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Data Mining - Como tener información útil para el desarrollo del negocio


2021-10-06

Data Mining - Como tener información útil para el desarrollo del negocio

Conoce aquí algunos principios básicos del Data Mining y como los datos recogidos por las tecnologías correctas pueden contener conocimientos muy útiles para el desarrollo de negocio.

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El Data Mining también se denomina como análisis predictivo y tiene como objetivo aumentar los ingresos (mediante la realización de acciones de marketing estructuradas basadas en los datos existentes actualmente) y la reducción de costes (detectando y previniendo el despilfarro y el fraude).

Puede ser usado en todo tipo de organización y es capaz de producir resultados mensurables y fácilmente encuadrados en una análisis de coste-beneficio. El Data Mining encuentra modelo de relaciones en los datos utilizando técnicas sofisticadas para construir modelos: representaciones abstractas de la realidad. Un buen modelo es una guía útil para comprender tu negocio y tomar decisiones basadas en los datos que la empresa ya tiene de negociaciones pasadas.

Ejemplos de aplicación de Data Mining:

Acciones de Gestión y Marketing

El Data Mining es utilizado para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado. La correlación de las variables y el descubrimiento de relaciones entre los parámetros con la edad de los clientes, sus gustos, los hábitos de compra, etc, es posible prever comportamientos de compra para la realización de campañas personalizadas de fidelización o captación para el comercio de nuevos productos.

El Data Mining en marketing puede también apuntar para la desistencia de compras o cancelamiento de servicios. Es importante tener en cuenta la importancia de la protección de los datos personales, ya que el RGPD enfatiza la prohibición de construcción de perfiles automatizados sin que el titular de datos lo consienta de forma clara.

Comercio al por menor

Las grandes cadenas de distribución utilizan este análisis masivo de datos para descubrir y prevenir periodos de mayor circulación en las tiendas o compra por asociación para la fabricación de paquetes de productos. A través de un análisis masivo de datos asociados a programas de fidelización y posibles descuentos en ropa de bebe para quién compre dodotis o un seguro para quien vaya a comprar un dispositivo nuevo.

También con base en el análisis del Data Mining que los especiales en merchandising hacen las estrategias para disponer de espacio y los productos dentro del espacio.

Bancos y servicios financieros

En la prestación de servicios financieros, el análisis de datos es fundamental para la construcción de perfiles crediticios y los hábitos de realización de transacciones. Con base en estos perfiles, el fraude se puede prevenir mediante transacciones que involucren importes inusuales o en un momento en el que la actividad bancaria del usuario sea inusual.

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