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Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Hace poco tiempo, publicamos en este mismo blog un post sobre “qué son los árboles de decisión y su importancia en el Data Driven”, con este post, lo que se pretende es subir de nivel y ofrecerte el conocimiento más a fondo de todo lo que puedes llegar a conseguir en el ámbito del marketing, con los árboles de decisión.

Los árboles de decisión son uno de los métodos más comunes en machine learning, ya que son fáciles de utilizar y comprender y en muchas ocasiones son un buen método de exploración de los datos para conocer cuáles son las variables más influyentes e importantes.

Pero técnicamente, ¿Qué es un árbol de decisión? Los árboles de decisiones son algoritmos que se basan en aprender una serie de reglas explícitas que dan como resultado una decisión que predice el valor objetivo.

Se construyen partiendo de un nodo raíz, dónde el modelo busca cuál es la característica que produce una mayor división de información de los datos, a partir de este nodo raíz se irán creando ramas y nodos hoja con el resto de las características que generen división. Aquellos nodos cuyo resultado es el mismo valor objetivo, se denominan puros, por el contrario, aquellos nodos con varios valores se denominan mixtos.

Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje supervisado, es decir, se necesita entrenar el modelo con una muestra de registros de los que previamente conocemos la entrada y la salida. Además, este tipo de algoritmos se puede utilizar tanto en problemas de clasificación, por ejemplo, predecir si un cliente te va a comprar o no un producto, como en problemas de regresión, por ejemplo, predecir el número de visitas que va a tener una página web.

Cuáles son las ventajas y desventajas de los árboles de decisiones.

ventajas y desventajas de los árboles de decisiones

Como todo en la vida, existen ventajas y desventajas. Si analizamos en profundidad cuáles son los pros y los contras de este tipo de algoritmos, obtendríamos lo siguiente.

Como puntos positivos:

  • Son fácilmente interpretables debido a su visualización.
  • Trabajan bien tanto con características continuas, como categóricas, y no necesitan un gran tratamiento de los datos ya que son algoritmos que no se ven afectados por las distintas escalas de los datos.

Por el contrario, como puntos negativos:

  • Los árboles de decisión suelen tender a sobre ajustarse, lo cual es una problemática habitual en machine learning. Esto ocurre cuando un algoritmo aprende perfectamente el comportamiento de los datos de entrenamiento, pero cuando se replica el modelo en un conjunto de datos nuevo el resultado pierde precisión.

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Estos suelen utilizarse en empresas con cultura Data Driven, sin embargo, no hay que dirigirse a momentos tan avanzados, ya que cualquier compañía puede echar mano de ellos para su ámbito dentro del marketing del negocio.

Unos de los usos más frecuentes son:

  • Mejorar los esfuerzos de outbound marketing.

    Los árboles de decisión se pueden utilizar para analizar los datos de los clientes y responder preguntas de marketing como por ejemplo qué acciones de outbound marketing deberíamos hacer más. También, mediante árboles de decisión, los responsables de marketing podrían predecir qué clientes tienen más probabilidades de responder favorablemente cuando reciben un email promocional o un catálogo de ventas por correo.

  • Incrementar la fidelidad de los clientes.

    Los árboles de decisiones se pueden utilizar para determinar qué clientes tienen más probabilidades de gastar más dinero en una marca, cuando se les entrega una tarjeta de fidelización por puntos. El modelo podría generar un valor objetivo que predice la probabilidad de que cada cliente gaste más con la tarjeta. Por ejemplo, un valor de «1» significaría que es probable que el cliente gaste más y un valor de «0» significaría que es poco probable que el cliente gaste más.

  • Conocer la probabilidad de abandono de un cliente.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer con anterioridad qué probabilidad de abandono tiene un cliente o lo que también es conocido como churn. Para ello es necesario disponer de datos históricos de clientes activos y clientes perdidos.

  • Predecir el volumen de visitas en una página web.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos establecer diferentes escenarios ante diversas acciones que incidan en el tráfico de nuestra página web o eCommerce y hacer una predicción de en función de qué acción o acciones obtendremos más visitas.

  • Predecir el volumen de ventas de un producto.

    Al igual que los casos anteriores, gracias al análisis anterior del histórico de datos relacionados con las ventas y acciones relacionadas con cada venta, podremos utilizar los árboles de decisión para predecir cuáles serían nuestras ventas en función de qué acciones de marketing pongamos en marcha.

  • Probabilidad de que un lead se convierta a cliente.

    Dentro del lead management hay una fase en la cual se debe de dar un scoring a ese lead, el cual nos permita cualificarlo y darle una temperatura que nos sirva para saber cuáles debemos pasar al equipo de ventas. Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer la probabilidad de que ese lead compre, otorgando así un scoring más alto al lead.

Para obtener una mayor precisión en los estudios de predicción, a menudo se utilizan algoritmos de árboles de decisión ensamblados, como por ejemplo:

  • Random Forest.
  • Gradient Boosted Decision Trees.
  • XGBoost.

Este tipo de conjuntos utilizan múltiples árboles de decisión individuales y los combina para producir un modelo agregado que sea más poderoso que cualquiera de sus modelos individuales por sí solo.

Estos algoritmos aumentan considerablemente la precisión de los árboles de decisión y no son tan sensibles al overfitting, sin embargo, no son tan fáciles de visualizar e interpretar como lo son los árboles de decisión.

Como has podido ver, los árboles de decisiones permiten afinar mucho mejor en todo lo que realices en el campo del marketing. Sin embargo, estos no están al alcance de cualquier, ya que debes de tener conocimientos técnicos muy específicos. En artyco, los utilizamos de manera habitual en diferentes campos como el Lead Management o los análisis de fidelización churn, etc. ¿Quieres que te ayudemos a ser más eficaz?

Lorena Rodríguez

Head of Customer Data Analytics

“Actualmente hay una gran diferencia entre la IA y el negocio. El reto esta en reducirla.”

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Si tu web no es responsive, no existirás para Google

Como Google ha ido anunciando en los últimos meses, el 21 de abril cambia su algoritmo obligando a que todas las webs sean visualizables en móvil

El gigante Google ha informado que en tan sólo 15 días, las páginas web que quieran ser indexadas por él tendrán que estar adaptadas a móvil.

El número de usuarios móvil ya supera al de dispositivos fijos (Datos INE Octubre 2014), por eso Google una vez más piensa en lo importante que es para un usuario su experiencia web.

Si no quieres que Google te penalice y tu SEO se vea afectado negativamente, adapta tu web para que sea visualizable en cualquier dispositivo. Además verás cómo la estancia en tu página web se incrementa, disminuyendo el rebote gracias a los usuarios web que antes salían de la página por no visualizarla correctamente.

Desde ARTYCO te recomendamos el diseño Responsive desde cero en tu página web, o adaptarla a móviles. No te recomendamos hacerlo de otras formas que redireccionen al usuario a un subdominio de la propia página (por ejemplo, .mobi), ya esto supone duplicar el contenido, hecho que significa también una penalización por parte de Google.

Nuestro usuario es, cada vez más, móvil, adaptarnos a él y ofrecerle una experiencia satisfactoria en la búsqueda de su producto o servicio es vital para hacerle sentir cómodo en nuestra página y que sólo se centre en cubrir su necesidad, que es nuestro éxito.

Para identificar si puedes ser penalizado te recomendamos que utilices la herramienta de Webmaster de Google para la optimización, o que continúes leyendo este artículo de Tooltyp.

Trabajamos para conseguir hacer realidad tus metas.
Llámanos al 91 640 41 50 o escribe a hola@artyco.com y juntos llegaremos al éxito en tu proyecto.
Hummingbird, el colibrí de Google

Hummingbird, el colibrí de Google

El buscador líder, ha desarrollado varios cambios visuales y no visuales con un nuevo algoritmo de búsqueda que permite una experiencia nueva en la búsqueda de resultados

En la víspera de su 15 cumpleaños, en una conferencia de prensa en California,  Google presentó su nuevo algoritmo,  Hummingbird (traducido como colibrí en castellano).

Mucho más rápido y eficiente (de ahí su nombre), según informan los propios expertos Amit Singhal y Ben Gomes.

Este nuevo sistema de búsqueda lleva activo desde finales de agosto, pero han preferido no presentarlo hasta el pasado 26 de septiembre.

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Observamos ciertos cambios visuales en Google: el logotipo es más nítido y colorido, y la barra de herramientas superior ha desaparecido, y ha sido suplantada por un recuadro de herramientas a la derecha. Además aparece el icono de un micrófono en la barra de búsqueda.

Pero el cambio visual no es lo más significativo. Cada día hay más usuarios de dispositivos móviles en el mercado haciendo uso de los buscadores de Internet, por ello imponerse a la competencia es primordial. Google ha introducido para ello la búsqueda verbal.

Estos cambios afectan en gran medida al anterior sistema de algoritmos “Caffeine”, presente en 2010. Aunque esto no significa que el anterior sistema ya no sea útil ya que Hummingbird continúa utilizando parte de dicho algoritmo.

Según informa el gigante Google, este cambio ha afectado al 90% de las búsquedas y ha ayudado a mejorar la indexación del buscador para encontrar un mayor número de páginas en menor tiempo.

Son muchos los algoritmos en los que Google ha ido trabajando a lo largo de su historia. Como por ejemplo Penguin, que  afecta a las webs de los autores y su posicionamiento correcto, y sólo fue una actualización del anterior sistema Panda. Y ahora el novedoso Hummingbird, basado en la búsqueda del usuario en el buscador

Otro de los avances de Hummingbird es la nueva búsqueda conversacional, lo que se traduce en una búsqueda más personal según los conocido anteriormente sobre cada tema. En palabras del propio Google, “queremos que busques menos y vivas más”, por lo que se centrarán más en la atención de cada búsqueda particular. Como siempre Google basa todas sus acciones por y para el usuario y en pro de su experiencia satisfactoria.

Los algoritmos de Google siempre han traído de cabeza, sobre todo, a profesionales de SEO y con este no podía ser de otra forma, ¿cómo afecta Hummingbord al posicionamiento orgánico? Este avance supone la mezcla perfecta de Penguin y Hummingbird y lleva al usuario a la página que busca según el contexto de sus palabras claves, y no sólo a las web que usen estas palabras claves. Así se pretende que cada usuario llegue a la página que busca en el menor tiempo posible, y no tenga que pasar por varias páginas “falsas” o no totalmente relacionadas con la búsqueda realizada. Además este nuevo cambio permitirá búsquedas por frases más largas, que anteriormente se le escapaban de la mano.

Desde hace tiempo vemos cómo Google autocontempla algunos datos de búsquedas del usuario según mayor número de búsquedas por la palabra introducida. Por ejemplo la palabra pizza en el autocontemplador nos indica que es posible que estemos interesados en «Pizza Hut», «Pizza móvil», o «Pizza Jardín», entre otras cosas.

Con las nuevas búsquedas, Google ahora asume que hay cierta información que debe ir asociada a una búsqueda particular. Por ejemplo si introduces en el buscador «Torre Eiffel», aparecerá en el lateral datos de importancia para el usuario relacionados con la búsqueda: metros de longitud del monumento, la dirección, año de construcción o búsquedas de otros usuarios después de haber encontrado la Torre Eiffel.

Esto sumado a la búsqueda por voz, da como resultado una experiencia nueva de encontrar resultados, donde no sólo podrás preguntar  “¿Qué temperatura hace ahora en Japón?” , sino que podrás escuchar la respuesta“En Japón hace 32º centígrados ahora mismo.”

Finalmente, otro de los cambios que se han efectuado dentro del marco de las búsquedas, es la indexación de páginas con relevancia social, alta interacción de los lectores, y con calificación alta por los usuarios, que no tiene por qué tener relación con el Page Rank de la página.

Después de todos estos cambios hay quien puede preguntarse: ¿Mi web puede verse afectada por este cambio? En principio, si no has sufrido ninguna variación en el posicionamiento o en la entrada de gente a tu web después del cambio de agosto, no tendrías de qué preocuparte. Al menos hasta el próximo cambio en el algoritmo. En cualquier caso, sigue los pasos que recomendamos de cómo posicionar correctamente tu web, y evita las penalizaciones conocidas para Google Penguin.

 

Departamento de Marketing (SEO/SEM)

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