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Luis Felipe Arias


La minería de datos en bastante importante en la industria comercial, en especial para el área de marketing, la cual busca generar nuevas estrategias con base en las predicciones que se logran desde el estudio de comportamiento del consumidor hasta un análisis profundo de su perfil y objetivos de compra.


Permite segmentar mejor su oferta y publicidad al consumidor objetivo.  Proporciona valiosa información en las estrategias de producción y venta.  Ofrece soporte a la toma de decisiones.  Genera conocimiento dinámico del perfil del consumidor.  Apunta a lograr ventas directas. 


Técnica usada por editores y anunciantes para incrementar la efectividad de sus campañas.  Usa la información recolectada del comportamiento de un individuo en la navegación y búsqueda web.  Dependiendo de las páginas visitadas o búsquedas realizadas, el servidor selecciona que publicidad mostrar. 


Predicta BT  AdLINK 360  Adaptlogic  Boomerang  Criteo  DoubleClick  ValueClick  Netmining 


Se toma la base de datos de todos los clientes, entre los cuales x% son compradores. 2. Comienza la minería de datos: • Superponiendo: se agrega información geográfica y de segmentación a la base de datos. • Pre-procesamiento de datos: se transforman las direcciones y códigos de área en datos clasificables y se determina el tratamiento para los valores perdidos o atípicos. 1.


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Se divide la base de datos conjuntos de entrenamiento y conjuntos de prueba. • Se aplican algoritmos de aprendizaje al conjunto de entrenamiento. 3. Se evalúan los patrones encontrados en el conjunto de prueba, es posible que deba hacerse iterativamente si los resultados no son satisfactorios.


Se usan los patrones encontrados para predecir posibles compradores de los actuales no-compradores. 5. Se promueven estrategias enfocadas a los posibles compradores (llamado Lanzamiento). 4.



Data Mining in Marketing