La minería de datos juega un papel importante en la segregación de datos útiles de un montón de grandes datos. Al analizar los patrones y las peculiaridades, nos permite encontrar la relación entre los conjuntos de datos. Cuando los datos sin procesar se transforman en información útil, se pueden aplicar para mejorar el crecimiento de muchos campos de los que dependemos en nuestra vida cotidiana.
Este artículo muestra el papel de la minería de datos en las industrias minorista y de telecomunicaciones.
Papel de la minería de datos en las industrias minoristas
En la industria minorista dinámica y de rápido crecimiento, el consumo de bienes aumenta día a día, lo que a su vez aumenta los datos recopilados y utilizados. La industria minorista incluye las ventas de bienes al cliente a través de minoristas. Abarca desde un stand local en la calle hasta los grandes centros comerciales de las ciudades. Por ejemplo: el dueño de la tienda de comestibles en un área definida conocería los detalles de sus clientes después de la venta durante unos meses. Cuando nota la necesidad de su cliente, sería fácil mejorar las ventas. Lo mismo sucede en las grandes industrias minoristas. Recopilan las respuestas de los clientes a un producto, la zona horaria, su ubicación, el historial del carrito de compras, etc. La preferencia de marcas y productos ayuda a la empresa a crear anuncios dirigidos para aumentar las ventas y las ganancias.
Conociendo a los clientes:
¿Cuál es el propósito de las ventas si el minorista no sabe quiénes son sus clientes? Es una necesidad definitiva de entender acerca de sus clientes. Comienza analizándolos con varios factores. Encontrar la fuente por la cual el cliente conoce esa plataforma de venta minorista ayudaría a mejorar la publicidad de los minoristas para atraer a un grupo completamente nuevo de personas. Al encontrar los días que han comprado con frecuencia, puede ayudar en las ventas con descuento o un impulso especial en los días festivos. El tiempo que dedican a comprar por pedido puede darnos datos estadísticos útiles para potenciar el crecimiento. La cantidad de dinero gastada en el pedido puede ayudar al minorista a separar la multitud de clientes en grupos de pedidos de pago alto, pedidos de pago medio y pedidos de pago bajo. Esto aumentará los clientes objetivo o ayudará a introducir paquetes personalizados según el precio. Al conocer las preferencias de idioma y método de pago, los minoristas pueden proporcionar los servicios necesarios para satisfacer a los clientes. Manejar una buena relación comercial con el cliente puede generar confianza y lealtad que pueden generar ganancias rápidas para el minorista. La retención de clientes en su empresa les ayudará a resistir la competencia entre otras empresas similares.
Valor RFM:
RFM significa Actualidad, Frecuencia, Valor monetario . La actualidad no es más que el momento más cercano o reciente en que el cliente realizó una compra. La frecuencia es la frecuencia con la que se realizó la compra y el valor monetario es la cantidad gastada por los clientes en la compra. RFM puede aumentar la monetización manteniendo a los clientes regulares y potenciales manteniéndolos felices con resultados satisfactorios. También puede ayudar a hacer retroceder a los clientes finales que tienden a reducir la compra. Cuanto mayor sea la puntuación de RFM, mayor será el crecimiento de las ventas. RFM también evita el envío de requests a clientes comprometidos y ayuda a implementar nuevas técnicas de marketing para clientes con pedidos bajos. RFM ayuda a identificar soluciones innovadoras.
Análisis basado en el mercado:
El análisis basado en el mercado es una técnica utilizada para estudiar y analizar la secuencia de compras de un cliente para aumentar los ingresos/ventas. Esto se hace analizando conjuntos de datos de un cliente en particular aprendiendo su historial de compras, artículos comprados con frecuencia, artículos agrupados como una combinación para usar.
Un muy buen ejemplo es la tarjeta de fidelización emitida por el minorista a los clientes. Desde el punto de vista del cliente, la tarjeta es necesaria para realizar un seguimiento de los descuentos futuros, los detalles de los criterios de incentivos y el historial de transacciones. Pero, si tomamos esta tarjeta de fidelización desde el punto de vista de un minorista, las aplicaciones de análisis basadas en el mercado se colocarán en capas para recopilar los detalles de la transacción.
Este análisis se puede lograr con técnicas de ciencia de datos o varios algoritmos. Esto se puede lograr incluso sin habilidades técnicas. La plataforma de Microsoft Excel se utiliza para analizar las compras de los clientes, artículos comprados con frecuencia o agrupados con frecuencia. Las hojas de cálculo se pueden organizar utilizando ID como se especifica para diferentes transacciones. Este análisis ayuda a sugerir productos para el cliente que pueden combinarse bien con su compra actual, lo que conduce a ventas cruzadas y mejores ganancias. También ayuda a realizar un seguimiento de la tasa de compra por mes o año. Manifiesta el momento correcto para que el minorista haga las ofertas deseadas para atraer a los clientes correctos para los productos específicos.
Potente campaña de ventas:
Todo hoy en día necesita publicidad. Porque publicitar el producto ayuda a las personas a conocer su existencia, uso y características. Lleva el producto del almacén al mundo real. Si tiene que atraer a los clientes correctos, los datos deben ser analizados. Esta es la llamada correcta a la campaña de ventas o mercado realizada por los minoristas. Las campañas de marketing deben iniciarse con los planes correctos, de lo contrario, puede provocar la pérdida de la empresa al invertir demasiado en anuncios no dirigidos. La campaña de ventas depende de la hora, la ubicación y la preferencia del cliente. La plataforma en la que se lleva a cabo la campaña también juega un papel importante para atraer a los clientes correctos. Requiere un análisis regular de las ventas y sus datos asociados que tienen lugar en una plataforma en particular en un momento determinado. El tráfico en plataformas sociales o de redes nos dará la preferencia de producto en campaña o no. El minorista puede realizar cambios en la campaña con las estadísticas anteriores, lo que aumenta rápidamente las ganancias de las ventas y evita gastos excesivos. Conocer los beneficios de los clientes y los beneficios de la empresa puede mejorar el uso de las campañas. La cantidad de ventas por campaña también puede guiar al minorista sobre si invertir en ella o no. Un método de prueba y error se puede convertir en un método bien transformado mediante el manejo eficiente de los datos. Una campaña de venta multicanal también ayuda a analizar las compras y aumenta los ingresos, las ganancias y la cantidad de clientes. Conocer los beneficios de los clientes y los beneficios de la empresa puede mejorar el uso de las campañas. La cantidad de ventas por campaña también puede guiar al minorista sobre si invertir en ella o no. Un método de prueba y error se puede convertir en un método bien transformado mediante el manejo eficiente de los datos. Una campaña de venta multicanal también ayuda a analizar las compras y aumenta los ingresos, las ganancias y la cantidad de clientes. Conocer las ganancias de los clientes y las ganancias de la empresa puede mejorar el uso de las campañas. La cantidad de ventas por campaña también puede guiar al minorista sobre si invertir en ella o no. Un método de prueba y error se puede convertir en un método bien transformado mediante el manejo eficiente de los datos. Una campaña de venta multicanal también ayuda a analizar las compras y aumenta los ingresos, las ganancias y la cantidad de clientes.
Papel de la minería de datos en las industrias de telecomunicaciones
En un entorno competitivo y en constante evolución, la industria de las telecomunicaciones juega un papel importante en el manejo de grandes conjuntos de datos de clientes, redes y datos de llamadas. Para prosperar en un entorno de este tipo, la industria de las telecomunicaciones debe encontrar una manera de manejar los datos con facilidad. Se prefiere la minería de datos para mejorar el negocio y resolver el problema en esta industria. La función principal incluye la identificación de llamadas fraudulentas y la detección de defectos en una red para aislar las fallas. La minería de datos también puede mejorar las técnicas de marketing efectivas. De todos modos, esta industria enfrenta desafíos al tratar con el aspecto lógico y temporal en la minería de datos, lo que exige la necesidad de prever la rareza de los datos de telecomunicaciones para detectar fallas en la red o fraudes de compradores en tiempo real.
Datos de detalle de la llamada:
Cada vez que se inicia una llamada en la red de telecomunicaciones, se registran los detalles de la llamada. La fecha e instante de tiempo en que ocurre, la duración de la llamada y la hora en que finaliza. Dado que todos los datos de una llamada se recopilan en tiempo real, están listos para ser procesados con técnicas de minería de datos. Pero debemos segregar los datos del nivel del cliente, no de los niveles aislados de llamadas telefónicas individuales. Por lo tanto, mediante la extracción eficiente de datos, se puede encontrar el patrón de llamadas del cliente.
Algunos de los datos que ayudan a encontrar el patrón son
- tiempo promedio de duración de las llamadas
- Hora en que se realizó la llamada (Día/Noche)
- El promedio de llamadas entre semana
- Llamadas generadas con código de área variado
- Llamadas generadas por día, etc.
Al detectar los detalles adecuados de las llamadas de los clientes, se puede avanzar en el crecimiento del negocio. Si un cliente realiza más llamadas durante el horario de trabajo diurno, eso lo distingue como parte de una empresa comercial. Si la tarifa de la llamada nocturna es alta, solo se puede utilizar para fines residenciales o domésticos. Debido a la variación frecuente en el código de área, se pueden segregar las llamadas comerciales porque las personas que llaman con fines residenciales pueden llamar sobre códigos de área limitados en un período. Pero los datos recopilados por la noche no pueden brindar el detalle exacto de si el cliente pertenece a una empresa comercial o residencial.
Datos de los clientes:
Cuando se trata de la industria de las telecomunicaciones, habría una enorme cantidad de clientes. Esta base de datos de clientes se mantiene para cualquier otra consulta en el proceso de minería de datos. Por ejemplo, cuando se encuentra un caso de fraude del cliente, estos detalles del cliente ayudarían a identificar a la persona con los detalles en la base de datos del cliente, como el nombre y la dirección de la persona. Sería fácil rastrearlos y resolver el problema. Este conjunto de datos también se puede extraer de fuentes externas porque la mayoría de esta información sería común. También incluye el plan elegido para la suscripción, el historial de pago adecuado. Al usar este conjunto de datos, podemos escalar el crecimiento en las industrias de telecomunicaciones.
Datos de red:
Debido al uso de dispositivos complejos bien desarrollados que se utilizan en las redes de telecomunicaciones, existe la posibilidad de que cada parte del sistema genere errores y mensajes. Esto conduce a que se procese una gran cantidad de datos de red. Estos datos deben separarse, agruparse y almacenarse en orden si el sistema provoca algún aislamiento de fallas en la red.. Esto asegura que el mensaje de error o estado de cualquier parte del sistema de red llegue al especialista técnico. Entonces, podrían rectificarlo. Dado que la base de datos es enorme, cuando se genera una gran cantidad de mensajes de estado o de error, se vuelve difícil resolver los problemas manualmente. Por lo tanto, algunos conjuntos de errores y mensajes se pueden automatizar para reducir la tensión. Un enfoque metódico de minería de datos puede administrar el sistema de red de manera eficiente, lo que puede mejorar las funciones.
Preparación y agrupación de datos:
Aunque los datos sin procesar se procesan en la minería de datos, deben estar en un formato bien sentido y organizado adecuadamente para ser procesados. Y, en la industria de las telecomunicaciones que se ocupa de la base de datos gigante, es una necesidad importante. En primer lugar, se deben identificar los datos contradictorios y contradictorios para evitar incoherencias. Asegurarse de eliminar el espacio de acumulación de campos de datos no deseados. Los datos deben organizarse y mapearse encontrando la relación entre los conjuntos de datos para evitar la redundancia.
La agrupación o agrupación de datos similares se puede realizar mediante algoritmos en el campo de la minería de datos. Puede ayudar a analizar patrones como patrones de llamadas o patrones de comportamiento del cliente. El grupo de frecuencias se hace analizando las similitudes entre ellas. Al hacer esto, los datos se pueden entender fácilmente, lo que conduce a una fácil manipulación y uso.
Perfil del cliente:
La industria de las telecomunicaciones se ocupa de una gran escala de detalles de los clientes. Comienza observando patrones del cliente a partir de datos de llamadas para perfilar a los clientes y predecir tendencias futuras. Al conocer el patrón del cliente, la empresa puede decidir los métodos de promoción ofrecidos al cliente. Si la llamada se extiende dentro de un código de área. La promoción realizada en ese aspecto ganaría un grupo de clientes. Esto puede monetizar eficientemente las técnicas de promoción y evitar que la empresa invierta en un solo suscriptor, pero puede atraer a un grupo de personas con el plan adecuado. Los problemas de privacidad surgen cuando se monitorean el historial de llamadas o los detalles del cliente.
Uno de los problemas importantes que enfrenta la industria de las telecomunicaciones es que la rotación de clientes. Esto también se puede afirmar como rotación de clientes en la que la empresa pierde a su cliente. En este caso, el cliente se va y se cambia a otra empresa de telecomunicaciones. Si la tasa de abandono de clientes es alta en una empresa, la empresa respectiva experimentará una grave pérdida de ingresos y ganancias que conducirá a su disminución en el crecimiento. Este problema se puede solucionar mediante técnicas de minería de datos para recopilar patrones de clientes y perfilarlos. Las ofertas de incentivos proporcionadas por las empresas atraen al usuario habitual de alguna otra empresa. Al perfilar los datos, la rotación de clientes se puede pronosticar de manera efectiva por sus comportamientos, como el historial de suscripción, el plan que eligieron, etc. Al recopilar datos de los clientes pagos, también es posible recopilar datos del receptor o del no cliente, pero con un conjunto de restricciones.
Detección de fraude:
El fraude es un problema crítico para las industrias de telecomunicaciones que causa pérdida de ingresos y también provoca un deterioro en las relaciones con los clientes. Dos actividades importantes de fraude involucradas son el robo de suscripciones y los fraudes superpuestos.. El fraude de suscripción implica recopilar los detalles de los clientes principalmente de los documentos KYC (Conozca a su cliente), como el nombre, la dirección y los detalles de la prueba de identificación. Estos detalles son necesarios para suscribirse a los servicios de telecomunicaciones con la aprobación de autenticación pero sin ningún tipo de intención de pagar por usar el servicio usando la cuenta. Algunos delincuentes no solo se detienen con el uso ilegítimo de los servicios, sino que también realizan fraudes de derivación al desviar el tráfico de voz de los protocolos locales a los internacionales, lo que provoca pérdidas destructivas para la empresa de telecomunicaciones. En los fraudes superpuestos, comienza con una cuenta legítima y una actividad legal, pero luego conduce a la actividad superpuesta o impuesta por otra persona que usa los servicios ilegalmente en lugar del titular de la cuenta. Pero al recopilar el patrón de comportamiento del titular de la cuenta, si se encuentra un sospechoso en actividades fraudulentas superpuestas, dará lugar a acciones inmediatas como bloquear o desactivar la cuenta del usuario. Esto evitará mayores daños a la empresa.
Estas actividades fraudulentas se pueden reducir mediante el uso de técnicas de minería de datos para recopilar información del cliente y modelar su comportamiento como los detalles de la llamada, como se dijo anteriormente, puede conducir a la detección de fraudes. Cuando la detección de datos se realiza en tiempo real, los fraudes se pueden identificar fácilmente. Esto también se puede hacer comparando la cuenta del comportamiento sospechoso de llamadas con los perfiles generales de fraude. Si el patrón de llamadas coincide con el de los fraudes genéricos, se pueden detectar. En lugar de recopilar datos a nivel de usuario individual, recopilar datos a nivel de cliente puede mejorar este proceso de detección de fraude. A veces, la clasificación incorrecta de los fraudes puede causar pérdidas a la empresa. Por lo tanto, deben conocer el precio relativo de dejar pasar una llamada falsa y bloquear a un sospechoso por actividades fraudulentas con una cuenta legal.