BIG DATA en Ecommerce. Modelos Predictivos de Consumo y Segmentación mediante Técnicas Analíticas

ecommaster

11 May 201612:35

Summary

TLDREl profesor Alex Rabasa de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en una presentación virtual en el Blackhat SEO y Grow de Commerce, aborda los modelos predictivos de consumo y segmentación en el comercio electrónico. Distingue entre modelos descriptivos y predictivos, explicando técnicas analíticas de big data como reglas de asociación, segmentación de usuarios, alertas de abandono de página y predicción del embudo de conversión. Destaca la importancia de la selección automática de variables para manejar grandes volúmenes de datos y mejorar la competividad, mencionando técnicas como el Support Vector Machine, el análisis discriminante y algoritmos genéticos.

Takeaways

👋 Alex Rabasa, profesor de la Universidad Miguel Hernández de Elche, agradece la oportunidad de hablar en el evento BlackHat SEO y Grow de Commerce.
🔍 Distinguimos entre modelos descriptivos y predictivos en análisis analíticos, donde los primeros describen datos hasta un momento actual y los segundos predice comportamientos futuros.
📊 Se utiliza la técnica de 'reglas de asociación' en análisis descriptivos para encontrar patrones de productos demandados simultáneamente en una sesión de navegación.
👥 La segmentación de usuarios es clave en e-commerce, creando grupos según perfiles de navegación y compra, utilizando técnicas de análisis de clúster.
🛒 Los algoritmos como Apriori, Tease y Cummings son fundamentales para el análisis de asociación y segmentación de usuarios.
⏰ La detección temprana del abandono de la página sin compra es un problema predictivo importante, donde se intenta predecir el comportamiento del usuario para evitar la pérdida de ventas.
📉 El 'embudo de conversión' es otro desafío predictivo, donde se busca predecir el gasto total del cliente basándose en su perfil de navegación.
🌐 La analítica big data en e-commerce se ha vuelto más compleja debido a la gran cantidad y diversidad de datos disponibles desde diversas fuentes.
🔑 La selección de variables más importantes, también conocida como 'feature selection', es una técnica crítica para manejar grandes volúmenes de datos y mejorar la eficiencia del análisis.
🛠️ Técnicas como el Support Vector Machine, el Análisis Discriminante y los Algoritmos Genéticos son algunas de las herramientas utilizadas en el 'automatic set' o selección de variables.
📈 La finalidad de estas técnicas es reducir la dimensión de los problemas de análisis sin perder información ni precisión, permitiendo respuestas más rápidas y eficientes.

Q & A

¿Quién es Alex Rabasa y qué profesión desempeña?
-Alex Rabasa es profesor de la Universidad Miguel Hernández de Elche.
¿En qué evento participó Alex Rabasa y cómo lo hizo?
-Alex Rabasa participó en un evento organizado por Blackhat SEO y Grow de Commerce, y lo hizo de manera virtual.
¿Cuáles son las dos categorías principales de modelos analíticos que Alex Rabasa menciona en su presentación?
-Las dos categorías principales de modelos analíticos mencionadas son los modelos descriptivos y los modelos predictivos.
¿Qué diferencia hay entre los modelos descriptivos y los predictivos según la presentación de Alex Rabasa?
-Los modelos descriptivos se utilizan para describir los datos hasta un instante actual, mientras que los modelos predictivos intentan predecir el comportamiento futuro a partir de un histórico de datos.
¿Qué es el análisis de reglas de asociación y cómo se utiliza en el e-commerce según la presentación?
-El análisis de reglas de asociación es una técnica clásica utilizada para encontrar patrones de productos que han sido demandados simultáneamente en una misma sesión de navegación en el e-commerce.
¿Qué es la segmentación de usuarios y cómo es relevante para el e-commerce?
-La segmentación de usuarios es el proceso de crear grupos de usuarios según sus perfiles de navegación y compra, lo que permite personalizar la experiencia del cliente y mejorar las estrategias de marketing.
¿Cuál es el objetivo de la segmentación de usuarios en tiempo real en el e-commerce?
-El objetivo de la segmentación en tiempo real es identificar y agrupar a los usuarios según sus comportamientos y patrones de navegación, para ofrecerles experiencias personalizadas y relevantes.
¿Qué técnica se utiliza para predecir el abandono de una página sin compra en el e-commerce?
-Para predecir el abandono de una página sin compra, se utilizan técnicas predictivas como las reglas de clasificación, que analizan patrones de navegación y otros datos para inferir el comportamiento del usuario.
¿Qué es el 'embudo de conversión' en el e-commerce y cómo se aborda en la presentación?
-El 'embudo de conversión' se refiere al proceso de reducir el número de visitantes potenciales a clientes finales. En la presentación, se menciona la predicción de este embudo a través de modelos analíticos que trabajan con variables numéricas o alfanuméricas.
¿Qué cambios ha habido en la analítica big data en e-commerce según lo discutido por Alex Rabasa?
-Según Alex Rabasa, la analítica big data en e-commerce ha evolucionado de manejar grandes volúmenes de datos a lidiar con una fuente de datos heterogénea y rica, lo que requiere técnicas como la selección de variables más importantes para mejorar la competividad del portal.
¿Qué técnicas analíticas están posicionándose como críticas en la investigación de selección de variables en el e-commerce?
-Las técnicas analíticas que están posicionándose como críticas en la selección de variables incluyen el Support Vector Machine, el análisis discriminante, el análisis de clúster y los algoritmos genéticos.

Outlines

00:00

😀 Introducción a Modelos Predictivos y Segmentación en E-commerce

El profesor Alex Rabasa de la Universidad Miguel Hernández de Elche inicia su presentación agradeciendo a Blackhat SEO y Grow de Commerce por la oportunidad de hablar sobre modelos predictivos de consumo y segmentación en técnicas de ecommerce. Destaca la importancia de distinguir entre modelos descriptivos y predictivos, y cómo estos se aplican en análisis analíticos de big data. Expone la idea de utilizar técnicas descriptivas para describir datos históricos y técnicas predictivas para anticipar comportamientos futuros basados en el historial. Ejemplifica con la segmentación de usuarios y análisis de carritos de compra en plataformas como Amazon, utilizando algoritmos de asociación para encontrar patrones de productos demandados simultáneamente.

05:02

🔍 Segmentación de Usuarios y Alertas de Abandono de Página

Continúa el análisis de técnicas analíticas en ecommerce, enfocándose en la segmentación de usuarios según sus perfiles de navegación y compra en tiempo real. Muestra cómo se representan estos segmentos mediante gráficos de nubes de puntos y cómo se pueden clasificar usuarios según su gasto y tiempo de navegación. Aborda el problema de predecir el abandono de la página sin realización de compra, utilizando datos de navegación y perfiles demográficos para inferir patrones que podrían indicar un abandono inminente. Introduce el uso de algoritmos de clasificación como C4.5 y RBS para generar reglas predictivas y se adentra en el análisis predictivo del 'embudo de conversión', buscando modelos analíticos que permitan cuantificar el gasto total de los usuarios basándose en sus patrones de navegación.

10:03

📈 Selección de Variables y Tendencias en Análisis de Big Data

En el tercer párrafo, se discuten las complejidades del análisis de big data en ecommerce, donde la información proviene de múltiples fuentes heterogéneas. Se resalta la necesidad de la selección de variables importantes para manejar la creciente cantidad de datos sin perder precisión en los modelos predictivos. Se menciona que esta técnica, conocida como 'selección de variables automática', es fundamental para mejorar la competividad y para realizar análisis eficientes en tiempo real. Se destaca el uso de técnicas como el Máquina de Soporte Vectorial (SVM), el Análisis Discriminante y los Algoritmos Genéticos, que están mostrando buenos resultados en diferentes contextos. Concluye la presentación con una invitación a las preguntas y un agradecimiento por la oportunidad de participar en el congreso.

Mindmap

Keywords

💡Profesor

El término 'profesor' se refiere a un docente universitario que imparte conocimientos en una institución de educación superior. En el video, Alex Rabasa se presenta como profesor de la Universidad Miguel Hernández de Elche, lo cual establece su autoridad y experiencia en el tema que tratará en el video.

💡Modelos predictivos

Los 'modelos predictivos' son herramientas analíticas que se utilizan para predecir futuros comportamientos o resultados a partir de datos históricos. En el video, se mencionan como una parte fundamental de las técnicas de análisis en el comercio electrónico, permitiendo a las empresas anticipar y adaptarse a las tendencias del mercado.

💡Segmentación de usuarios

La 'segmentación de usuarios' es el proceso de dividir a un grupo de clientes en subgrupos con características similares. En el video, se destaca como una técnica clave en el análisis de comportamiento de compra, permitiendo a las empresas personalizar su estrategia de marketing y ofrecer experiencias de compra más relevantes.

💡E-commerce

El 'e-commerce' se refiere al comercio que se realiza a través de Internet. Es el contexto principal del video, donde se discuten técnicas analíticas para mejorar la eficiencia y eficacia de las operaciones de venta en línea.

💡Big Data

El 'Big Data' se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren sistemas informáticos avanzados para su procesamiento y análisis. En el video, se destaca como una fuente vital de información para el análisis predictivo y descriptivo en el ámbito del e-commerce.

💡Análisis descriptivo

El 'análisis descriptivo' es un tipo de análisis que busca describir y resumir datos existentes sin hacer predicciones. En el video, se menciona en contraste con el análisis predictivo, destacando su utilidad para entender patrones de navegación y selección de productos.

💡Reglas de asociación

Las 'reglas de asociación' son un tipo de técnica de minería de datos que se utiliza para descubrir patrones en los datos de transacciones. En el video, se mencionan como una herramienta para analizar qué productos son más demandados simultáneamente en una misma sesión de navegación.

💡Algoritmos de agrupamiento

Los 'algoritmos de agrupamiento' son métodos utilizados en la minería de datos para dividir un conjunto de datos en grupos (clusters) de elementos similares. En el video, se relacionan con la segmentación de usuarios, ayudando a las empresas a entender y agrupar a los clientes por comportamientos similares.

💡Selección de variables

La 'selección de variables' es el proceso de identificar y utilizar solo los atributos más relevantes de un conjunto de datos para un análisis en particular. En el video, se presenta como una técnica crucial para manejar la complejidad de los 'Big Data' y mejorar la eficiencia de los modelos analíticos.

💡Análisis de conversión

El 'análisis de conversión' se refiere a la medición y el estudio de la eficacia de un proceso de venta, como el 'embudo de conversión'. En el video, se discute cómo predecir y cuantificar el gasto total de un cliente en función de su comportamiento de navegación, lo que es crucial para optimizar el rendimiento del e-commerce.

Highlights

Alex Rabasa, profesor de la Universidad Miguel Hernández de Elche, agradece la oportunidad de participar en la conferencia virtual.

Distinguir entre modelos descriptivos y predictivos en análisis de datos para el comercio electrónico.

Modelos descriptivos se utilizan para describir datos hasta un momento actual, mientras que los predictivos intentan predecir comportamientos futuros.

Señalamiento de la importancia de técnicas analíticas de big data en el comercio electrónico.

Explicación de cómo los modelos analíticos se combinan para abordar problemas específicos del comercio electrónico.

Problema de análisis de carritos de compra y la búsqueda de patrones de productos demandados simultáneamente.

Uso de reglas de asociación como algoritmos Apriori y Tear para encontrar patrones de navegación en portales de comercio electrónico.

Importancia de la segmentación de usuarios en función de sus perfiles de navegación y compra en tiempo real.

Representación bidimensional o tridimensional de nubes de puntos para segmentar a los usuarios según su comportamiento de navegación.

Algoritmos de clúster como Cummings, K-Means y variantes utilizados en segmentación de usuarios.

Desarrollo de alertas tempranas para predecir el abandono de la página sin compra basado en el perfil de navegación del cliente.

Uso de algoritmos de clasificación como C4.5, RBS para generar reglas que predecirán el comportamiento del usuario.

Predicción del 'embudo de conversión' en el comercio electrónico, intentando inferir el gasto total del cliente a partir de su navegación.

Uso de modelos de regresión con árboles y sistemas de regresión del tipo M5 para abordar problemas predictivos con variables numéricas.

Cambio en la analítica big data hacia la gestión de datos heterogéneos y fuentes de información más ricas.

Selección de variables más importantes (feature selection) como técnica fundamental para manejar información abrumadora.

Support Vector Machine y análisis discriminante mejorados como técnicas efectivas en selección de variables.

Algoritmos genéticos como campo abierto en la selección de variables y optimización de modelos analíticos.

Conclusión enfatizando la importancia de técnicas de selección de variables para análisis eficientes y respuestas en tiempo real.