A partir de la década de 1990, la masificación del Internet propició el génesis de una “ciencia nueva” en sí misma: el análisis de datos. Gracias a él, las organizaciones pueden tomar decisiones en pro de su rentabilidad basadas en la información extrapolada de los internautas. No en vano, actualmente el Data Analytics —en inglés—, es considerado un “game-changer” para la planificación de cualquier asociación, ya sea con o sin fines de lucro.
Por consiguiente, su alcance es prácticamente ilimitado. Y es que toda firma con pretensiones de conseguir y perpetuar relevancia en la Worldwide Web —bien sea una corporación de comercio electrónico o una plataforma de casinos— debe familiarizarse con los preceptos básicos del DA. Estos conceptos, tales como Big Data, Machine Learning, democratización de la información, Cloud Computing, escalabilidad y análisis en tiempo real, entre otros, son importantes para emprendimientos, pequeñas empresas, o hasta también para plataformas de casino online como Royal Panda, ya que optimizan su funcionamiento a nivel structural.
La transformación del Data Analytics desde 2010
Voces autorizadas en la materia como Thiru Damodharan, Aldona Krysiak-Adamczyk o Olamilekan Adeyemi señalan que la evolución del Data Analysis ha sido moldeada por diversos factores:
La explosión del Big Data
El BD es una consecuencia “natural” del aumento exponencial de la cantidad de artefactos con capacidad de enlazarse a la web durante la última década. Esto ha creado —a un ritmo cada vez más acelerado— un volumen creciente de datos “analizables”. En paralelo, la variedad de fuentes emisoras, el “Internet del Todo” y las interacciones incentivadas por las redes sociales alimentan permanentemente la magnitud de la información disponible.
El crecimiento del Machine Learning y de la Inteligencia Artificial
Ningún ser humano está capacitado para ordenar, escudriñar y ponderar el volumen de datos manejado por el BD. Aquí es donde el aprendizaje de las máquinas (ML – abreviado en inglés) se ha erigido como una solución multidisciplinaria. Esta herramienta automatizada tiene el poder de interpretar bases de datos monumentales gracias a la combinación de estadística, programación y algoritmos avanzados.
Igualmente, el ML constituye el fundamento de la Inteligencia Artificial, “forjada” a través de la compaginación DL – NLP, iniciales en inglés para Aprendizaje Profundo y Procesamiento Natural del Lenguaje, respectivamente. Ambos son métodos indispensables para materializar las analíticas inmediatas (también llamadas analíticas “en tiempo real” o real-time DA).
La escalabilidad proporcionada por los servicios en la nube
Las plataformas de Cloud Computing han transformado de manera radical los procedimientos prestablecidos para las analíticas de datos. Ciertamente, el procesamiento y almacenamiento de un vasto volumen de información en la nube proporciona infraestructuras eficientes, estables y escalables a las empresas. Así, las organizaciones pueden reducir sustancialmente las salidas de capital asociadas a la inversión en software y hardware.
La democratización de las analíticas
Hasta hace un lustro, las analíticas estaban tradicionalmente circunscritas a una “élite” de especialistas encargados de dar validez a cada estudio. Sin embargo, hoy en día existe una amplia y creciente oferta de aplicaciones diseñadas para ejecutar tareas de “autoservicio” de DA. En consecuencia, su acceso ahora se ha democratizado, pues cualquier persona puede realizarlas de forma independiente con la misma efectividad de los expertos.
El potencial de las analíticas en tiempo real
Indudablemente, el valor intrínseco de las analíticas es el aumento significativo de la capacidad de adaptación de la experiencia del usuario. Ésto último representa el “Alfa y Omega” del marketing digital, pues la personalización conduce a un mayor poder de enganche. Además, mientras más rápido sea posible decidir acertadamente, la organización mejora su capacidad de anticipar, tanto al público objetivo como a la competencia.
Llegados a este punto es necesario precisar, ¿qué son exactamente las analíticas en tiempo real? El término en cuestión es comúnmente definido como la capacidad de utilizar la información y los recursos analíticos disponibles en el momento exacto que son requeridos. Por esta razón, demanda de muestreos, interpretaciones y conclusiones muy dinámicas, basadas, obviamente, en los datos que van ingresando a una base minuto a minuto.
Importancia de la predicción del comportamiento de los usuarios en tiempo real
No existen contraindicaciones relacionadas con la predicción del comportamiento de los usuarios en tiempo real. Al fin y al cabo, ¿existe alguna empresa que no desee saber lo antes posible su posición y aceptación en un mercado para poder tomar decisiones más rápidas y precisas? Dicha valoración no distingue entre minoristas pendientes al ajustar sus precios en función de la demanda o un gran banco enfocado en prevenir fraudes.
En cualquier caso, lo trascendental es el mejoramiento de la capacidad operativa mediante la optimización del flujo de trabajo y la relocalización eficiente de recursos. En paralelo, el real-time DA facilita respuestas efectivas ante el más mínimo cambio en los patrones de consumo, sin importar cuan inesperado sea. Todo ello deriva en los beneficios apuntados a continuación:
Conocimiento inmediato de las necesidades del negocio y del mercado
- Alta competitividad en actividades de E-commerce;
- Actualización oportuna de la experiencia personalizada del usuario;
- Optimización permanente de las estrategias de marketing;
- Segmentación del análisis del comportamiento del usuario.
Los analistas suelen dividir el estudio de la conducta de los clientes con el objetivo de diseñar estrategias precisas para cada segmento. Cada “cohorte” muestra distintas preferencias, por lo tanto, demanda un conjunto de acciones predictivas ancladas a softwares de Machine Learning. Con el paso del tiempo, el aprendizaje automático facilita la elaboración de experiencias con un nivel de personalización sin precedentes.
Para llevar el análisis predictivo exitosamente, es necesario completar los pasos especificados a continuación:
1. Segmentación del comportamiento
Este paso consiste en la clasificación de los grupos de consumidores basados en acciones observables y patrones de consume.
Los conjuntos resultantes de la primera clasificación son nuevamente diseccionados de acuerdo al historial de compras, niveles de enganche (duración e intensidad de la interacción) y respuesta ante la campaña de marketing.
2. Aplicación de técnicas de perfilado
Las más conocidas son las siguientes:
- Análisis de regresión
- Modelos de clasificación
- Análisis de una serie temporal
3. Mapa de la ruta del usuario
Cada interacción entre un cliente potencial y una marca genera un punto de contacto con información de hora, ubicación, dispositivo utilizado y duración. Estos puntos de contacto permiten identificar patrones en la experiencia del usuario. De ese modo, al “mapear” las etapas del proceso de compra —awareness, interés, decisión y ejecución— las empresas pueden depurar pasos y aumentar el nivel de personalización.
