ejemplo de aplicaciones de data mining en el marketing turistico

Un mejor conocimiento del cliente puede ofrecer como resultado 2 provecho claros: un producto o servicio mucho más amoldado a él y, por consiguiente, un cliente mucho más satisfecho. Poco a poco más, el cliente se está transformando en prosumidor: el viajero, aparte de consumir un producto o servicio, genera contenido en la página web.

El análisis de las diálogos de los individuos en las comunidades con relación a tu marca o temas de tu interés unido al estudio de su huella digital (rastreo y análisis de los datos generados por las compras de los pasajeros en Internet, duración de su estancia, zonas donde se alojan…) puede sugerir información de valor para hacer más simple la captación y fidelización del cliente.

¿Qué es la minería de datos de comunidades?

Como recomienda el nombre, la extracción de datos de comunidades se refiere al desarrollo de extracción de datos sociales. En contraste a la minería de datos regular, la minería de datos de comunidades explora mucho más que solo las bases de datos internas y los sistemas de una cierta compañía o firma de investigación.

Generalmente, supone catalogar, procesar y investigar datos sin procesar conseguidas de interfaces de comunidades como Fb, Instagram, Twitter, TikTok, LinkedIn, YouTube, etcétera. para conocer patrones y tendencias importantes, sacar conclusiones y proveer insights procesables.

Progresando la Salud Pública

Otra área de empleo de datos masivos colectivos es el de la codificación de material genético. Cuanto mucho más individuos forman parte, mucho más provecho se consiguen, bien por comprender mucho más sobre nuestros antepasados, qué dieta o alimentos son mucho más correctos para nuestro genotipo, o para conocer de qué forma o por qué razón se activan ciertos genes que tienen la posibilidad de derivar en patologías crónicas . La aptitud de procesamiento de interfaces de análisis de big data ahora nos deja decodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y dejará localizar nuevos tratamientos y entender mejor las patologías, sus desencadenantes y patrones de propagación. Piense qué va a pasar en el momento en que todos y cada uno de los gadgets y sensores que llevamos encima (y cada vez vamos a llevar mucho más) con marcadores de nuestro cuerpo se apliquen a millones de otra gente. Los ensayos clínicos del futuro no deberán estar limitados a muestras pequeñas, sino todo el planeta va a poder ser parte.

Aeropuertos 4.0.

Solo en 2016, 230 millones de usuarios transitaron por los aeropuertos de Aena. Los datos que dan los pasajeros e inclusive su equipaje asisten a las compañías aéreas a planear de manera eficiente los servicios y elementos a su predisposición. Pero esto no es así todo. Tanto la T4 del campo de aviación de Barajas como la T1 de El Prat se sumaron al big data con seeking. Esta tecnología les deja saber de manera completamente anónima de qué forma se mueven los usuarios por ámbas plataformas, si visitan el duty free e inclusive si arriendan un turismo o tomar un taxi.

Hay hoteles que efectúan asambleas de aparato anteriores a la llegada de los recientes huéspedes para saber quiénes son, por medio de la información pública de sus concretes en las redes o en la ficha de cliente si es repetidor. Así, el aparato le da la bienvenida de manera adaptada, saludándole por su nombre o dejando en la habitación sus bombones favoritos. ¿La meta? Que el cliente repita.

Entendimiento de datos

Una vez definido la meta, es hora de determinar los datos. No todos y cada uno de los datos guardados en un servidor o en la nube son apropiados para todos y cada uno de los proyectos. Saber los datos adecuados a conseguir ahorra tiempo y elementos.

En esta etapa, los datos se recopilan de múltiples fuentes dependiendo del inconveniente que se está abordando. ¿La compañía busca ventas históricas de un producto preciso? ¿El género de tarjeta de crédito usada para efectuar una compra? Si los productos se adquirieron en la tienda o en línea? Cada género de datos puede ser o no importante según el emprendimiento.

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