Cómo analizar a nuestros clientes

Una de las acciones más importantes y rentables para una compañía es analizar los datos de sus clientes estudiando los distintos perfiles. Pero no se trata de una acción única, sino de algo continuado en el tiempo, lo que nos permitirá ver la evolución de la cartera de clientes y las variaciones en las tendencias de consumo.

Para llevar esto a cabo, la opción más lógica es crear y mantener actualizado un registro informatizado de los datos de clientes, en el que se almacenarán sus datos personales, aficiones, gustos, productos que compran, fechas de compra, formas de pago, importes de las compras,….y todos los datos que puedan aportarnos un mayor conocimiento. Sigue leyendo

¿Conoces a tus clientes?

Perseguir el éxito en el actual entorno empresarial obliga a las compañías a replantearse su actual modelo de negocio, que avanzará hacia un entorno basado en el conocimiento del cliente más que en el producto o servicio ofrecido. Ya en el siglo XVI Francis Bacon dijo “El conocimiento se adquiere leyendo la letra pequeña del contrato…”. Para obtener el conocimiento del cliente hay que analizar exhaustivamente las BBDD* de cliente (leer letra pequeña del contrato), en la que se encuentra oculta información muy valiosa sin explotar, con la que podrás entre otras las siguientes respuestas:

  • ¿Quiénes son mis mejores clientes?
  • ¿Con que frecuencia adquieren mis servicios?
    • Poca frecuencia e inversión alta
    • Muchas frecuencia e inversión baja
  • ¿Qué tipos de productos adquiere cada cliente?
  • ¿Cuánto tipo hace que no adquieren mis servicios?

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La Era de la Capacidad Predictiva en el Sector Sanidad

A lo largo y ancho del mundo, la industria de la Sanidad está viviendo una transformación trascendental. Se está pasando de una era caracterizada por la recopilación de información y la generación de informes a un tiempo en el que priman el análisis de datos y la capacidad predictiva.

Los gigantescos desafíos que enfrenta la Salud hoy son más que suficientes para forzar un mejor uso de la analítica de datos. Se requiere que los gerentes estén mejor informados para tomar decisiones más inteligentes. Hace falta entablar una batalla campal a la ineficiencia arraigada en el sector, donde, históricamente, se produce un altísimo porcentaje de errores prevenibles. Algunos de los cuales, cuestan vidas. En España, por ejemplo, 8 de cada 10.000 personas mueren prematuramente en condiciones que podrían evitarse con atención médica oportuna y eficaz (OCDE, 2011). Probablemente, casi todas esas muertes prematuras pueden atribuirse al ineficiente manejo de la información médica.

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Analítica Predictiva para Casinos

Los casinos generan una enorme cantidad de información: desde qué salón prefieren ciertos clientes, hasta cuáles son los jugadores más rentables. En vez de acumular polvo electrónico, los petabytes de datos que acumulan los modernos casinos en la actualidad pueden ser bien aprovechados. La analítica puede descomponer el almacén de datos para volver esa información más significativa. La técnica predictiva aplicada a los juegos de casino permite extrapolar tendencias, validar hipótesis y predecir comportamientos de los apostadores.

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Beneficios del Análisis de Grandes Datos en la Salud

El análisis estadístico ayuda a aprender hoy del pasado para diseñar un mejor futuro. En el caso de los centros de salud, eso se traduce en mejor atención al paciente y mayor rentabilidad. Pero, a menos que se cuente con un probado sistema de análisis de grandes datos, extraer información hoy en día ya no es tan sencillo como hace unos años.

A  medida que los médicos han ido adoptando las tecnologías de registros de sanidad electrónicos, los datos relativos al cuidado de la salud fueron creciendo exponencialmente en todo el mundo desarrollado. La información no sólo es más abundante en la década actual que en toda la historia  de la Humanidad, sino que, encima, se ha vuelto mucho más compleja. Veamos el porqué.

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Beneficios de Medir y Pronosticar en Turismo

Tarde o temprano, todo operador turístico tiene que tomar decisiones estratégicas basándose en una simple cuestión: adónde irán los turistas.

Cuando los turistas visitan un país, traen consigo expectativas de lo mas variadas. Algunos llegan con un itinerario trazado de antemano por ellos mismos; otros, confían en la oferta de los paquetes ya armados; y otros, desean dejarse sorprender sin agenda fija. Hasta hace poco, los operadores turísticos sólo podían recurrir a su experiencia e intuición para cuantificar a las multitudes. Estrategia vaga e imprecisa, en el mejor de los casos.

Con la proliferación de bases de datos —deductivas, multidimensionales, relacionales, jerárquicas, transaccionales—, en vez de adivinar, las empresas turísticas pueden tener diagnósticos certeros. Ahora es posible saber qué querrá el turista antes que él mismo. Con rigurosidad y precisión.

Tal vez el itinerario se adivine, en función del patrimonio arquitectónico y cultural del país anfitrión, pero, ¿qué pasa cuando se desea saber más de los turistas que acaban de pisar la aduana?

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Beneficios del Análisis de Datos en el Sector Transporte

Las soluciones de análisis de datos constituyen herramientas fundamentales para la operación del sector transporte. Son imprescindibles para una estrategia de optimización de precios, predicción de demanda futura, planificación precisa, comparación de datos proyectados con los reales y para detección de cambios en el mercado.

EN EL TRANSPORTE FERROVIARIO EN ESPAÑA

En el transporte de cargas, la mercancía pasa por muchas manos antes de llegar al destinatario. Desde que el remitente la despacha ante un agente de cargas, empieza a generar una gran cantidad de información.

Las soluciones de software de análisis de datos aprovechan esa información para estimar previsiones de espacio de almacenamiento, contabilidad de costos y hasta el precio óptimo que el mercado estaría dispuesto a pagar por el servicio.

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Aprendiendo a Predecir

Hace apenas seis décadas, los primeros ordenadores comerciales emprendieron un camino fascinante que hoy está dando resultados asombrosos: aprender a ver el futuro.

Enseñar a un ordenador a predecir eficazmente y con sustento científico puede reportarle cuantiosas ganancias a tu empresa.

Es gracias a las predicciones que funciona la sociedad. No en vano, la industria del software predictivo y de la minería de datos es una de las más promisorias y pujantes de la actualidad.

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6 Pasos para Conocer a Tu Cliente

A fines de los ’90s, el concepto de minería de datos, que había empezado a hacer ruido en la década anterior, aún no estaba del todo definido. Por iniciativa de algunas empresas líderes en distintos rubros, un grupo de programadores desarrolló un modelo estándar capaz de extraer conociendo a partir de múltiples bases de datos.

En 1999, la automotriz Daimler-Benz, la desarrolladora de software estadístico SPSS, la aseguradora OHRA y la fabricante de hardware NCR, cada una con un interés particular, aunaron esfuerzos para aprender a sacar provecho a sus diversas bases de datos. Buscaban un modelo conceptual, que les permitiera obtener inferencias útiles. El resultado de esa aventura se conoció con el acrónimo CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining, proceso estándar inter-industrial para la minería de datos).

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Superabundancia de datos, escasez de información

En la era de la información en la que vivimos, se constata una incómoda paradoja en todos los ámbitos del conocimiento y del comercio: estamos rodeados de bases de datos, pero esos datos a menudo exceden nuestra capacidad de análisis.

A tal punto ocurre así, que en muchas organizaciones las estrategias se delinean a pura intuición. Sus tomadores de decisiones, sencillamente, carecen de  herramientas de análisis que les permitan exprimir las bases de datos para extraer información útil.

Los datos abundan, la información útil escasea; he ahí la paradoja.

Mejor les sería a tales organizaciones encomendar el análisis a usuarios expertos, que dominen las bases de datos. Pero esa es una alternativa pasible de prejuicios, no exenta de visiones sesgadas, cuando no de conflictos éticos.

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