La minería de datos (MD) o data mining es esencial en la búsqueda masiva de múltiples tipos de datos; específicamente para identificarlos, extraerlos y analizarlos. Así, facilita el proceso en la toma de decisiones basadas en información precisa con el fin de incrementar la rentabilidad, disminuir costos, mejorar las interrelaciones con clientes, reducir riesgos, etc. (iProfesional, 2021).
La MD es muy utilizada para la gestión de datos en la banca y en las finanzas. En un estudio realizado en Latinoamérica, el 61 % de la muestra resalta la gran utilidad de la minería de datos en la recopilación, integración y síntesis de los datos de sus clientes; los cuales son muy necesarios para la personalización de sus servicios. Por otra parte, un 39 % indicó que encontrar un aliado tecnológico para tal fin es complicado (Crehana, 2021).
La minería de datos es ahora una tendencia, pero en poco tiempo se convertirá en un estándar en el sector bancario y financiero. Por eso, las empresas que no la implementen perderán ventajas competitivas.
Minería de datos: qué es, cómo funciona y cuáles son sus características
La minería de datos es el proceso de determinar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos (big data). Todo esto para predecir resultados y tomar decisiones (Vidaurri, s.f).
Características del data mining
Entre sus principales características tenemos:
- Selecciona un conjunto específico de datos.
- Evalúa, analiza e interpreta las propiedades de los datos.
- Transforma el conjunto de datos en información valiosa.
- Diseña un modelo de clasificación o segmentación.
- Extrae conocimiento o información de los datos (Deloitte, s.f.).
Cómo funciona la minería de datos
- El data mining funciona empleando tecnologías y modelos analíticos para llegar a una decisión; algunas de ellas son application programming interfaces (API), cloud computing, clustering, etc . Su funcionamiento se basa en tres modelos:
- Modelo descriptivo. Determina similitudes o agrupaciones compartidas en datos históricos para encontrar razones detrás del éxito o el fracaso; como la clasificación de clientes por preferencias de productos o afinidades.
- Modelo predictivo. Clasifica eventos en el futuro y calcula resultados desconocidos; por ejemplo, el uso de evaluación de crédito para determinar la probabilidad de que una persona pague un préstamo.
- Modelo prescriptivo. Está basado en variables y restricciones internas y externas del negocio para recomendar una o más líneas de acción. Por ejemplo, determina la mejor oferta de marketing para cada cliente. Así mismo, analiza, filtra y transforma datos no estructurados en modelos predictivos mejorando su precisión (UTPL, 2020).
Diferentes áreas y aplicaciones de la minería de datos
- El data mining proporciona información puntual y precisa sobre el comportamiento del negocio y los clientes en diversas áreas. Como mencionamos, esto es vital para la toma de decisiones oportunas y rentables (Vidaurri, s.f).
En el marketing
Facilita las siguientes actividades:
- Segmentación de clientes. Identifica su comportamiento a través de encuestas y analiza las transacciones de productos y servicios financieros más utilizados.
- Venta cruzada. Desarrolla perfiles de clientes rentables para un determinado producto o servicio.
- Análisis de desgaste. Genera alertas cuando un cliente tiene un comportamiento diferente al usual o cotidiano. En este sentido, el desgaste se refiere a la obsolescencia tecnológica en algunas aplicaciones o servicios, que provoca insatisfacción y cambios en la actitud de los clientes (Pecanha, 2019).
En el análisis de riesgo
Permite las siguientes actividades:
- Predicciones financieras. Reduce las pérdidas en préstamos, identificando a tiempo deudas con probabilidades de impago.
- Detección de riesgos. Monitorea los procesos determinando actividades inusuales; por ejemplo, el aumento considerable de retiros o depósitos en las cuentas.
- Detección de fraude. Identifica parámetros de comportamiento fraudulento o irregular en solicitudes de créditos, financiamientos, etc. (myservername, 2021).
Creación de servicios y productos personalizados
- Incrementa la competitividad. Mejora la oferta de productos y servicios diseñados según las características de cada cliente. Al personalizar las técnicas de marketing, permite tener una ventaja competitiva al dirigir un producto o servicio a un público previamente identificado.
- Atrae nuevos clientes a través de productos y servicios con un valor diferenciador. Los nuevos clientes se sentirán atraídos por ofertas diseñadas especialmente para ellos (Deloitte, s.f.).
En la retención de clientes
A su vez, al personalizar los servicios y productos se obtienen las siguientes ventajas:
- Incrementa la percepción de valor. La sensación de preferencia aumenta en los clientes al sentir que sus necesidades personales son tomadas en cuenta.
- Mejora la atención al contar con conocimientos específicos sobre cada cliente. Los procesos en la atención a sus requerimientos disminuyen en tiempos de respuesta y aumentan en la calidad de los servicios prestados (Vidaurri, s.f)
Como ves, la minería de datos en el sector financiero ha demostrado tener un potencial disruptivo, provocando cambios radicales y convirtiéndose en un herramienta vital. En el futuro, el conocimiento constituirá el principal activo de estos sectores, reemplazando el modelo tradicional. ¿Qué esperas para implementar estos métodos en tu empresa?
Referencias bibliográficas
Crehana. (2021, 12 de mayo). 5 ejemplos de minería de datos: ¡De la información a la acción!. https://www.crehana.com/blog/data-analitica/ejemplos-mineria-datos/
Deloitte. (s.f.). Calidad de datos. https://www2.deloitte.com/ve/es/pages/strategy/articles/Calidad-de-datos.html
iProfesional. (2021). Data Mining para entidades financieras: cómo ganar eficiencia y reducir costos. https://www.iprofesional.com/finanzas/117421-data-mining-para-entidades-financieras-como-ganar-eficiencia-y-reducir-costos
myservername. (2021). Ejemplos de minería de datos: aplicaciones más comunes de minería de datos 2021. https://es.myservername.com/data-mining-examples
Pecanha, V. (2019, 25 de febrero). RockContent. ¿Qué es el Marketing Digital o Marketing Online? Descubre cómo impulsar tu marca con esta estrategia. https://rockcontent.com/es/blog/marketing-digital/
Vidaurri, M. (s.f). Gestiopolis. Minería de datos, definición, estructura, técnicas y aplicaciones. https://www.gestiopolis.com/mineria-de-datos-definicion-estructura-tecnicas-y-aplicaciones/
UTPL. (2020, 13 de agosto). Minería de datos: usos e importancia en la comunicación. https://noticias.utpl.edu.ec/mineria-de-datos-usos-e-importancia-en-la-comunicacion