En el cambiante sector del marketing, la integración de la inteligencia artificial (IA) es más que una tendencia: es una necesidad. Sin embargo, la eficacia de la IA en el marketing depende en gran medida de la calidad de los datos con los que se alimenta a los algoritmos. Los datos limpios y bien estructurados son la base del éxito del uso de la IA. En este artículo, exploramos el papel fundamental de SQL en la preparación de datos para la IA, con una guía completa de las consultas SQL esenciales que los profesionales del marketing deben dominar.
La importancia de la preparación de datos:
Antes de aprovechar el poder de la IA, los profesionales del marketing deben emprender un meticuloso proceso de preparación de datos. Esto incluye la limpieza, transformación y agregación de datos con el fin de hacerlos aptos para algoritmos de aprendizaje automático (ML) y análisis avanzados. SQL (Structured Query Language) desempeña un papel fundamental en este proceso, ya que permite a los profesionales del marketing manipular los datos de forma eficiente y eficaz.
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Limpieza de datos: Garantizar la integridad de los datos
El primer paso en la preparación de los datos es asegurarse de que el conjunto de datos no contenga duplicados, valores omitidos ni errores. Veamos cómo abordar estas cuestiones:
- Eliminar duplicados
Para mantener la unicidad de los datos, utiliza la palabra clave `DISTINCT` o la cláusula `GROUP BY`. Por ejemplo, si deseas eliminar duplicados basándote en columnas específicas, puedes emplear el siguiente comando SQL:
O si deseas eliminar duplicados de una tabla basándote en columnas específicas:
- Tratamiento de datos no disponibles
El tratamiento de los valores omitidos es crucial para un modelo preciso de IA. Puedes rellenar estos huecos o eliminar las filas con valores NULL. Veamos cómo rellenar los NULL con un valor por defecto:
- Eliminar las filas con valores omitidos
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Preprocesamiento de datos: Transformación y mejora de datos
A menudo hay que transformar los datos a un formato adecuado o completarlos con nuevas características para mejorar los modelos de IA.
- Convertir tipos o formatos de datos
Es esencial unificar los formatos de las fechas. Por ejemplo, para convertir un formato de fecha:
- Quitar el mes y el año de una marca de tiempo
- Calcular nuevas características
La creación de métricas adicionales, como el valor de la vida útil del cliente o las puntuaciones de engagement, puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo de IA. Por ejemplo, para calcular el monto promedio de compra:
- Calcular una puntuación de engagement basada en las visitas al sitio web y las interacciones
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Agregación de datos: Resumir la información
La agregación de datos es fundamental para obtener resúmenes significativos que puedan utilizarse en modelos de IA.
- Agrupar datos
Para agrupar a los clientes por países y agregar su gasto total
- Calcular segmentos
Segmenta a los clientes por mes de registro y analiza el comportamiento de compra.
- Combinar datos
Los modelos de IA suelen requerir datos de múltiples fuentes. Las operaciones JOIN facilitan esta integración:
- Unir la información del cliente con la información de compra
Funciones de ventana para ejecutar totales o medias móviles
Para calcular el total de compras de cada cliente a lo largo del tiempo
A continuación, te mostramos la media móvil del gasto mensual de cada cliente:
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Ingeniería de características: Variables para el éxito
La ingeniería de características es esencial para mejorar el rendimiento de los modelos de IA mediante la creación de nuevas variables.
- Codificación de datos categóricos
Las variables categóricas deben codificarse numéricamente. Para la codificación one-hot:
Para la codificación de etiquetas (asignación de un valor numérico a las categorías):
- Características temporales
Las métricas RFM (Recency, Frequency, Monetary) son cruciales para segmentar a los clientes y predecir su comportamiento:
a. Recency: Días transcurridos desde la última compra
b. Frequency: Cantidad de compras
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Muestreo y partición de datos: Preparación para el análisis
La división de los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba es crucial cuando se trabaja con aprendizaje supervisado.
- Muestreo aleatorio
Para seleccionar aleatoriamente una muestra para las pruebas
- Muestreo estratificado
Para mantener las proporciones de las categorías durante el muestreo
Conclusión
Preparar los datos de marketing para las aplicaciones de IA requiere un enfoque sistemático que implique la limpieza, transformación y agregación de datos para obtener características significativas de lo que a menudo puede ser caos. Las consultas SQL que analizamos en este artículo representan tareas básicas que los profesionales del marketing deben realizar para preparar sus datos de forma eficaz.
Al dominar estas técnicas SQL, los profesionales del marketing pueden asegurarse de que sus datos están listos para la IA y los modelos de aprendizaje automático. Esta preparación no solo mejora la precisión de los insights derivados de los datos, sino que también impulsa mejores resultados empresariales. En la era del marketing basado en datos, la capacidad de manipular y preparar datos con eficacia es una habilidad inestimable que puede diferenciar a las marcas en un panorama competitivo.
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