Ejemplo de data mining

Unidad: 3. Información CRM Tema: 3.1. Tipos de Datos 
 
 








Ejemplo de Data Mining
Durán Hernández, Jorge Alberto

A continuación veremos los pasos que se deben seguir para analizar los datos (DM) almacenados en el DW de la empresa, apoyados en la hoja de Excel Ejemplo Base Data Mining, en donde se aplican los pasos en un ejemplo. Cabe mencionar que se utilizarán las herramientasen Excel para desarrollar este ejemplo. El problema a analizar es que las cancelaciones de los pedidos se están incrementando en algunos productos y en algunas localidades, se necesita analizar qué es lo que está sucediendo y cómo se soluciona este problema a través de generar alguna estrategia CRM, innovando algún producto o desarrollando alguna oferta específica para los clientes. Paso 1:Elaboración de la población Es obtener datos de la información contenida en el almacén de información (Data Warehouse, DW), pueden ser datos como clientes que compran un producto en un tiempo determinado en una zona geográfica determinada. En Excel, en el archivo Ejemplo Base Data Mining, en la hoja H1 elaboración de la población, vemos un ejemplo bajo el siguiente contexto: la Gerencia de la empresa¨X¨, solicitó al área de mercadotecnia que extrajera de la base de datos general de la empresa (DW), la siguiente información de los clientes que compraron los productos A, B, y C, en el mes de Diciembre del 2009. • • • • • • • • • • • • • • • • • • Fecha de venta Cliente desde Tipo de cliente Nombre del cliente RFC CURP Domicilio Localidad Estado civil Clientes casados Número de hijos VendedorComisión del vendedor en el mes de diciembre Producto Ventas en el mes de diciembre Cancelaciones de pedidos Quejas por falta de entregas Quejas por mal servicio

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 • • • Productos vendidos por la competencia (si se tiene la información proporcionada por el cliente) Calificación del servicio (si se aplicó la encuesta de calidad alcliente al final del servicio) Comentarios positivos (si se aplicó la encuesta de calidad al cliente al final del servicio)

Ver la hoja H1 Elaboración de la población en el archivo Ejemplo Base Data Mining Paso 2: Indagación Se analiza y agrupa la información obtenida, para después ser analizada y determinar variables homogéneas de impacto, logrando variables que expliquen el comportamiento y gustosde los clientes. Con base a la información obtenida en el paso 1 (elaboración de la población), el área de mercadotecnia agrupó la información de la siguiente manera: • • • Lista independiente de los productos A, B y C Primer criterio de orden en el listado: la localidad Segundo criterio de orden en el listado: la cancelación de pedidos

Al agrupar la información se obtuvo la siguienteinformación:

Al agrupar la información, se sabe:

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 • • • • • Qué clientes cancelaron sus pedidos Qué productos tuvieron cancelaciones En qué localidades hubieron cancelaciones El número de cancelaciones por localidad El total de cancelaciones en el mes de diciembre

Ver la hoja H2 Indagación en el archivo Ejemplo Base Data MiningPaso 3: Modelo Desarrollo de variables de comportamiento de los clientes y la tendencia a su comportamiento, apoyados en una deducción estadística. Como vemos en el paso dos, se observa la tendencia y la situación en forma general; sin embargo para desarrollar un modelo de variables de comportamiento como lo indica el paso 3, se requiere el análisis de las demás variables que se encuentran en ellistado para obtener una información más precisa como: • • • • • Tipo de cliente Clientes casados Quejas mal servicio Calificación del servicio Comentarios positivos

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En esta hoja de Excel, podemos ver por cada producto, más información y la tendencia de las ocho personas que cancelaron sus productos, se nota claramente...