Hoy te contaremos como puede aprovechar la gran cantidad de datos que se generan en línea para analizar y predecir el comportamiento de usuarios en productos digitales (sitios web, aplicaciones móviles y redes sociales), lo cual puede ayudar a las empresas a ofrecer experiencias personalizadas para mejorar la satisfacción del cliente.
¿Por qué implementarlo?
- Toma de decisiones informadas: podrás tomar decisiones con base en datos objetivos, tangibles y precisos, deja de hacerlo con simple intuición o sin conocimiento previo.
- Personaliza la experiencia de tus clientes: serás capaz de ofrecerles productos, contenido o promociones específicas según las preferencias que tengan.
- Aumenta ingresos y beneficios: con el análisis de datos podrás identificar los productos o servicios que te generan un mayor margen de ganancia, por lo que sabrás en dónde enfocar tu presupuesto.
¿Qué tipo de datos se deben analizar?
Para poder predecir el comportamiento de nuestros usuarios, primero debemos apoyarnos en la IA para analizar los datos que podemos obtener de ellos. A continuación algunos ejemplos:
Datos demográficos
Aquellos que incluyen la edad, género y ubicación geográfica de los clientes
Datos de navegación
Historial de compras
Las compras que el usuario realizó en el pasado pueden ser de gran utilidad para predecir qué productos o servicios le interesarán en el futuro
Historial de navegación
Este puede incluir las búsquedas que el usuario ha realizado en línea, las páginas que ha visitado y su tiempo de permanencia en ellas, por lo que puede brindar información de los intereses y preferencias del usuario.
Actividad en redes sociales
En este caso, las páginas que siguen los usuarios, los posts a los que les dan like y los comentarios que ponen en las publicaciones nos indican las preferencias y opiniones del usuario.
Datos de localización
La localización es primordial para que la información de los intereses y preferencias de los usuarios pueda ser más específica según su ubicación
¿Cómo se analizan los datos?
Una vez que tienes todos los datos, el siguiente paso es analizarlos, para esto existen diferentes técnicas de las que te contaremos a continuación.
Análisis de regresión
Utiliza los datos históricos para encontrar relaciones entre variables y poder predecir comportamientos futuros. Se usa una variable dependiente, que es aquella que se quiere predecir, y una o más independientes, es decir, puede ser simple o múltiple según las variables que se usen.
Es decir, puedes predecir las ventas de un producto en función del precio, el gasto en publicidad y otros factores que quieras involucrar.
Empresas como Uber suelen emplear este tipo de análisis para predecir la demanda de viajes que tendrán sus conductores. ¿Cómo la hace? Analiza los datos históricos que tiene de los viajes, como la hora, el día, la semana, el clima y los eventos en un área determinada, para ajustar la oferta de los conductores.
Modelos de clasificación
Son modelos en los que pueden clasificarse a los usuarios según ciertos criterios, por ejemplo, pueden ser grupos que determinen si el usuario comprará o no el producto.
Esto se logra gracias a al entrenamiento de algoritmos con datos históricos para que pueda predecirlos.
Una empresa que utiliza estos modelos es Amazon, ¿has notado que convenientemente te aparecen sugerencias justas de lo que necesitas comprar? Pues es gracias a esta metodología, un modelo de aprendizaje automático analiza tu historial de compras para ofrecerte productos similares a lo que has comprado en el pasado.
Análisis de series de tiempo
Esta técnica es utilizada para analizar datos que pueden cambiar con respecto al tiempo, por lo que es útil para identificar patrones y tendencias, y así poder hacer predicciones precisas sobre el comportamiento en un futuro.
Por supuesto que este análisis es de gran utilidad para aquellas empresas que lanzan productos de manera constante. ¿Sabías que para Netflix este análisis es crucial?, gracias a él pueden predecir qué series o películas serán más populares en regiones específicas. ¿Cómo lo hace? Utilizando datos históricos de visualización de sus usuarios, es decir, datos demográficos, historial y preferencias.
Minería de datos
Es utilizada para poder descubrir patrones ocultos en una gran cantidad de datos, de ahí su nombre, se pueden utilizar una gran cantidad de métodos como lo son:
- Clustering: consiste en agrupar un conjunto de datos similares según sus características para poder identificar patrones en los datos y tomar decisiones. La clasificación puede ser en funciónde los colores, contenido, textura, forma, etc
- Análisis de asociación: se utiliza para encontrar relaciones entre los datos, puede ser útil para encontrar patrones de compra entre los clientes y predecir que artículos se comprarán juntos.
- Análisis de texto: los algoritmos pueden reconocer patrones en el lenguaje para analizar el sentimiento de los usuarios en las opiniones que dejan sobre productos o lugares en sitios web.
Seguro estarás pensando que se trata de algo complejo y que pocas plataformas lo utilizan, pero no es así, ¿estás registrado en LinkedIn? Pues, déjame decirte que has sido víctima de la minería de datos.
¿Cómo lo utilizan? De una forma más sencilla de lo que puede llegar a parecer, debido a que en esta red social compartimos muchísima información de nuestra vida personal, es sencillo aplicar la segmentación de usuarios según rubros como: experiencia laboral, campo laboral y habilidades para recomendar trabajos y personas con las cuales establecer conexiones.
Aprendizaje automático
Esta técnica es mayormente utilizada para entrenar modelos de inteligencia artificial y hacerlos capaces de reconocer patrones en los datos para realizar predicciones sobre el comportamiento futuro de los usuarios.
Para que esto funcione se utilizan algoritmos que son capaces de ajustarse a los datos que se van proporcionando.
- Redes neuronales: se utilizan para reconocer patrones complejos en los datos, puede aplicarse para el reconocimiento de voz (en patrones de habla, tono, idioma y acento en asistentes virtuales como Alexa y Siri), también puede utilizarse para reconocimiento visual (le da la capacidad de reconocer información proveniente de imágenes y videos) y también puede procesar el lenguaje natural (procesa texto escrito por humanos, aplicado en chatbots y agentes virtuales)
Seguramente esta técnica es de la que más has escuchado hablar y probablemente la más utilizada hoy en día. Una de las empresas que aplican el aprendizaje automático es Google, lo hace para mejorar sus resultados de búsqueda y proporcionarte recomendaciones personalizadas como usuario en el caso de los resultados pagados o anuncios.
Aplicaciones de la predicción del comportamiento de usuario
Como puedes ver, el análisis de datos puede traer múltiples beneficios para tu negocio, si las empresas más grandes y exitosas lo aplican, ¿por qué tú no? A continuación te daremos unas cuantas sugerencias sobre cómo puedes aplicarlo.
Mejora la segmentación de clientes
Con técnicas como la de algoritmos clustering podrás segmentar a tus clientes en grupos precisos según sus comportamientos, preferencias y otras características. Con esto podrás ofrecer promociones, información, contenido, productos o servicios específicos para cada grupo de clientes.
Optimización de precios
Como explicamos en un ejemplo anteriormente, el análisis de regresión es de gran utilidad para optimizar los precios. Es decir, podrás analizar el historial de las compras de cierto producto o servicio y predecir cómo ajustar los precios para maximizar el beneficio que obtendrás de las compras.
Predicción de demanda
Puedes utilizar análisis de series de tiempo para analizar la demanda de ciertos productos en diferentes momentos del día o semana y, de esa forma, tener suficiente inventario para satisfacer las necesidades de tus clientes.
Detección de fraudes
Para esto puedes hacer uso de la minería de datos, pues te ayudará a visibilizar patrones sospechosos en las transacciones, por lo que podrás actuar antes de que pase a mayores.
Estas son algunas de las aplicaciones que tiene la IA en el análisis de datos, ¿ya lo implementas en tu negocio? Y si no, ¿qué estás esperando para hacerlo?
Si quieres saber más sobre como darle una buena experiencia a tus usuarios, podemos asesorarte, contáctanos en hola@bluepixel.mx y asegúrate de seguir nuestras redes sociales.
_optimized.webp)
