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El BIGDATA en el marketing permite elaborar estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes, según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información,tener visiones de negocio,ayudar en la segmentación de clientes anteriormente analizábamos los clientes y veíamos cómo se clasificaban según sus características, sobretodo, socio demográficas, y se realizaban estrategias que se aplicaban durante meses para comparar los resultados del principio con los del final. Actualmente, podemos ir viendo mes a mes y semana a semana como los clientes van evolucionando y enfocar así las estrategias sobre la marcha mucho mejor.

Nos permite cazar oportunidades en ventas a partir de las segmentaciones ya que  podemos ver en más detalle cómo cambian los clientes y localizar las oportunidades de negocios en base a ello. Por ejemplo, podemos ver qué productos ha visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro producto similar o complementario. Nos permite tomar decisiones en tiempo real más acertadas

Se puede detectar y evitar la pérdida de clientes, fraudes,cuantificar el riesgo puesto que hay muchas clases de riesgo que se pueden detectar, ya sea relacionados con el abandono del cliente, con los métodos de pago o con estrategias de comunicación, entre otras y finalmente podemos hacer hacer seguimiento de tendencias del mercado gracias a los datos podremos ver cómo las personas desarrollan sentimiento sobre nuestra marca, ya sean positivos o negativos, cómo se mueven en el mercado, qué lanzamientos les gustan más, qué productos son los más vendidos…

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Análisis de los inconvenientes del Big data en las finanzas

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Análisis de los inconvenientes del Big data en las finanzas

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La gran barrera que tienen muchas de las empresas del sector financiero para instaurar una estrategia de Big Data está relacionada con la percepción que tienen éstas de su adaptación, ya que muchas tienen una idea equivocada de que para implementar el Big Data es necesario hacer una gran apuesta económica.

Existe una percepción de que las capacidades tecnológicas necesarias son demasiado grandes y están fuera de su alcance en cuanto a inversión económica. la dificultad de estimar y cuantificar el retorno de la inversión, hace que muchas empresas no acaben de confiar en el Big Data.

Otro incoveniente que tienen las empresas a la hora de iniciarse en la implantación del Big Data es que no existen demasiados científicos de datos o expertos y analistas de negocio que corroboren que el Big Data es una apuesta segura para cualquier empresa del sector financiero.

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Oportunidades del Big data en las finanzas

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Oportunidades del Big data en las finanzas

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1.     La segmentación avanzada de clientes

Gracias a la incorporación de nuevas fuentes de datos a las segmentaciones convencionales, existe mayor posibilidad de obtener una visión y un conocimiento más amplío de los clientes. De esta manera, se puede ejercer una comunicación y acciones comerciales mucho más a medida según la información que se tenga del cliente.

2.  Más fidelización con los clientes

El sector financiero, en concreto las entidades aseguradoras han sido muy beneficiadas con la inclusión del Big Data, debido a que sufrieron una grave crisis de confianza por parte de los clientes. Por esta razón, las entidades de aseguradoras mediante la valiosa información obtenida con el Big Data, han conseguido anticiparse un poco a detectar abandonos, y así han tenido tiempo para realizar acciones de retención y fidelización con dichos clientes.

3.  Aprovechamiento de la «omnicanalidad» de los cientes

Con los avances de las nuevas tecnologías, han nacido aún más canales de comunicación, por lo que el usuario puede interactuar cada vez por más canales diferentes. Este fenómeno se ha de tener en cuenta por parte de las entidades del sector financiero, para así poder ofrecer cuanta más opciones posibles al cliente para llevar a cabo una comunicación.

Mediante los diferentes canales se puede segmentar la información y así se puede conseguir llegar al consumidor por la mejor vía de comunicación posible. El Big Data facilita información muy útil como qué canales de comunicación usan más los clientes, a qué hora los gastan y con qué frecuencia.

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El sector financiero está en constante transformación digital. Se puede verificar que, en general, está llevando a cabo una estrategia de transformación con el aprovechamiento del Big Data. Con el fin de adaptarse a las tecnologías y llegar de la manera más cómoda y eficiente a los usuarios.

El gran reto de las empresas dedicadas a la finanzas es convertirse en entidades más avanzadas e inteligentes. Con la aplicación de nuevas herramientas que nos brindan las nuevas tecnologías, como es el caso del Big Data. De esta manera, consiguen ser más competitivas y capaces de ofrecer un servicio ad hoc al consumidor. Al mismo tiempo, pueden mejorar los procesos y mecanismos internos.

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El aprendizaje automático no es simplemente una forma más popular de aproximarse a la analítica predictiva, sino que podría considerarse como un universo separado, cuyo potencial tiene que ver con:

1. El uso de la lógica para modelar la planificación, el razonamiento y la resolución de cuestiones que no son problemas técnicos o relacionados con la tecnología, sino que tienen que ver con las personas y sus necesidades.

2. La utilización de big data para hacer predicciones o sugerencias calculadas basadas en datos estructurados y no estructurados, registros históricos y datos recientes, incluso recogidos en tiempo real.

3. El foco en la resolución de problemas, a los que busca dar respuesta mediante diferentes algoritmos.

No todos los algoritmos de learning machine tienen la misma naturaleza. Algunas de ellos funcionan mejor para ciertos objetivos de negocio, mientras que otros no podrían contribuir generando valor en esos mismos campos. Lo mismo sucede cuando se trata de evaluar las características del conjunto de datos a analizar.

Por eso el aprendizaje de refuerzo, supervisado y no supervisado son las principales categorías del machine big dataaunque, nos centraremos en los algoritmos de aprendizaje automático aplicables a los casos en que se cuenta con datos históricos que ya han sido etiquetados, es decir, sobre los que ya se conocen ciertas características o comportamientos.

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es una técnica utilizada para describir un conjunto de datos en términos de nuevas variables ("componentes") no correlacionadas. ... El ACP se emplea sobre todo en análisis exploratorio de datos y para construir modelos predictivos

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Este método fue diseñado para mostrar de forma descriptiva información resumida sobre datos categóricos u ordinales, tratando de evitar la pérdida de información.

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conocido como Análisis de Conglomerados, es una técnica estadística multivariante que busca agrupar elementos (o variables) tratando de lograr la máxima homogeneidad en cada grupo y la mayor diferencia entre los grupos.

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es un método de Aprendizaje Automático donde un modelo es ajustado a las observaciones. Se distingue del Aprendizaje supervisado por el hecho de que no hay un conocimiento a priori. En el aprendizaje no supervisado, un conjunto de datos de objetos de entrada es tratado. Así, el aprendizaje no supervisado típicamente trata los objetos de entrada como un conjunto de variables aleatorias, siendo construido un modelo de densidad para el conjunto de datos.

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Modelos

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es una ecuación que describe la relación de probabilidades condicionales de cantidades estadísticas. En clasificación bayesiana estamos interesados en encontrar la probabilidad de que ocurra una «clase» dada unas características observadas (datos).

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En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada «etiquetas» (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las diversas características que queremos entrenar deberemos incluir si es correo basura o no con un 1 o un 0. Otro ejemplo son al predecir valores numéricos por ejemplo precio de vivienda a partir de sus características (metros cuadrados, nº de habitaciones, incluye calefacción, distancia del centro, etc.) y deberemos incluir el precio que averiguamos en nuestro set de datos.

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La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es «dibujar una recta» que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).

Su aplicación mide el error con respecto a los puntos de entrada y el valor de salida real. El algoritmo minimiza el coste de una función de error cuadrático y esos coeficientes corresponden con la recta óptima.

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Esta herramienta logra servir como apoyo a una toma de decisiones informada, al exponer las distintas opciones y sus posibles consecuencias, incluidos los resultados de eventos fortuitos, los costos de recursos y la utilidad. A la hora de trabajar con este algoritmo es necesario tener en cuenta que hay que conocer el número mínimo de preguntas simples (es decir, las que puedan responderse con un sí o un no) que es preciso lanzar para evaluar la probabilidad de tomar una decisión correcta. La ventaja de los árboles de decisión es que permiten abordar el problema de una manera estructurada y sistemática para llegar a una conclusión lógica. Pueden emplearse para predecir la respuesta del público ante el lanzamiento de un nuevo producto o para averiguar la idoneidad de una campaña de marketing..

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Los SVM son máquinas de soporte vectorial, que consisten en realizar una clasificación de aprendizaje automático que tiene una importante relevancia en el análisis de grandes volúmenes de información.