Minería web y comercio electrónico

En esta entrada describimos los tipos de datos que pueden recolectarse en una tienda electrónica y explicamos cómo esos datos pueden usarse para mejorar el impacto publicitario, la campaña de marketing y las ventas de nuestro negocio. Para alcanzar estos objetivos usamos la Minería Web (en inglés Web Mining).

Para ello debemos seguir los siguientes pasos:

1) Identificación y registro de los datos que se usarán en las etapas posteriores.

Hay tres  fuentes principales que nos permiten conocer mejor a nuestros clientes:

* El historial de compras.
* Los logs de servidor.
* La ficha de datos personales del cliente (en algunos casos provendrá de la cumplimentación de formularios online).

2) Análisis de los datos.

La información que queremos extraer mediante el análisis es:

* Segmentación de usuarios/clientes.

La segmentación de usuarios nos puede ayudar a prever qué subconjunto de clientes tiene una posibilidad más alta de dejar de serlo próximamente o a orientar selectivamente nuestas campañas de marketing y publicidad conociendo previamente quiénes serán receptivos a las mismas.

Podemos trazar tres tipos de modelos de usuario:  individual, a medio plazo y a largo plazo.

El modelo individual se puede obtener a partir de formularios y cuestionarios web. Cada vez que el usuario se identifique en el sistema podremos enriquecerlo a partir de su navegación.

Todo los usuarios no se sienten cómodos compartiendo información. Aún así, el comportamiento de los usuarios anónimos se puede caracterizar mediante modelos a medio y largo plazo. El modelo a medio plazo es más ágil para detectar cambios inmediatos, mientras que el modelo a largo plazo nos proporciona perfiles generales.

*  Correlación de actividades.

Establecer correlaciones nos ayudará, por  ejemplo, a diseñar estrategias de venta cruzada (cross-selling)  o a detectar patrones de compra como la relación entre las ventas de ciertos artículos y las condiciones de los envíos a domicilio.

* Información detallada sobre nuestras campañas publicitarias.

Se pueden cruzar los datos de las campañas con el resto de análisis mencionados. Un análisis tradicional de la campaña nos dará una idea aproximada y subjetiva del exito o del fracaso de la misma. Con las técnicas de minería de datos podremos entender las causas del fracaso en unos casos y en otros optimizar las campañas de éxito.

* Información sobre usabilidad y diseño gráfico de la web.

Basándonos en el historial de navegación podemos extraer conclusiones que nos permitan mejorar la usabilidad y el diseño.

3) Integración y visualización.

Tras la etapa de análisis, nos queda presentar la información obtenida  para que la persona o personas que han de tomar las decisiones puedan hacerlo a partir una información clara y fidedigna que refleja el estado real del negocio.

Nota: Es importante señalar que la mayor parte de las técnicas descritas son trasladables al mundo “offline”.