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Es muy importante para las empresas utilizar los diversos modelos de analítica donde de a través del manejo apropiado de los datos se pueden generar estrategias que lleven al logro de objetivos.

Para llevarlos a la práctica lo más importante es tener claridad de que estoy buscando y qué resultado espero encontrar con la  la información, para de ésta manera poder determinar cuál es el modelo que más se ajusta a la necesidad de la organización

Existen 2 tipos de Modelos:

Supervisados: Modelo predictivo que permite encontrar respuestas a través del análisis de datos históricos

No Supervisados: Modelo Descriptivo. Analiza el comportamiento de las variables dependientes. No tiene Variables independientes.

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MODELOS SUPERVISADOS: Los algoritmos más utilizados son:

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MODELOS SUPERVISADOS: Los algoritmos más utilizados son:

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Regresión lineal y logística

Regresión no lineal

Árboles de decisión

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Naïve Bayes

Análisis discriminante

Redes neuronales

MODELOS DE REGRESIÓN
Calcula la relación entre variables cuantitativas
Predecir resultados basados en información histórica
Por ejemplo: Predecir los ingresos que se generar de una campaña de Marketing

Tipos de Regresión:
Regresión líneal Simple:  Una sola Variable independiente explica el comportamiento de la variable Dependiente.
Regresión Lineal Multiple: 2 o más variables independientes explican el comportamiento de la variable Dependiente
Por Ejemplo: Las ventas en la empresa corresponden a varios factores; Estacionalidad, Economía, PIB, competencia, etc
Regresión Logística: La variable dependiente No es cuantitativa. Se calcula de acuerdo a probabilidad de que Ocurra, por ejemplo que tan probable es los clientes me prefieran por algún atributo del producto
Árboles de Decisión
Se utiliza para la toma de decisiones secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas.
Es una buena herramienta para la gestión y toma de decisiones
SVM
Puede ser aplicado para regresión o Clasificación
Trata de separar de la mejor manera las clases por ejm separar hombres y mujeres
Naiïve Bayes
Predicen un objetivo por medio de probabilidades, bajo la teoría de la probabilidad condicional.
Por Ejm: En seguros. La probabilidad de que ocurra un siniestro depende de la edad de la persona?

Éstos modelos Supervisados, me permiten tener respuestas a través de valoraciones estadísticas, a partir de probabilidades asociadas a diferentes eventos, es decir por ejemplo hablando como Aerolínea que pasaría si aumento frecuencias de vuelo en una ciudad?

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Clúster Análisis: Técnica cuyo propósito es alto grado de homogeneidad interna y heterogeneidad externa. agrupa objetos.

Se enfoca en encontrar un orden jerárquico más que una participación simple

Análisis de Correspondencias : Ayuda a identificar las características que diferencian a 2 o más grupos Qué variables son necesarias para alcanzar la mejor clasificación posible

Análisis de Componentes principales: En este caso se cuenta con un gran volumen de variables y la idea es reducir la cantidad, logrando mantener la mejor información

Machine Learning: El aprendizaje automático. Viene de la Inteligencia Artificial a través de algoritmos va calculando la información y a través de ésta herramienta se logra deducir situaciones con mayor facilidad que con el análisis tradicional, sin embargo también puede dejar información importante a un lado que el modelo tradicional si podría analizar

Deep Learning: Es el resultado del Machine Learning pero tiene de por medio redes de neuronas artificiales que le permiten lograr una predicción más profunda. Permite el reconocimiento de voz, texto e imágenes

Éstos modelos No Supervisados Permiten ganar comprensión de las características

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Acá se resalta la importancia de conocer el comportamiento de compra de los clientes y cuál podría ser el siguiente producto a comprar;  es decir la correlación que pueden tener dos productos  En las lecturas se muestran varios ejemplos como puede ser un padre que va al supermercado por pañales, pero adicional compra Cerveza
Se mide a través de probabilidades, por ejemplo ¿Qué probabilidad hay de que una persona va al supermercado a comprar fruta y compre también carne?

El Modelo de canasta de mercado le permite a las empresas cuál producto comprado inicialmente (Producto Precedente) lleva a las personas a comprar otro producto (Producto Consecuente)

Esto se realiza a través del análisis de datos. El soporte que permite conocer la cantidad de transacciones en las que se analiza cuantas personas que compran algún producto por ejemplo vino, a su vez compren queso; medido por cantidad de transacciones y la confianza es la que permite saber cuál es la probabilidad de que un cliente que compró X producto compre Y producto.

La idea es contar con un alto volumen de transacciones que permitan tener un resultado certero.

Para el área de Marketing es ideal contar con la información correcta para poder desarrollar estrategias de promoción y venta

La canasta de mercado también puede estar asociada a la venta cruzada (Cross Sell) lo que también lleva a que se compren varios productos en una misma compra
Adicional es importante el mantenimiento del cliente lo cual lleva a la Asociación de compra. Conocer la frecuencia de compra de los clientes, conocer bien el comportamiento y utilizarlo para enviar información y publicidad.

Otra estrategia que se puede utilizar a través del análisis de la Data es utilizar el conocimiento del cliente para crear alianzas con otras marcas (Marca compartida) de ésta manera ofrecer un beneficio a los clientes de acuerdo a los gustos de compra. Por ejemplo si soy viajero frecuente de una aerolínea, y me gusta acumular millas; es interesante para mi contar con una tarjeta de crédito que me permita acumular millas por mis compras

Para poder realizar asociaciones de mercado a través del análisis de la Data se cuenta con los grafos, los cuales permiten conocer y medir la relación que existe entre los nodos de la información, entregando información de los perfiles de las personas, cómo interactuán y qué tanta influencia tiene sobre las demás personas de la red, por ejemplo en las redes sociales

La Teoría de Grafos permite entender:

- ¿Qué tantas conexiones tiene una persona? y la cantidad de veces que sirve de intermediario con otras personas

Ésta teoría también permite conocer la afinidad y que las empresas logren segmentar los clientes

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MODELOS APLICADOS A  MARKETING Y FINANZAS

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MODELOS APLICADOS A  MARKETING Y FINANZAS

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Cuando una compañía desea realizar un análisis de los precios, es decir; saber cómo va a tener un margen de ganancia más alto en la optimización y uso del precio, se debe combinar un modelo matemático con una aplicación de marketing
Análisis de Precios: Busca optimizar el mejor precio frente a la demanda y el costo del producto. Lograr las mayores utilidades
Análisis de Lealtad del cliente: Busca conocer las variables que impactan en la toma de decisión de compra y que la empresa pueda tomar acciones para mantener al cliente
Análisis de Sentimientos: Conocer al cliente. Lo que quiere expresar en sus comentarios hacia el producto o empresa y de ésta manera poder actuar y darle manejo para atraer y mantener el cliente
Análisis de imágenes
Las imágenes pueden transformarse en códigos  que a su vez pueden ser analizados
Análisis de páginas Web
Analizar el comportamiento de compra e implementar mejoras en el proceso y en las publicaciones que lleven a ventas efectivas.
Análisis y Evolución de Marca:
Conocer cuáles son los atributos que hacen que el cliente prefiera la marca

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La idea con éstos modelos es lograr optimizar las ganancias de la empresa a través del mejor precio, que la empresa pueda encontrar cuál es precio ideal para aumentar las ventas y por ende las utilidades.

Para tener un buen modelo de precios se debe tener en cuenta:
1. Que los precios de los productos estén competitivos en el día a día.
2. Gestionar el precio de acuerdo al ciclo de vida del producto
3. Precios de introducción cuando son productos nuevos
4. Precios de promoción adecuados que permitan traer mayores ingresos por volumen de compras
5. Tener una estrategia de comunicación de precios

Otros aspectos que se deben tener en cuenta en el Modelo de Precios son:

1. Elasticidad de precios:
Conocer cuánto están dispuestos a pagar los clientes por el producto, lo cual se puede saber a través de encuestas en las que podemos analizar la información a través de gráficas que  nos permiten entender hasta donde podríamos llegar con el precio de acuerdo al valor que el cliente está dispuesto a pagar

2. Otro método para encontrar el rango ideal de precios se llama:  Price Sensitivy Meter - PSM que se enfoca en la relación entre Calidad-Precio. También se  realiza a través de encuestas como por ejm:
-¿Cual es el precio que no compraría y que es muy barato? - ¿Cual es el precio que no compraría y que es muy costoso?
-¿Cual es el precio que  compraría y que es muy barato? - ¿Cual es el precio que compraría y que es muy costoso?
Estas respuestas también se llevan a gráficas que permiten optimizar el precio,
3. Garbor Granger
También se realiza a través de encuestas y se enfoca en preguntar si compraría el producto a un precio específico e ir incrementando ese precio hasta que el cliente responda NO.

Realizar Gráfica de los datos obtenidos que le permitan entender la información y definir estrategias de Revenue maximizando el precio.

4. Conjoint Analysis: Analizar los datos de variables más complejas de medir, como son características del producto.
Con ésta técnica se muestran a mínimo 300 encuestados entre 15 y 20 veces, imágenes de los productos con sus características y precios, Allí el cliente muestra su opinión y relación y preferencias con cada producto

5. Utilidad
Con el Coint Joint se puede entender cuales son las variables de preferencia del cliente con las que se puede tener mayor utilidad del producto

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Cómo calcular la elasticidad | Cap. 7 - Microeconomía

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Enfocada en el servicio y la valoración que el cliente le da a éste. En éste modelo se encuentran varios factores de medición

TTB (Top Two Boxe: Clientes que califican con 9 o 10 en la escala de satisfacción). Este mide las calificaciones más altas.
Promotores Clientes que califican con 8, 9, 10 en la escala de satisfacción.
Detractores: Clientes que califican con de 1 a 5 en la escala de satisfacción.
Neutros: Clientes que califican con de 6 o 7 en la escala de satisfacción.
NPS: Índice de satisfacción del cliente
Con ésta medición el área de analítica puede medir el impacto que tiene cada una de las áreas en la relación con el cliente.

Por ejemplo una aerolínea mide el NPS a través del contacto que tiene el cliente con las áreas de servicio, como es el Check in, embarque, durante el vuelo, post Vuelo y lo mide a través de una encuesta que llega a los pasajeros tan pronto aterriza el avión