1 Introducción
1.1 ¿Qué es el Análisis de Canastas de Compra?
El análisis de canastas o de cesta de compra (en inglés es conocido como Market Basket Analysis o simplemente por la sigla MBA) es un conjunto de técnicas de minería de datos (data mining)3 empleadas por los minoristas (retailers en inglés) para encontrar patrones de compra de sus clientes con el fin de aumentar las ventas.
El MBA es un tipo de aprendizaje de máquina no supervisado4 que emplea algoritmos y datos de transacciones (tirillas de compra) para encontrar combinaciones de artículos que aparecen juntos con frecuencia en las transacciones; es decir, que tienen co-ocurrencia. Estos algoritmos tienen como finalidad encontrar “reglas de asociación” que permitan determinar con una alta probabilidad qué producto (ítem) será comprado dado que ya se tienen en la canasta un determinado conjunto de ítems.
El MBA permite encontrar qué artículos compran frecuentemente los clientes juntos, generando un conjunto de Reglas de Asociación. Es decir, el MBA genera reglas de la forma “si pasa esto, entonces ocurre aquello” (en la jerga del business analytics este tipo de reglas se conocen con la sigla IFTTT que viene del inglés if this then that). En nuestro contexto, las reglas pueden ser del tipo “si ya se tiene en la canasta el producto A, entonces es probable que se incluyan los productos B y C en la canasta”. Estas reglas pueden ser empleadas para tomar decisiones de mercadeo, que responden a preguntas de negocio como ls que se discuten a continuación.
¿Qué producto “impulsa” la compra de otros productos? Aunque las personas tengan en su mano una lista de compras, los productos no son para el consumidor un listado independiente. Los productos se entienden bajo agrupaciones conceptuales o categorías5 (categorización).
Por ejemplo, en la categoría de aseo personal encontramos jabón para el cuerpo o manos, shampoo, acondicionador, desodorante, cepillos de dientes. La subcategoría de shampoo se puede clasificar por tipo de cabello: rubio, negro, rizado, seco, graso. En este ejemplo, supongamos que el MBA muestra que cuando las personas compran acondicionador (producto A), es altamente probable que compren shampoo (producto B). De esta manera, tiene sentido crear una oferta shampoo + acondicionador para recordar y motivar la compra del producto que tiene baja rotación. Así, el MBA facilita estrategias exitosas en la administración de la categoría o category management6 (categorización).
¿Cómo debo exhibir los productos en el punto de venta de forma diferente a la convencional? El punto de venta es el lugar en el que el consumidor puede encontrar y comprar el producto; este concepto se conoce como canal de venta7 (canales de marketing).
El MBA puede mostrar cómo enriquecer creativamente una categoría de productos, lo cual agregaría valor al consumidor. Por ejemplo, las frutas y verduras son una gran categoría y están todas ubicadas en la misma área (además por condiciones de refrigeración). Supongamos que el MBA muestra que las personas que compran pepino (producto A) también compran con una alta probabilidad lemon pepper8 (producto B). Una buena proporción de consumidores que compran pepino tal vez no había pensado en esta combinación. De esta manera sería pertinente crear una exhibición cruzada ubicando el lemon pepper junto al pepino. La exhibición cruzada es una forma de marketing cruzado9 (cross merchandising); en este caso, el cruce de un producto a la otra categoría sugiere visualmente a las personas que esta es una buena combinación y motiva la compra de ambos productos (Drèze & Hoch, 1998). Otra opción es que un promotor de ventas haga la recomendación; dado que la persona quiere comprar A, le recomienda comprar B. Esto se conoce como venta cruzada (Coss-selling) e implica que ya el consumidor quiere comprar un producto inicial y un vendedor o un sistema de recomendación automatizado le sugiere un producto complementario (Kocas et al., 2018).
¿Puedo sacar de mi portafolio este producto sin afectar las compras de otros productos? Para el consumidor, el canal de distribución o punto de venta debe generar valor, permitirle acceder a productos que se ajusten a sus necesidades. Por ejemplo, la razón de ser de una librería es vender libros, aunque cada vez las personas leen menos libros o incluso sustituyen el libro físico por un e-book. El café no es la razón de ser de una librería. Entonces, ¿debería eliminar el café de su portafolio de productos y dedicarse a vender libros?
A primera vista, sería mejor concentrarse en los libros y no “molestarse” con el inventario y producción de café. Sin embargo, el MBA nos puede mostrar en qué medida la compra de libros realmente ocurre simultáneamente a la compra de café; los libros co-ocurren con el café. Entonces, aunque no sea el producto principal, es el “ancla” que lleva a las personas a la librería; buscan un café y, ya que están allí, llevan un libro que se antojan de leer en ese momento. Este ejemplo tiene además el objetivo de señalar que el MBA permitiría identificar estrategias para un negocio que debe transformarse.
El MBA nos muestra qué artículos están asociados a comprar un libro. De esta manera, el tomador de decisiones debe interpretar estrategicamente los resultados del MBA y formular preguntas pertinentes que se puedan responder con dichos resultados. Por ejemplo: ¿qué artículos están comprando las personas que me permiten entender su motivación por entrar a la tienda (de libros)? Y una pregunta más abstracta: ¿qué es lo que la persona está buscando en la librería? Se podría llegar a conclusiones tan inesperadas como que la librería no “vende libros”, vende un espacio de tranquilidad y relajación; al ofrecer un café (y no un libro), la frecuencia de visita y de compra puede ser mayor.
¿Qué productos tienen sentido poner en un “combo” promocional? El combo une productos que son complementarios o conceptualmente coherentes10 (combo). Por ejemplo, supongamos que una tienda vende solo cuadernos, lápices, crispetas y gaseosas. ¿Cuáles productos son complementarios? Es decir, ¿cuáles productos podrían unirse para formar un combo?
Convencionalmente, la construcción de combos se realiza de manera intuitiva. Sin embargo, también se puede basar en datos obtenidos a través de los resultados del MBA. Los combos tienen sentido para el fabricante y el canal de distribución porque motivan la venta de ambos productos, o quizás impulsen la venta de un producto que no tiene alta rotación. El combo tiene sentido para el consumidor porque reduce el precio total de ambos productos y porque le permite recordar que hay un producto que quizás va a necesitar en una ocasión cercana al consumo del primero.
Por ejemplo, la persona tiene una herida y va rápidamente a la farmacia para comprar un medicamento que le permita desinfectar la herida. En el afán, puede olvidar que necesita algo para cubrir la herida (una gaza). Un combo puede ofrecer el desinfectante de herida con una gaza estéril. Por otro lado, el MBA también nos puede mostrar qué productos son complementarios y casi siempre se llevan juntos, de tal manera que crear un combo no es necesario para estimular su consumo y se pueden vender a su precio regular sin necesidad de generar un descuento.
¿Qué cliente que no está consumiendo un producto tiene una alta probabilidad de comprarlo? Las decisiones de compra11 de consumidores habituales permite encontrar patrones que pueden ser generalizables a otros consumidores con ciertas características (en este caso canastas), aunque estos consumidores no sean conscientes de ese patrón. Por ejemplo, una persona que inicia en la afición de los asados compra todo lo que piensa que puede necesitar: la parrilla (gas o carbón), carne, cuchillos y tabla para cortar. Sin embargo, la persona no es consiente de la necesidad de un utensilio para girar la carne en la parrilla, buscando la cocción ideal.
La regla de asociación fruto del MBA puede sugerir que compre unas pinzas (producto B), dado que ya tiene en su cesta la parrilla (gas o carbón), carne, cuchillos y tabla para cortar (conjunto de productos A). El MBA no solo permite motivar la compra de productos coherentes dentro de un sistema, sino que es de considerable ayuda para el consumidor al hacerle recomendaciones que le faciliten la vida. Por ejemplo, para la celebración de cumpleaños de un ser querido, compras la torta, el helado, incluso la decoración que dice “feliz cumpleaños”. Esta celebración es crucial, pero solo ocurre una vez al año y quizás no eres experto organizador de fiestas de cumpleaños. Entonces, cuando llegas a casa, te das cuenta de que olvidaste las velas para la torta. El MBA no solo permite hacer un sistema de recomendaciones, sino también listas de compra para diferentes ocasiones, generando valor a los consumidores y mayor fidelidad.
¿Será necesario el descuento en este producto? La táctica de descuento en el precio de un producto12 (descuento) puede utilizar los resultados del MBA para determinar su pertinencia. A partir del MBA, es posible determinar qué producto A puede tener en descuento para motivar la compra del producto B. Es decir, al disminuir el precio de un producto, aumentaría la compra de dicho producto y, como consecuencia, es posible afectar la compra de otros productos que no están en descuento.
Por ejemplo, una tienda de artículos para el colegio ofrece los morrales con un 30% de descuento. El MBA me muestra que, al comprar un morral, las personas compran lonchera. Entonces el descuento en morrales también impulsa la compra de loncheras. De esta manera, el MBA me permite saber sobre qué producto debo hacer el descuento. Al aplicar el descuento sobre la lonchera, el consumidor no va a comprar muchas más loncheras, y el descuento tampoco impulsa la compra del morral. Es importante anotar que el MBA no nos permitirá decidir sobre el monto del descuento.
¿Puedo hacer una oferta personalizada? Las estrategias de marketing (Kotler & Armstrong, 2012) utilizan cada vez menos el marketing masivo13 (marketing masivo) y en cambio priorizan necesidades del consumidor bajo la idea de marketing de nicho14 (marketing de nicho) o marketing personalizado15 (marketing personalizado). A través del MBA es posible emplear patrones de compra de productos de otros consumidores para personalizar la experiencia de otro consumidor con una canasta similar y así realizar una comunicación o descuento coherente con sus hábitos.
Por ejemplo, en la categoría dermocosmética, una persona de 15 años compra un producto para el acné. El MBA puede además recomendarle el limpiador facial propio para su condición y además recordarle, cuando se está agotando el producto, continuar su tratamiento y complementarlo con productos seguros para su necesidad específica, dado que esos son los productos (conjunto de productos B) que típicamente lleva en su canasta un consumidor que ya tiene un producto para el acné (producto A).
¿Qué tener en cuenta al diseñar piezas de comunicación virtuales o físicas? Al entender que la compra de un producto A se asocia a la compra del producto B o C, quienes diseñan piezas publicitarias obtienen información valiosa para inspirar su creatividad de los resultados de un MBA. La comunicación puede hacer énfasis en un descuento por combo de productos (A+B). Descuento en vinagreta por la compra de canasta de verduras. También puede tener un diseño que considere el contexto de consumo. De esta manera, la comunicación sugiere que, al comprar el producto A, recuerde llevar el producto B. Estos combos también pueden ser alianzas entre diferentes marcas o empresas (Arboleda & Alonso, 2016). Por ejemplo, si invita a los amigos el fin de semana a ver el partido, el anfitrión puede ofrecer perros calientes (producto A) acompañados por cerveza (producto B) y papitas (producto C). El MBA permite guiar la creatividad en la comunicación al ofrecer productos complementarios en la canasta de compra.
El MBA permite responder este tipo de preguntas estratégicas para el negocio al observar una relación entre un producto o un conjunto de ellos y otros productos con los que se asocia. En últimas, se espera que el MBA pueda aumentar las ventas y la satisfacción de los clientes.
Empleando los datos de las canastas de compra (transacciones) para determinar qué productos se compran frecuentemente juntos, los minoristas pueden optimizar la colocación de los productos, realizar ofertas especiales y crear nuevos paquetes de productos para fomentar más ventas de estas combinaciones.
El objetivo último del MBA es que los minoristas puedan tomar acciones, basadas en datos, que generen ventas adicionales, al tiempo que la experiencia de compra sea más personalizada y valiosa para los clientes. Al utilizar el MBA, se puede generar una mejor experiencia de compra a los clientes y generar un mayor sentimiento o lealtad de marca hacia la organización.
1.2 Una historia mítica
Antes de entrar en el detalle, es importante contar una historia que se ha convertido en mito sobre el MBA. Es común escuchar una historia sobre cerveza y pañales que se cuenta en los salones de clase cuando se realiza la introducción al tema del MBA. ¡Y este libro no puede ser la excepción! La historia es más o menos la siguiente.
En una cadena de supermercados en los Estados Unidos, a inicios de la década de los 90, unos analistas empezaron a combinar las diferentes fuentes de datos disponibles para entender mejor los patrones de compra en cada uno de los almacenes. Los analistas combinaron los datos de su sistema de tarjetas de fidelidad con los de sus sistemas de los puntos de venta.
La primera base de datos proporcionaba datos demográficos de los clientes y la segunda base de datos contenía las tirillas de compra de sus clientes. Es decir, la segunda base les permitía conocer dónde, cuándo y qué compraban sus clientes. Tras combinar los datos, se encontraron patrones reveladores, pero otros obvios. Por ejemplo, por el lado de las reglas obvias, se encontró que los clientes que compran ginebra también suelen comprar agua tónica y a menudo también compran limones (para hacer gin and tonic).
Pero no todo era obvio. Los analistas descubrieron que cuando los hombres compraban pañales los jueves y los sábados, también tendían a incluir en su carrito de compra cerveza. Un análisis más detallado demostró que estos compradores solían hacer sus compras para toda la semana los sábados y los jueves solo compraban algunos artículos. Los analistas concluyeron que los hombres jóvenes compraban la cerveza para tenerla disponible para el fin de semana.
La historia continúa con que la cadena decidió acercar la exhibición de la cerveza junto a la de los pañales. Además, no ofreció ningún tipo de descuento o combo para la cerveza y los pañales los días jueves. Este es el conocido “mito” de la cerveza y los pañales. Todo parece ser un mito, pues no está documentado que esto en efecto haya ocurrido. Algunas personas narran la historia diciendo que la cadena de almacenes era del medio oeste (Midwest) de los Estados Unidos. Otras versiones de la historia dicen que Walmart es esa cadena de supermercados. Pero esta versión de la historia ha sido desmentida por fuentes de Walmart (ver, por ejemplo, Contemporary Analysis (2022) o Power (2002)).
Realmente, todo parece más un mito que permite explicar el potencial de las técnicas de MBA. Pero, como todo mito, esta historia parece que está basada en algo de realidad. Diferentes fuentes (como por ejemplo Madsen (2017), Power (2002), Swoyer (2016) o CBR (1998)) cuentan que en 1992 un grupo de consultores de la compañía Teradata analizaron aproximadamente 1,2 millones de canastas de mercado (tirillas de compra) de aproximadamente 25 almacenes de la cadena Osco Drug. El análisis permitió concluir que entre las 5 y las 7 de la tarde los consumidores compraban cerveza y pañales. También está claro que en ese momento los gerentes de Osco no emplearon esta relación para acercar los lugares de exhibición de los dos productos, como dice el mito.
Este es el mito de la cerveza y los pañales que inspira a todos los estudiantes de esta área del business analytics. Así como en el mito, esperamos que este libro te ayude a encontrar canastas inesperadas que potencialicen el valor de la compra que hace el consumidor y que fortalezcan al negocio minorista.
1.3 El MBA y el Business Analytics
Ya sea un mito o no la historia de la cerveza y los pañales, en todo caso lo que sí es un hecho es que el Market Basket Analysis (MBA) se emplea en la actualidad para identificar patrones de compra y mejorar la estrategia de ventas. Hoy las técnicas para realizar MBA hacen parte de la caja de herramientas del business analytics. El business analytics es el proceso científico de transformar datos en insights con el propósito de tomar mejores decisiones (Ver Capítulo 1 de Alonso (2024) para una mayor discusión).
El MBA es una tarea del business analytics que emplea algoritmos para descubrir qué productos suelen comprarse juntos y así ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes. En el proceso científico de transformar datos en insights existen diferentes actividades que van desde la recolección de datos y su almacenamiento hasta la toma de la decisión, pasando por la extracción, limpieza y preparación de los datos, su exploración y visualización y el modelado que se requiera para responder a la pregunta de negocio planteada.
Figura 1.1: Material multimedia: roles en la analítica
Como se discute en el Prefacio, este libro está dirigido tanto a científicos de datos como a analytics translators16. El científico de datos es la persona que organiza los datos y descubre las reglas de asociación del MBA. El analytics translator es quien tiene en mente la estrategia del negocio, y de acuerdo con las decisiones que desea tomar la organización, establece prioridades en las reglas de asociación para finalmente llevar los resultados del MBA a la práctica. Aunque son roles diferentes, ambos deben estar coordinados para generar reglas de asociación y decisiones pertinentes para el negocio.
Por otro lado, al centrarnos en lo que se puede hacer con los datos en el mundo del business analytics, podemos clasificar las actividades realizadas con los datos en diferentes tareas. Como se discute en Alonso (2024), las tareas que se desarrollan en el business analytics, en la mayoría de los casos, se pueden clasificar en ocho17:
Clasificar
Hacer regresiones
Detectar anomalías
Formar clústeres
Hacer pronósticos
Visualizar
Resumir datos
Encontrar Reglas de Asociación
Por otro lado, es común clasificar los ejercicios de analítica en cuatro tipos de analítica según el propósito del análisis:
Analítica Descriptiva: Esta analítica se enfoca en resumir y visualizar los datos para obtener información sobre lo que ha sucedido en el pasado. Ayuda a comprender patrones y tendencias.
Analítica Diagnóstica: Esta analítica busca entender por qué algo ha sucedido. Examina los datos para identificar las causas raíz de los problemas o éxitos pasados.
Analítica Predictiva: Esta analítica utiliza modelos estadísticos y de aprendizaje de máquina para hacer pronósticos y predecir eventos futuros.
Analítica Prescriptiva: Esta analítica se centra en recomendar acciones y soluciones óptimas para lograr un objetivo.
Figura 1.2: Material multimedia: tipos de analítica
Estos cuatro tipos de analítica engloban las 8 tareas del business analytics. El MBA se emplea para realizar la tarea de encontrar asociaciones que implica realizar analítica descriptiva y prescriptiva (Ver Figura 1.3).
Figura 1.3: Relación entre las tareas de analítica y los tipos de analítica
La analítica descriptiva responde a la pregunta: ¿qué está pasando en mi negocio? El MBA puede ayudar a describir cómo es la composición de las canastas que compran los consumidores y cuáles son más frecuentes que otras. Esto lo estudiaremos en el Capítulo 2.
La analítica predictiva permite responder a la pregunta: ¿qué ocurrirá en mi negocio? El MBA permite hacer conjeturas de que otros productos se incluirán en la canasta del consumidor dados los productos que ya se encuentran en un conjunto de productos. Esto lo discutiremos en detalle en el Capítulo 3.
La analítica prescriptiva busca responder la pregunta: ¿qué necesito hacer? El MBA nos permite hacer este tipo de analítica al sugerir claramente qué ítem será comprado dado que ya existe en la canasta otro bien. Esto lo discutiremos en detalle en el Capítulo 3.
1.4 Comentarios finales
En el Capítulo 2 discutiremos los principios del MBA por medio de un ejemplo sencillo. El ejemplo permite a lectores interesados en el rol de científico de datos como a lectores en el rol de analytics translator entender la lógica detrás de este análisis. En el Capítulo 3 se desarrolla un ejemplo con datos reales mostrando el paso a paso de un MBA empleando R.
Si bien el Capítulo 3 está dirigido al rol de científico de datos, es muy útil para el rol de analytics translator entender la “carpintería” detrás de un MBA. Como parte de un equipo, es importante que cada uno de los roles tenga un conocimiento general de los conceptos y de los procedimientos necesarios para el desarrollo de un MBA. Esto facilitará la colaboración y la comprensión mutua dentro del equipo. Finalmente, el Capítulo 4 discute las posibles formas de visualizar los resultados de un MBA, siendo este capítulo de igual importancia para ambos roles.
Referencias
Estas técnicas también son llamadas en la literatura del aprendizaje de máquina como técnicas de minería de asociación (Association Mining).↩︎
En el campo del aprendizaje de máquina se distinguen dos tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado se caracteriza por emplear datos de entrenamiento etiquetados; es decir, con la respuesta correcta ya conocida. Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado los datos no están etiquetados. Es decir, no tiene datos que contengan la “respuesta correcta”. El aprendizaje no supervisado busca descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos.↩︎
En mercadeo se usa el concepto de categorización para construir grupos de productos en la mente del consumidor (Rooderkerk & Lehmann, 2021). Esto es útil porque facilita la toma de decisiones al consumidor (Arboleda & Arce-Lopera, 2015). Al clasificar un objeto bajo una categoría, le hace más fácil a la persona recordarlo y rápidamente inferir atributos y beneficios de acuerdo con los demás elementos de la categoría. En el canal minorista, la construcción de categorías permite organizar las exhibiciones de acuerdo con la forma como se agrupan conceptualmente los productos. En el punto de venta, las categorías permiten organizar los artículos en la góndola de la tienda mostrando al consumidor todas las opciones disponibles que permiten responder a una necesidad que es coherente con la función o beneficio que ofrecen.↩︎
Category Management es la ubicación de productos en el punto de venta de tal forma que faciliten al consumidor la toma de decisión y a la tienda la venta de productos (Pascucci et al., 2022). A través del category management se debe entender cuál producto debe estar junto a otro para lograr una mayor venta. Esta ubicación de los productos en la categoría puede además estar asociada a un descuento o paquete promocional.↩︎
La razón de ser de los canales de marketing como tiendas, supermercados u otros puntos de venta (POP o point of purchase) es crear un “espacio” donde el consumidor pueda encontrar el producto. El canal es rentable en la medida en que este espacio que se ocupa con un producto se desocupa rápidamente. Esto se conoce como rotación del inventario. Si el producto no rota rápidamente, o no se vende, la tienda no va a ser rentable y debe cerrar su oferta. El valor que tiene el punto de venta para el consumidor es permitirle encontrar los productos que necesita y para esto el canal debe entender cómo exhibir los productos.↩︎
El lemon pepper es un condimento cuya traducción sería pimienta con limón.↩︎
El marketing cruzado, cross merchandising o promoción cruzada es una estrategia de marketing visual para el punto de venta en la que las empresas o marcas se unen para ayudarse mutuamente a aumentar las ventas. La exhibición cruzada permite “sacar” a un producto de su categoría y llevarlo a otra en la que no corresponde, pero su presencia permite entender el producto de la exhibición original de una forma diferente. De esta manera, las exhibiciones cruzadas se pueden utilizar para recordar o motivar al consumidor a llevar un producto que no estaría comprando habitualmente, pero que puede querer como un buen complemento.↩︎
Un combo es un conjunto de productos que se ofrecen como un solo paquete a un precio menor que si el consumidor decidiera comprarlos por separado.↩︎
Los consumidores toman decisiones de acuerdo a sus hábitos, experiencia, según lo que conocen y lo que antes han hecho. En la medida en que el consumidor aprende de un producto y tiene más experiencia con una situación de consumo, puede cambiar o modificar los productos que necesita y demanda.↩︎
El descuento o la reducción de precio busca que un producto se venda más rápido o llegue a un mayor número de personas. La decisión de descuento debe ser estratégica al considerar las implicaciones que tiene en la confianza por el producto y el aumento en la demanda (Arboleda & Alonso, 2016). Si el producto baja de precio, sin un argumento temporal, el consumidor podrá tener la percepción de que el producto ha disminuido su calidad o cantidad. Por el contrario, al argumentar que hay un descuento “limitado” en el tiempo o en unidades, el consumidor podrá entender que el producto no cambia sus atributos y beneficios, pero podrá obtenerlo a un menor precio por tiempo limitado. En este caso, el tendero podrá esperar un aumento en la demanda del producto. La idea de tiempo limitado genera en el consumidor la percepción de escasez y, bajo esta idea, motiva la compra. Sin embargo, esta “escasez” debe ser real o temporal; de lo contrario, genera la idea de engaño.↩︎
El marketing masivo realiza una oferta de producto, estrategias de comunicación, canal y precio que lleguen a “todas” las personas sin establecer prioridades por segmentos de consumidores.↩︎
El marketing de nicho realiza una segmentación del consumidor de manera específica entendiendo su ubicación geográfica, condiciones demográficas, características propias de su momento de vida, motivaciones y hábitos de consumo. La especificidad del grupo objetivo, señala un grupo de personas relativamente reducido en comparación con el marketing masivo. De acuerdo con la definición de preferencias del segmento-nicho, se diseña un producto para este grupo de consumidores específicamente (target) y de manera coherente se toman decisiones de precio, canal y comunicación.↩︎
El marketing personalizado establece con el consumidor una relación uno a uno, busca apelar a intereses y necesidades específicas. Con este objetivo, el marketing personalizado requiere de herramientas tecnológicas que puedan “entender” al consumidor en su historia de consumo del producto, otros productos, u comportamientos observados sistemáticamente para así hacer recomendaciones específicas al interés de cada persona.↩︎
Las actividades que permiten pasar de datos a insights para la toma de decisiones son desarrolladas por un equipo con profesionales calificados que tienen diferentes competencias y roles. En estos equipos son pieza clave el científico de datos y el analytics translator. El científico de datos estima y entrena modelos estadísticos y de inteligencia artificial para resolver las preguntas de negocio planteadas. El analytics translator facilita la comunicación entre el equipo de científicos de datos, los tomadores de decisiones, así como con los stakeholders del proyecto. Su rol principal es traducir el lenguaje técnico del científico de datos a un lenguaje comprensible para los tomadores de decisiones. Además, el analytics translator también se encarga de identificar las necesidades y objetivos del negocio, para asegurarse de que el trabajo del científico de datos esté alineado con ellos. De esta manera, el analytics translator juega un papel fundamental en el éxito de un proyecto de análisis de datos, garantizando una comunicación clara y efectiva entre todas.↩︎
Ver Capítulo 1 de Alonso (2024) para una descripción de cada una de estas tareas.↩︎