Este es un Concepto Interesante al momento de hablar estrategia de negocios.

BI: business Intelligence. Inteligencia de negocios. Son los procesos y técnicas adecuadas para sacar el mejor provecho de la información que ha sido recibida en la empresa en las 3 instancias de la empresa (ERP, CRM, ect). El Business Intelligence con todos sus procesos y técnicas propone herramientas muy valiosas a la gerencia para la toma de decisiones.

Ejemplo: La simulación y pronósticos.

Existen técnicas supremamente poderosas que muchas empresas usan para conocer aún mas su negocio, usando la información.

El data mining (Mineria de datos) tiene excelentes técnicas que pueden saber a ciencia cierta el comportamiento de sus consumidores relacionándolos con el tiempo, el clima, su posición geográfica, su perfil, su edad, etc.

Ejemplo La matriz market basket analysis.

Caso de los pañales y la Cerveza.

Para ser todo un experto en mineria de datos, sólo es necesario saber dos historias. Una la contaré hoy, y otra la dejaré para el próximo artículo, de esta manera -me cuentan- se consigue un mayor suspense y aumenta el interés hacia este blog, tan interesante ya de por sí :-)

La historia, real o imaginaria, se situa a finales de lo 90, en la sede central de la cadena de supermercados Wal-Mart, donde decidieron iniciar un proyecto de basket analysisutilizando la ingente cantidad de información contenida en su Teradata datawarehouse.

Inicialmente, los resultados no parecieron muy espectaculares, ya que vieron que quien compraba pasta dentífrica también compraba cepillos de dientes; tampoco sorprendió que quien comprase whisky DYC inevitablemente adquiriese Cocacola... La sorpresa fue observar una correlación estadísticamente significativa entre la compra de pañales y cerveza.

Incorporaron la información de sus tarjetas de fidelización para profundizar en el estudio, y vieron que los compradores de cerveza y pañales eran varones de entre 25 y 35 años, que solían comprar estos productos conjuntamente los viernes por la tarde.

Con todos estos datos, fue fácil dar una explicación al fenómeno, y tomar medidas comerciales para aumentar las ventas, y justificar así el sueldo de todos estos analistas. Como los pañales son voluminosos, las madres enviaban a los padres de las criaturas a comprar los pañales, estos esperaban a último momento para hacerlo, y aprovechaban para comprar cervezas que se tomarían en casa, ya que en la sociedad americana está mal visto que un padre de familia frecuente los bares hasta tarde, y vuelva a casa dando tumbos...

Sea como fuere, tomaron la decisión de colocar las cervezas cerca de los pañales, con la intención de que los padres que compraban pañales y que no solían comprar cerveza, se acordasen que faltaba cerveza en casa. Me imagino que el argumento contrario también debe ser cierto, es decir, que los señores que iban a comprar cerveza, se acordasen que tienen un niño en casa.

Los resultados fueron espectaculares, o no estaría escribiendo sobre esto, y aumentaron entre un diez y un quince por cierto tanto las ventas de cevezas como de pañales.

La historia, real o no, es un buen ejemplo de los beneficios que puede aportar la minería de datos y, en particular, al análisis de la cesta de la compra (market basket analysis).

Fuentes: Seminario Modelo de Negocio.