Estructuración de estrategias de marketing para la toma de decisiones aplicando la minería de datos en Bancolombia

Abstract

En la sociedad actual, el mercado evoluciona constantemente, y las personas pueden cambiar de percepciones tan rápido como el mercado, por lo cual, es importante que las empresas estén en todo momento al tanto de estos cambios, conociendo y monitoreando los comportamientos, patrones y relaciones de las compras y transacciones que realizan sus clientes, esto con el fin de actuar de una manera preventiva y predictiva, anticipándose a hechos que puedan afectar a la organización en sus ingresos. El Big data se ha convertido en una herramienta esencial que ayuda a procesar grandes cantidades de información, y extraer de allí la información más relevante aplicando técnicas estadísticas y reglas asociativas que apoyen la toma de decisiones y determinar, entre otras cosas estrategias de marketing acordes al comportamiento de los consumidores afianzando aún más la relación con sus clientes al interior de las organizaciones. Por tal motivo, en el sector bancario el Data Mining y por lo tanto el Big Data ha servido para crear modelos y determinar patrones de diferentes medios de pago que permiten segmentar los clientes, y medir la efectividad de las campañas de marketing desarrolladas por dichas entidades. Desde estas premisas, se partío de una base de datos en Excel suministrada por la entidad financiera Bancolombia con 504.914 registros, en el cual se aplico el modelo CRISP-DM. Finalmente, se encontraron datos representativos para la organización, por ejemplo, que se realizan mayor número de transacciones con tarjeta débito, lo que sugiere que los clientes están cada vez más familiarizados con medios de pago electrónicos; con dicha información se podrán establecer estrategias de marketing más dirigidas al cliente de Bancolombia.