DBI Data Business Intelligence participó en el Meetup Machine Learning Spain XVI. El evento, organizado en el Google Campus de Madrid, tiene el objetivo de reflexionar sobre distintos problemas vinculados al análisis de datos. En esta ocasión, nos invitaron para hablar del uso de modelos matemáticos en el mundo de la publicidad, especialmente, con relación a la aplicación de series temporales.
En la sesión explicamos nuestra aproximación a la medición y optimización del ROI en campañas publicitarias, relacionándolo con los objetivos de negocio. Para llevar a buen puerto un proyecto de estas características, existen 3 ingredientes fundamentales que necesitas conocer sí o sí. ¿Los vemos?
1. Calidad de los datos
La calidad y el detalle de los datos disponibles son, quizás, los elementos más importantes y, aún así, a menudo se pasan por alto. Los datos son la base de cualquier proyecto, construimos sobre ellos, pero la mayoría de las veces reciben menos atención de la que merecen.
Por lo tanto, es esencial comprobar que tus datos están bien, entender qué se está recogiendo y, a partir de aquí, decidir cuáles son las métricas más adecuadas para medir y comprender el problema que afrontamos. Además, se debe trabajar con el mayor nivel de detalle posible para garantizar que no se nos escapa nada.
2. Elección de la técnica adecuada
El segundo ingrediente para el éxito de un proyecto es la aplicación de la técnica adecuada en cada momento. En otras palabras, se trata de encontrar un método que sea suficientemente complejo como para resolver el problema pero, al mismo tiempo, interpretable. De esta forma, se obtendrán insights adicionales y se facilitará el diagnóstico de errores de medición posteriores.
En este sentido, en DBI Data Business Intelligence contamos con una ventaja importante respecto al resto del mercado. Además de aplicar métodos estándares para resolver estas situaciones, hemos incorporado técnicas que han resultado útiles para atacar otros problemas vinculados al análisis de datos. En concreto, se suelen utilizar para determinar las causas genéticas del cáncer, en procesamiento de señales y en teoría de juegos.
3. Comunicación adecuada de los resultados
Por último, se debe trabajar de forma coordinada con el cliente, así como ser capaz de transmitir claramente los resultados a cualquier persona encargada de tomar decisiones de negocio. Esto requiere un esfuerzo especial y realizar los ajustes necesarios en cada caso.
Por un lado, hay que traducir los aprendizajes del modelo al lenguaje de los clientes o de la agencia de medios que gestione su publicidad. Por otro, se deben configurar los informes y/o cuadros de mando que sean útiles para cada uno de los actores en la definición e implementación de la estrategia de medios.
Con estos 3 ingredientes en mente, construirás un proyecto de análisis de datos sólido que te dará insights muy interesantes para tu negocio.
Si te interesa cómo DBI Data Business Intelligence mide el impacto de las campañas publicitarias, te recomendamos visualizar el vídeo del evento con la intervención completa del equipo.
El evento se cerró con la presentación de los mejores trabajos premiados en el Cajamar PythonHack 2016.
Los modelos matemáticos se pueden aplicar a una gran variedad de ámbitos. Si te interesa este tema, te recomendamos echarle un vistazo a este artículo sobre cómo diagnosticar apneas con algoritmos.
También puede resultarte interesante este post sobre cómo detectar situaciones problemáticas en tu negocio de la misma forma.
¿Qué elementos consideras básicos para cualquier proyecto con datos? No dudes en dejarnos tu opinión en la sección de comentarios.
