos de que dispone la empresa para predecir el comportamiento futuro de los clientes. Incluye técnicas como:

• análisis de regresión;
• árboles de decisión;
• redes neuronales.

Son útiles para quienes quieren lanzar un nuevo producto y desean predecir la posible reacción de los clientes, la probabilidad de que abandonen y el valor de por vida. También es una buena forma de personalizar las interacciones con los clientes y ajustar las estrategias empresariales.

Mejor experiencia del cliente

Finalmente, la última ventaja es que cuanto mejor se realice el análisis, mejor comprenderá a sus clientes. Con la ayuda de algoritmos de personalización, puede adaptar fácilmente las recomendaciones de productos, los mensajes de marketing y muchas otras cosas al cliente específico, aumentando así la tasa de compromiso, la experiencia del usuario y el sentimiento emocional general sobre su empresa.

Tipos de información obtenida mediante análisis automatizados

¿Cuáles son los tipos de información que puede obtener con los análisis automatizados? Hay muchos, así que vamos a descubrirlos aquí.

Fuente: Gran Aprendizaje

Demografía y segmentación de la clientela

Las herramientas de análisis utilizan algoritmos para encontrar la siguiente información:

• edad;
• género;
• ubicación;
• educación;
• nivel de ingresos.

El ML utiliza estos y muchos otros factores para crear una mejor segmentación, ayudándole así a realizar un acercamiento más personalizado a cada grupo de clientes. Por poner un ejemplo, un algoritmo de árbol de decisión categoriza a los usuarios en diferentes segmentos para que luego puedas crear estrategias de marketing mejor orientadas.

Pautas y comportamientos de compra

El análisis automatizado emplea técnicas como el aprendizaje de reglas de asociación (por ejemplo, los algoritmos Apriori y Eclat) para ver las relaciones entre los distintos productos y los hábitos de compra de los clientes.

Por ejemplo, el análisis de la cesta de la compra es una excelente forma de averiguar qué productos se compran juntos con frecuencia, así como un análisis de series temporales que permite analizar las tendencias de las ventas a lo largo del tiempo y anticiparse a las fluctuaciones de la demanda.

Comentarios de los clientes y análisis de opiniones

Con el análisis de sentimientos, se averiguan los sentimientos y opiniones de los clientes mediante PNL. Qué utiliza la PNL para el análisis de sentimientos:

• comentarios de los clientes;
• revisiones;
• publicaciones en redes sociales relacionadas con el producto.

Algoritmos de PNL como las redes LSTM (memoria a largo plazo) trabajan con el texto recopilado para clasificarlo en positivo, negativo y neutro en función de las palabras relacionadas con la emoción. Gracias a este enfoque, la empresa puede tener una idea completa de si el producto que tiene se percibe como positivo o negativo y qué es exactamente lo que debe mejorar para hacerlo mejor.

Interacción en línea y huella digital

Saber cómo interactúan los usuarios con su sitio web o producto es esencial, y herramientas como Google Analytics pueden ayudarle a conseguirlo. Realizan un seguimiento de las interacciones de los usuarios, que incluyen visitas al sitio web, patrones de clics y participación en redes sociales para encontrar, por ejemplo, las páginas o funciones más populares, el tiempo que pasan en la página, la tasa de rebote, etc. Todo esto es útil cuando quieres mejorar tu sitio web pero no sabes por dónde empezar.

Retos en la aplicación de soluciones y análisis automatizados

Con el gran número de beneficios y casos de uso de la analítica automatizada vienen retos que también hay que abordar. Siga desplazándose y descubra qué puede ser un obstáculo en su camino hacia la analítica de datos automatizada.

Fuente: Milimétrico

Protección de datos

La automatización de datos implica a menudo trabajar con datos sensibles. Es una de las razones por las que muchos muestran su preocupación. Una de las formas de evitar la filtración de datos es utilizar tecnologías de cifrado, como SSL/TLS para los datos en tránsito y AES para los datos en reposo.

La empresa también debe cumplir con normativas como GDPR y CCPA (garantizan directrices estrictas sobre la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de datos).

Necesidad de personal cualificado

Si decide utilizar análisis de datos automatizados, asegúrese de contar con profesionales con experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático y tecnologías de big data. Si no tiene tiempo para encontrar un analista de datos profesional, invierta en programas de formación y desarrollo para mejorar las competencias del personal existente.

Además, puede utilizar una de las muchas plataformas de análisis que ofrecen interfaces fáciles de usar y que suelen ser más accesibles para un público más amplio (por ejemplo, AWS SageMaker o Google Cloud AI).

Precisión y pertinencia de los datos

El último concierto está relacionado sobre todo con la calidad de los datos que se utilizan. Por ejemplo, si los datos no se han limpiado correctamente, tienen demasiadas lagunas o simplemente no son relevantes, los insights de los resultados no te servirán de nada.

Para que el conjunto de datos sea utilizable para el análisis, límpielo, valídelo y normalícelo con regularidad. No olvide utilizar herramientas automatizadas de calidad de datos que puedan identificar y corregir errores, duplicados e incoherencias en los datos. Dado que los modelos de ML se entrenan con los datos que usted les proporciona, asegúrese de que estos datos sean de buena calidad.

Tendencias y predicciones futuras en el análisis automatizado

A medida que más y más empresas comienzan a integrar IA y ML en su flujo de trabajo, podemos decir con confianza que el futuro del análisis automatizado es brillante. Desde la integración de IA y ML hasta el uso de edge computing, todo funcionará para ayudar a obtener los mejores conocimientos.

Tendencias en el análisis automatizado

Aquí exploraremos las tendencias que crecerán significativamente en el futuro:

• Integración de IA y ML con IoT. Dado que los dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos, la IA integrada en estos dispositivos ayudará a procesar estos datos con mayor rapidez y proporcionará una mejor perspectiva del cliente.
• avances en el análisis predictivo. Con la ayuda de predicciones más matizadas, las empresas obtendrán información más detallada sobre el comportamiento de los clientes, sus preferencias y perspectivas sobre tendencias futuras.
• Edge computing. La computación de borde permite analizar los datos más cerca de donde se generan (por ejemplo, justo dentro del dispositivo desde el que se recogieron). Este enfoque ayudará a proporcionar información en tiempo real para aplicaciones como el marketing personalizado y la mejora de la experiencia del cliente en la tienda.
• privacidadde los datos. No cabe duda de que, con el aumento de la preocupación por la seguridad de los datos que se utilizan, las tendencias futuras en el análisis automatizado tendrán sin duda un lugar para nuevos métodos de cifrado, así como para la anonimización de los datos personales de los clientes.

Reflexiones finales

En resumen, el uso de análisis automatizados para recuperar información útil sobre el comportamiento de los clientes es una buena forma no sólo de obtener información para la propia empresa, sino también de aumentar la satisfacción del cliente con su producto a largo plazo.

Con la ayuda del ML y la IA, puedes categorizar a los usuarios por datos específicos, encontrar qué es lo mejor y lo peor de tu producto simplemente raspando los posts de las redes sociales, o incluso tener predicciones futuras sobre si a tus clientes les gustará el nuevo producto que vas a lanzar. El panorama de la analítica de IA es amplio, y cuando sabes por dónde empezar, puedes hacerlo genial.