Lección sin título

​Actividad 2.2 - Toma de decisiones impulsada por datos

​Instrucciones

En esta actividad encontrará una pregunta que corresponde a un caso de estudio "Optimización de Campañas Publicitarias".

1. Lea detenidamente el caso de estudio y en base a lo visto en la subunidad 2.2. Toma de decisiones impulsadas por datos y considerando los slides 7, 8 y 9, detecte en que momento del proceso la empresa usa el ANÁLISIS DE DATOS y en que parte usa MACHINE LEARNING para la toma de decisiones y mejora de sus procesos.

​Caso de Estudio: Optimización de Campañas Publicitarias

Una empresa de comercio electrónico desea optimizar sus campañas publicitarias en línea para aumentar las conversiones y maximizar el retorno de la inversión (ROI). Para lograr este objetivo, la empresa utiliza tanto el análisis de datos como el machine learning en diferentes etapas del proceso.

La empresa comienza recopilando y analizando datos históricos de campañas publicitarias anteriores. Utiliza herramientas de análisis de datos para examinar el rendimiento de diferentes anuncios, segmentos de audiencia, canales de marketing y períodos de tiempo. Identifica patrones y tendencias en los datos, como los tipos de anuncios que generan más clics o conversiones, los segmentos de audiencia más receptivos y los momentos del día con mayor actividad de compra. Este análisis proporciona información procesable para optimizar la estrategia de marketing, como ajustar el presupuesto de publicidad, refinar los mensajes de los anuncios o dirigir la publicidad a audiencias específicas.

Una vez que la empresa ha identificado patrones clave en los datos históricos, construye modelos predictivos. Entrena estos modelos utilizando ejemplos de datos históricos para predecir el rendimiento futuro de las campañas publicitarias. Por ejemplo, puede desarrollar un modelo de clasificación para predecir si un usuario realizará una compra después de hacer clic en un anuncio en función de características como la edad, el género, la ubicación geográfica y el historial de compras previas. También puede utilizar modelos de regresión para predecir el valor de vida del cliente (LTV) o el retorno de la inversión publicitaria (ROI) en función de diversas variables. Estos modelos aprenden de los datos y se ajustan continuamente a medida que se recopilan más datos y se ejecutan nuevas campañas publicitarias.