El Data Mining no es la caja negra que selecciona clientes

El manuscrito Voynich es un libro escrito hacia el siglo XVI cuyo contenido debe ser muy sofisticado y completamente revolucionario. Y debe de serlo porque a fecha de hoy, y tras 500 años estudiándolo nadie ha descifrado su significado. Así el manuscrito Voynich es algo tremendamente revolucionario que no sirve para nada, sólo para traer de cabeza a los criptógrafos durante 5 siglos y no pone de acuerdo a las áreas de conocimiento que lo estudian. ¿Y esto que tiene que ver con el Data Mining y con el marketing? Pues es un claro ejemplo de como no debe ser un modelo para el mundo del marketing.

El uso comercial del DM da soluciones.

“Hacemos un modelo de scoring, calculamos el valor del cliente y así ordenamos por valor y probabilidad de fuga. De este modo obtenemos los clientes sobre los que hay que hacer una acción comercial”. Vamos a ver, voy a gastar recursos e inteligencia en crear “algo técnicamente avanzado y revolucionario” que se limita a seleccionar 300 paisanos todos los meses. Eso no es DM eso es el manuscrito Voynich de la información. Parafraseando a aquel personaje televisivo: “¡A la puta calle! ¡Váyase a la puta calle!” Eso habría que decir al profesional que diga la frase con la que empieza este párrafo. El DM llega más allá. Primero nos planteamos un problema y después aplicamos unas herramientas que nos permiten conocer y resolver ese problema. El DM no es el problema en si.

El uso comercial del DM depende de toda la organización.

El DM tiene que unir sistemas de información y áreas de negocio, el gestor de la información siempre ha de trabajar con ellos. El DM al final son un conjunto de herramientas que nos proporcionan conocimiento brutal acerca de una organización. Y estas herramientas no funcionan sin las VARIABLES, sin los campos de una tabla, sin los indicadores de negocio. La potencia de un modelo depende de la potencia de las variables que lo componen, variables que hemos de identificar en nuestros sistemas. Y el modelo será más útil cuanto más me aporte sobre la problemática que me plantea y esto no se mide con una curva o con un estadístico.

Con estas pocas líneas espero remover alguna conciencia y defender las técnicas de DM frente a aquellos que consideran que el conocimiento de negocio es más rentable que el análisis matemático, ambos se complementan.