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

Summary

El 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.