Qué es el Data Science y cómo puede ayudar a tu página web

¿Problemas de conversión? Necesitarás datos para arreglarlo. ¿Problemas de usabilidad? Hay datos. ¿Tienes que tomar una decisión? Miremos los datos. El data sciende es importante porque tomar decisiones con datos siempre es mejor. ¿Problemas de UX, CRO, negocio?

La ciencia de datos es o «data science» es una combinación multidisciplinaria de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticamente complejos.

En el núcleo están los datos. Grandes cantidades de información sin procesar, transmitida y almacenada en almacenes de datos empresariales. Capacidades avanzadas que podemos construir con él. La ciencia de datos se trata en última instancia de utilizar estos datos de manera creativa para generar valor comercial:

ciencia de datos

¿Cómo funciona un proceso completo de análisis?

1. Data mining (extracción de datos)

Lo primero es obtener todos los datos de la web y del negocio. Antes de buscar soluciones tenemos que identificar el problema (o problemas) para intentar atacar aquello que nos pueda dotar de una mayor rentabilidad en el corto espacio de tiempo.

El problema es que esos datos no suelen estar estructurados, sino repartidos por todo el sitio web, así que lo mejor es recopilarlos y sacar conclusiones de valor.

Normalmente, se parte de datos no estructurados —como bien puede ser el texto humano— y termina en unas conclusiones o información de valor, habiendo pasado por diferentes técnicas y algoritmos.

2. Hipótesis

Tras tener todos los datos se propone cual es la hipótesis que se quiere demostrar. Estamos hablando de CRO (Conversión) y UX (Usabilidad) que impactan directamente en el proceso de conversión de la web.

Una conversión mayor (mejora del proceso de compra, mejora del proceso de añadido a carrito, mejora de la experiencia de uso, mejora de la experiencia de usuario, mejora del ticket medio,…) implica, siempre, mayores beneficios.

3. Propuesta de valor

Tras la hipótesis se propone a cliente las acciones a realizar para mejorar el campo en estudio. Esa propuesta de valor hará que, en un corto espacio de tiempo, sepamos si la estrategia propuesta, las acciones propuestas, implican, como los datos parecen demostrar, una mejora en el negocio.

4. Estudio de conclusiones

Una vez realizados los test se estudian las conclusiones que hagan mejorar el proceso completo y aumentar el negocio del proyecto y se implantan o se deshechan los cambios propuestos.

5. Iteración

Se itera hasta conseguir una mejora sustancial de negocio en el proyecto.

¿Qué aspectos hay que tener en cuenta?

Este aspecto de la ciencia de datos se trata de descubrir hallazgos de datos. Sumérjase en un nivel granular para extraer y comprender comportamientos complejos, tendencias e inferencias. Se trata de revelar información oculta que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más inteligentes. Por ejemplo:

Los datos de Netflix extraen patrones de visualización de películas para comprender lo que impulsa el interés del usuario, y los utilizan para tomar decisiones sobre qué serie original de Netflix producir.

  • Target: identifica cuáles son los principales segmentos de clientes dentro de su base y los comportamientos de compra únicos dentro de esos segmentos, lo que ayuda a guiar los mensajes a diferentes audiencias del mercado.
  • Proctor & Gamble: utiliza modelos de series temporales para comprender más claramente la demanda futura, lo que ayuda a planificar los niveles de producción de manera más óptima.

¿Cómo extraen los científicos de datos las ideas? Comienza con la exploración de datos. Cuando se les hace una pregunta desafiante, los científicos de datos se convierten en detectives. Investigan clientes potenciales e intentan comprender patrones o características dentro de los datos. Esto requiere una gran dosis de creatividad analítica.

Luego, según sea necesario, los científicos de datos pueden aplicar una técnica cuantitativa para obtener un nivel más profundo, por ejemplo, modelos inferenciales, análisis de segmentación, predicciones de series de tiempo, experimentos de control sintético, etc. La intención es reconstruir científicamente una visión forense de los datos. realmente diciendo

Esta información basada en datos es fundamental para proporcionar orientación estratégica. En este sentido, los científicos de datos actúan como consultores, guiando a las partes interesadas del negocio sobre cómo actuar sobre los hallazgos.

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