Analytics en la industria de viajes

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Al llegar octubre y con él el otoño las ofertas de viajes son diversas, con lo cual podría ser una buena oportunidad para visitar ese destino que tanto querías y si finalmente no pudiste coger vacaciones en agosto, ahora es la fecha que tanto esperabas.

Aunque te parezca llamativo el análisis predictivo tiene muchos usos y la industria de viajes no podía ser la excepción. La gran cantidad de datos que se generan en hoteles, cruceros, aerolíneas en combinación con modelos predictivos, abre un abanico de posibilidades para las compañías aéreas, aeropuertos, agencias de viajes … y por supuesto a los viajeros.

Aquí hay algunos ejemplos que utilizan componentes de análisis predictivo:

Los sistemas de recomendación en productos de viaje

Hay miles de posibles combinaciones de vuelos de conexión en Madrid y Barcelona, por ejemplo, y esta cifra se desborda cuando se hacen combinaciones de posibles servicios. Pero qué soluciones de viajes y servicios son relevantes para un pasajero determinado? ¿Qué hotel es el más oportuno para una pareja joven que acaba de reservar sus vuelos para sus próximas vacaciones de verano? Los sistemas de recomendación proporcionan un valor de ganancia para los usuarios. El análisis predictivo ayuda a entender mejor las necesidades del usuario y combina este conocimiento para posibles productos y servicios.

Reconocimiento de sistemas para fines de viaje

Nuestro cerebro humano responde a los estímulos procedentes de diferentes sentidos. Ellos se adaptan a entender las formas naturales de comunicación como: las imágenes que vienen de los sonidos en lugar de la información escrita. Con el desarrollo de Deep Learning y otros algoritmos de inteligencia artificial, el tratamiento de estos datos no estructurados no es de ciencia ficción. Las máquinas son ahora capaces de entender las imágenes y sonidos, y en algunos casos, incluso mejor que los cerebros humanos. Esto trae nuevas oportunidades para aplicaciones en la industria de viajes: de la inspiración (¿ Dónde ir?) a la automatización de las reservas.

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Optimización de la conversión para los productos de viaje y campañas de publicidad online

El marketing online se centra en la conversión; es decir, la posibilidad de vender productos o servicios con la mínima exposición. Atraer a los usuarios a un anuncio no es suficiente si los clientes no están comprando. Los nuevos algoritmos de predicción podrían estimar la conversión y ayudar a definir mejor los productos de viaje, la publicación de anuncios y finalmente, optimizar las campañas de publicidad. Estos algoritmos avanzados, alimentados con información de viajes, se vuelven más y más capaces de entender las necesidades de los pasajeros, en especial se basan en una combinación de cientos de factores específicos que se han encontrado y que son relevantes para los viajeros. Esto abre enormes oportunidades para la publicidad online.

Análisis de Redes Sociales

El monitoreo de las redes sociales es una tarea estratégica, aquí un caso: se ha estimado que el 90% de los viajeros estadounidenses (que tienen un smartphone) comparten fotos y experiencias sobre sus viajes en las redes sociales. Del mismo modo, millones de comentarios relacionados con los viajes se comparten en internet todos los días. El análisis de sentimiento permite la estimación de la polaridad de estos mensajes (por ejemplo, comentarios, tweets) en mili-segundos. Eso significa saber si son positivos, negativos, y así sucesivamente. El análisis predictivo también ha sido utilizado en las redes sociales para los usuarios más famosos, sus intereses y necesidades.

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Ofertas de viajes

Los viajeros están buscando cada vez más experiencias personalizadas. Sin analítica predictiva esta tarea es imposible. En pocos segundos el sistema predice lo que quiere el cliente y luego adapta la oferta en consecuencia.

Detección de fraude

Y para terminar os comentamos que hay más de tres millones de pasajeros por año en todo el mundo que generan un gran número de transacciones en línea y que necesitan ser validadas en tiempo real.

Las pérdidas provenientes de fraude en los pagos y otras transacciones relacionadas son significativos. El análisis predictivo juega un papel importante en la detección de fraudes e incluso en los ataques cibernéticos contra los sistemas “verdaderos”de los casos de “falsos positivos” detectados.

 

 

 

 Fuente

 bigdata-madesimple.com

 

 

 

 

 

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¿ME RECOMIENDAS?

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El hábito de recomendar es algo que hacemos por inercia constantemente, recuerda este escenario, tú, cuando vas a salir a un restaurante o una fiesta y tu pareja te pregunta qué ropa le queda mejor, o cuando alguien viaja a algún país y quiere saber qué lugares visitar, o dónde alojarse.  A veces ya nos sale inconscientemente el recomendar algo. La pregunta clave en este contexto, sería si las recomendaciones que damos a nuestros amigos, conocidos o familiares son acertadas.

Hoy en nuestro blog hablaremos sobre los sistemas de recomendación y de qué manera serán útiles en tu empresa. Estos básicamente se convierten en una potente herramienta que permite extraer valor a partir de tus bases de datos. Por otro lado sirven para facilitar a tus clientes productos o servicios de tu compañía en los que podrían estar interesados, al mismo tiempo que ayudan a tu negocio a generar nuevas ventas. Para ello, existen diferentes técnicas que nos pueden generar recomendaciones personalizadas en términos de contenidos, productos o servicios.

Nuestra solución

En Conento  aplicamos diferentes enfoques de recomendación (contenido, técnicas de clustering, conocimiento y filtros colaborativos) con la finalidad de dar lugar a una respuesta híbrida que alinee las fortalezas de cada técnica para proporcionar un sistema de recomendación robusto y fiable.

Nuestra solución permite distribuir recomendaciones de productos de manera óptima entre los miembros de una cartera de clientes. Para ello hemos abordado el problema de reparto de recomendaciones como un problema de optimización matemática en el que se busca maximizar, bajo determinadas restricciones, la suma de las afinidades de los clientes por los productos que están siendo recomendados.

El resultado es una herramienta de marketing dirigido, versátil y flexible que facilita la ejecución de las campañas comerciales diseñadas.

En tus zapatos

SONY DSCY aunque el comercio electrónico ha sido el principal impulsor de los sistemas de recomendación, su aplicación no se limita al entorno web ni al comercio on-line pudiendo, encontrar aplicaciones en hoteles, telecomunicaciones, gran consumo, banca, gestión documental, etc.

En el caso de cadenas hoteleras se podrían recomendar a los huéspedes actividades de ocio, restaurantes temáticos o incluso según su situación geográfica, mostrar opciones cerca de dónde estén.

Si hablamos de una empresa de telecomunicaciones según los gustos de los clientes se podría recomendar además de los servicios convencionales opciones de: películas, series, ligas deportivas, todo pensado y preparado para mejorar el lifestyle de sus consumidores.

En el sector de gran consumo algunos clientes no responden a las campañas promocionales y la compañía prefiere derivar esfuerzos hacia clientes con una mayor respuesta. Para facilitar esta funcionalidad el modelo desarrollado por CONENTO contempla la creación de listados que permitan restar prioridad e incluso excluir del proceso de reparto a los clientes contenidos en dicha lista.

¡Pensamos en ti!

Los sistemas de recomendación proporcionan una herramienta efectiva de marketing directo y relacional que te permite crear experiencias de compra personalizadas para cada cliente. Además favorecen las ventas de tu compañía al promocionar el cross-selling y el up-selling al mismo tiempo que te ayudan a establecer relaciones de alto valor añadido con tus clientes.

En CONENTO hemos desarrollado una herramienta que además de construir recomendaciones, permite repartirlas de manera óptima facilitando tanto el diseño como la ejecución de cualquier campaña comercial.

Y para que puedas estar más informado de cómo lo hacemos y nuestra mecánica de trabajo acerca de los sistemas de recomendación hemos elaborado un WHITE PAPER completo para ti.

 

 

 

 

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Un poco de analytics en IoT no viene mal

A photo by Peter Nguyen. unsplash.com/photos/CQhgno3yhv8
El internet de las cosas (IOT) está revolucionando los sectores: Seguros, finanzas, servicios públicos, automoción, farmacia, retail… y para experimentar sus beneficios, las empresas suelen cambiar, no sólo su forma de almacenar los datos sino también la manera de orientar sus estrategias de analítica predictiva.

El análisis predictivo aplicado al Internet de las Cosas (IoT) se está volviendo cada vez más conocido a través del mantenimiento predictivo. Las empresas instalan sensores en sus equipos y luego utilizan modelos de diagnóstico para aprender qué datos de los sensores están asociados con problemas o fallos de productos.

Se pueden crear modelos predictivos que sugieran la probabilidad del fracaso y lo que se debe hacer para prevenirlo. Éstos se encuentran típicamente en aplicaciones industriales como las turbinas de gas, molinos de viento, y las locomotoras, pero las empresas también  los están utilizando en la construcción de ascensores y dispositivos en puntos de venta. Si hablamos de sanidad, aquí se utilizan datos de dispositivos médicos para ayudar a predecir la aparición de problemas graves de salud en los seres humanos o animales.

Iot en todas partes

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Los sensores del IoT se pueden colocar en cualquier sitio con la finalidad de crear una red colectiva que conecte dispositivos y genere datos en un flujo continuo. La analítica predictiva optimiza, al contextualizar de esta forma, el valor del internet de las cosas permitiendo, por ejemplo:

Aumentar la productividad y la eficacia del mantenimiento predictivo en un entorno de producción, al entender mejor lo que está sucediendo y mantener los equipos en funcionamiento.

  •     Reducir costes de inventario y optimizar esta función.
  •     Mejora los niveles de calidad de los productos y servicios, al obtener mayor información sobre su deterioro y formas de uso más extendidas.
  •     Evitar las pausas y tiempos muertos en la función del transporte mejorando el diseño de rutas ya la capacidad de tomar decisiones en tiempo real que ayuden a solucionar imprevistos.
  •     Establecer los niveles de coste de un servicio más bajos con el nivel de calidad más elevado, de acuerdo a perfil de cada cliente en los sectores de seguros y energía.

 

Ahora son cada vez más las empresas que pueden permitirse el almacenar y analizar los datos asociados con el internet de las cosas, debido a los avances en grandes volúmenes de datos y análisis. Sin embargo, estas organizaciones tendrán que reconsiderar la forma en que utilizan big data, para asegurarse de tener las infraestructuras apropiadas para aprovecharlo.

Sin embargo, para otras organizaciones que tratan de dar sus primeros pasos en el análisis de datos procedentes del IoT, los retos de la combinación de varias plataformas de grandes volúmenes de datos y la complejidad del uso de determinadas herramientas de análisis, en arquitecturas que difícilmente pueden hacer frente a la avalancha de información, sólo acaban de comenzar. Ambas han aprendido que para profundizar en los modelos estadísticos a partir del Internet de las cosas, antes hace falta estar preparados para ello.

Hay que tener en cuenta que la curva de aprendizaje no es la misma en todas las organizaciones y hay que ser conscientes de que se trata de un proceso que requiere del tiempo y el expertise necesarios, para poder obtener el anhelado éxito.

 

 

 

 

Fuente

 

www.lantares.com

dupress.deloitte.com

 

 

 

 

 

 

 

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Transformación financiera con Cloud computing y Big Data

 

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Siendo conscientes que el Big Data y Analytics tienen un enorme potencial para cambiar los negocios. Los rápidos avances tecnológicos y su disponibilidad están haciendo posible procesar y analizar enormes volúmenes de datos multi-estructurados, que proceden de diversas fuentes (tanto internas como externas) y que cambian a una gran velocidad.

Aunque en España solo un pequeño porcentaje de entidades en el sector financiero ha desarrollado experiencias de Big Data, es el momento de empezar a eliminar las barreras para el desarrollo de estas iniciativas, emprendiendo un profundo proceso de capacitación y transformación que debe generarse de forma coordinada, a partir de la estrategia corporativa y de clientes y con el soporte continuado de la tecnología.

Las empresas del sector financiero deben liderar esta revolución: continuamente generan y adquieren nueva información, cuentan ya con regulación para el tratamiento de datos y la gestión del riesgo y disponen de las capacidades tecnológicas requeridas para explotar Big Data y Analytics obteniendo ventajas competitivas.

Aumento en el uso de Biga Data

Los mundos de Finanzas y EPM (Enterprise performance management) o Gestión del rendimiento empresarial, están cambiando rápidamente. Los equipos de finanzas están  asesorando a los directivos a tomar mejores decisiones que pueden afectar los resultados futuros.

Para tener una mejor idea del pulso del mercado en 2016, a principios de este año Host Analytics patrocinó una encuesta que fue ejecutada por Radio Global Research. La encuesta fue tomada por aproximadamente 250 ejecutivos de finanzas en Estados Unidos. Las áreas clave de enfoque incluyen la misión de Hacienda, Finanzas y clave de Gestión de rendimiento empresarial (EPM).

Según éste estudio, el uso de Big Data en la planificación y presentación de informes es bastante baja, un 28%, mientras que el 71% de los encuestados indicaron planes para aprovechar los grandes volúmenes de datos en estos procesos durante los próximos 1-3 años. En cuanto a qué tipo de grandes volúmenes de datos se utiliza con mayor frecuencia en la planificación financiera, los datos de ventas fueron clasificados como los más altos en un 73%, seguido de datos de la Web en 67% y la de inventario de datos en un 65%.

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El uso de soluciones basadas en la nube de EPM

Cuando se le preguntó sobre el uso de software EPM basada en la nube, el 41% de los encuestados indicaron que ya estaban usando soluciones basadas en la nube, otro 29% dijo que estaban evaluando las soluciones de nube y un 28% se moverán en los próximos 3 años.

Al hablar de las preocupaciones con la nube, el 63% citó rendimiento, y el 61% citó seguridad. Sin embargo, cuando se le preguntó acerca de su actitud hacia la seguridad, el 88% dijo que se había vuelto más cómodo. Sólo el 11% informó que no hubo cambio. Otras preocupaciones fueron funcionalidad (44%) e integración (41%), respectivamente.

 

PUNTOS CLAVE

Una vez más, estos resultados fueron alentadores y validan lo que estamos viendo en el mercado con creciente interés junto con la adopción de soluciones de EPM basados ​​en la nube. Cada vez son más los ejecutivos de finanzas que dejan sus temores de seguridad con el sistema Cloud y ven sus beneficios, teniendo un despliegue rápido, más autonomía Finanzas de IT entre otras cosas.

 

 

 

Fuente

www.smartdatacollective.com

www.ey.com

 

 

 

 

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Rembrandt regresa después de 347 AÑOS

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La ronda de noche – Autor: Rembrandt

Cierra los ojos por un momento e imagina el siguiente escenario: estás frente a una de las obras más famosas del gran Rembrandt, ¿creerías por un instante que sería posible que esa obra tuviera vida gracias a la Inteligencia Artificial?, pues hoy en día es posible.

Esta invención se logró gracias a la agencia J. Walter Thompson Ámsterdam, uno de los  ganadores de esta edición de Cannes Lions 2016, el proyecto se llama “The Next Rembrandt” sus principales responsables, Bas Korsten, Director Creativo Ejecutivo y el mexicano Emmanuel Flores, Director de Innovación de la agencia holandesa.

 

El proyecto “The next Rembrandt” intenta hacer posible lo imposible: esto se logró porque se estudió a fondo su obra, técnica y proporciones. Año y medio después el resultado es un cuadro que reproduce incluso la profundidad de la pincelada.

Los que apostaron por esta iniciativa fueron: la institución financiera ING junto con Microsoft y en colaboración de la Universidad Técnica de Delft, además de los Museos, Mauritshuis de La Haya y Museo Casa de Rembrandt de Ámsterdam. Participando científicos de datos, desarrolladores de software, ingenieros e historiadores del arte.

 

Datos y Arte

La fórmula mágica para que esta idea haya sido traída a la actualidad fue gracias a un algoritmo de reconocimiento facial, combinado con un software de Deep Learning. Los expertos explican que fueron 168.263 fragmentos pictóricos de las 346 pinturas del autor. The Next Rembrandt (El siguiente Rembrandt), ha sido presentado en Holanda como un logro tecnológico. Para dar con el cuadro que verás a continuación estuvieron en juego 168.000 detalles, de obras del artista.

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Proyecto “The next Rembrandt”

Como dato adicional es preciso mencionar que a Rembrandt se le recuerda sobre todo por sus magistrales retratos de grupo, alejados absolutamente de los convencionalismos. La  perfecta caracterización de los personajes, el detallado estudio de los ademanes, la agudeza de los rostros, hacen de sus tres grandes creaciones de este género (La lección de anatomía del doctor Tulp, La ronda de noche y Los síndicos del gremio de pañeros) unas obras llenas de vida y belleza. Al parecer esta nueva propuesta (The next Rembrandt) y las que están por venir no estarán alejadas de mantener el estilo del artista.

 

La pregunta que os dejo para la reflexión es ¿Qué vendrá luego?

 

 

 

Fuente

 

www.eluniversal.com.mx

blogs.20minutos.es

 

 

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Hablemos de CONFIANZA con TEDxMadrid

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El fin de semana que pasó Madrid vivió un año más un TEDx,  la cita fue en Matadero y está vez se cumplió la edición número ocho.

Con el propósito de difundir las ideas que merecen la pena, TED ha creado TEDx, un programa de conferencias locales y organizadas de forma independiente que permiten disfrutar de una experiencia similar a las conferencias TED. El evento se denomina TEDxMadrid, significando la x=evento TED organizado localmente. En el evento TEDx , se combinó el visionado de videos TED con ponencias en vivo, para favorecer la conexión y un debate profundo dentro de un grupo reducido de asistentes.

El tema de este año se basó en la Confianza (Trust), cuando hicimos una pequeña encuesta en Conento acerca del significado de dicha palabra, a algunos les pareció un poco complicado de describir y no sólo a ellos sino que en sí es un concepto difícil de poner en palabras, pero sabemos que sin ella, nada funciona. No puede haber negocios, ni democracia, ni amistad.

Especialistas de distintos ámbitos transmitieron sus opiniones y experiencias, y manifestaron motivadoras formas de pensar sobre ciencia, tecnología o emprendimiento social. Algunos de ellos fueron:  Angélica Dass (fotógrafa). La fotografía de Angélica desafía nuestra forma de pensar acerca del color de la piel y la identidad étnica . En esta charla personal, escuchamos acerca de la inspiración detrás de su proyecto retrato, Humanae, y su búsqueda para documentar los verdaderos colores de la humanidad en lugar de la falsa tonalidad de piel: blanco, rojo , negro y amarillo asociado con la raza.

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Javier Olivares  (guionista y productor de El Ministerio del Tiempo),también se hizo presente.  Mar Cabra (periodista de investigación y datos – investigadora del caso de los papeles de Panamá), compartió el proceso que vivieron  los 376 periodistas seleccionados para llevar a cabo durante un año los “Panama Papers” o “Los Papeles de Panamá” a lo largo del evento se dio lugar a una especie de mesa redonda donde Mar contó el proceso que habían vivido todos los periodistas analizando los 11 millones de datos recopilados, para cumplir el objetivo final, sacarlo a la luz pública.

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Uno de los ponentes que llamó la atención del público fue Emmanuel Flores quien presentó un proyecto que involucró a estadísticas, algoritmos, Deep Learning entre otras cosas para revivir las obras de arte de Rembrandt. He aquí una muestra.

 

Definitivamente fue una experiencia enriquecedora la que se vive en un evento TEDx con lo cual si en alguna ocasión puedes vivirla, totalmente recomendada.

 

 

¡Hasta la próxima!

 

 

 

 

 

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Cómo prevenir dolores de cabeza con PREDICTIVE ANALYTICS

 

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El análisis de información está revolucionando el entorno de las compañías,  incluso modificando su modelo de negocio. Las empresas tienen que aprender cómo generar estrategias con los datos recogidos. El Predictive Analytics o Análisis Predictivo puede beneficiar a tu negocio de muchas maneras, incluyendo la determinación de las acciones del cliente, simplificando sus procesos, y la disminución de su nivel de riesgo.

Ventajas competitivas

El Análisis Predictivo permite mejorar los modelos de negocio de las compañías consiguiendo un acercamiento más efectivo a los consumidores. En este sentido, los modelos predictivos permiten a las empresas, de diversos sectores, actuar, detectar y reaccionar ante los problemas en tiempo real.

Si bien es cierto que la transformación digital genera ventajas competitivas cuando se aplica sobre el modelo de negocio de la compañía, afectando positivamente tanto a los ingresos como a la eficiencia y a la productividad,  La analítica avanzada que es donde están ahora las empresas líderes, integra la información para resolver problemas específicos.

Sin dolores de cabeza

Los  Risk Analytics  estarán presentes no en una sino en varias ocasiones, con lo cual hay que entender por qué ha sucedido un evento, calcular la probabilidad de que pueda volver a ocurrir y agregar la información generada para elaborar un reporting sencillo y atractivo que ayude a tomar decisiones.

Hay que tomar en cuenta que más allá de un análisis predictivo tenemos que generar un análisis prescriptivo, desarrollando modelos de datos que, haciendo uso de las tecnologías in-memory, permitirán dar un mayor valor a las organizaciones asesorando (prescripción) en tiempo real, sobre cuál es la mejor alternativa posible. En el ámbito del Riesgo, la predicción del fraude se presenta como el desafío a modelizar y automatizar.

Los modelos predictivos, se diseñan a medida para cada negocio y requiere un adecuado tratamiento de la información lo que servirá de apoyo en la toma de decisiones estratégicas.

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Análisis Predictivo es un activo eficaz

Aprovechando los grandes datos, el análisis predictivo ya no es una exclusividad de las grandes corporaciones. Incluso las pequeñas empresas están empezando a reconocer su valor. Afortunadamente, las empresas son ahora capaces de aprovechar los beneficios de grandes volúmenes de datos debido a la disponibilidad de nuevas soluciones en la nube .

Cuando se trata de mejorar en cualquier esfera de la vida, no hay panaceas. Sin embargo, el análisis predictivo es un recurso valioso para ayudar a su negocio no sólo para ser más eficiente, sino también para disminuir su riesgo en varias áreas.

 

 

 

Fuente

 

ecommerce-news.es

smallbiztrends.com

 

 

 

 

 

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¿Quieres aumentar tus ventas?… piensa en Geomarketing

Geomarketing

La razón de ser del Geomarketing ha surgido por comprender que la economía y la mercadotecnia no pueden estar aisladas de la geografía, algunos de los comportamientos de los consumidores están relacionados con el lugar dónde viven, el clima, su ubicación y la cultura.

Cada vez son más las empresas que apuestan por estas técnicas convencidas por su alto potencial para segmentar públicos, captar nuevos clientes, fidelizar a los que ya confían en ellas o entablar diálogos eficaces que acaben materializándose en ventas.

Los clientes no son nada ajenos a las empresas, ya que los componentes de las empresas también son consumidores. Uno de los hábitos más comunes en los clientes a la hora de tomar una decisión de compra es preguntar a su circulo de influencia acerca de su experiencia y opinión pasada.

Con la proliferación de los mass media, el uso constante de internet, las redes sociales y los dispositivos avanzados, este círculo de influencia se ha multiplicado exponencialmente, hay información de cualquier producto por más pequeño que éste sea.

Información en tiempo real

El Geomarketing utiliza herramientas estadísticas y cartográficas para poder expresar mejor las características geográficas y demográficas de determinadas ciudades o zonas, la prinicipal información que podemos obtener de esas herramientas son: medio ambiente, nivel socio económico, balanza comercial, consumo energético, telecomunicaciones, idiomas, etc.

Esta información muchas veces es facilitada por los gobiernos y es recabada con la ayuda de censos de población, tecnología de punta como GPS e imágenes satelitales.

Al día de hoy todos estos datos facilitan a las empresas un gran volumen de información en tiempo real. Una documentación que hace posible segmentar mucho las campañas, entablar diálogos más acertados con los clientes y generar feedback.

Una buena estrategia de geomarketing permitirá aportar otro tipo de mensajes específicos a aquellos otros potenciales clientes que, aún no estando cerca del negocio en un determinado momento, se desplacen con frecuencia a lugares donde la empresa está presente y puedan estar interesados en una oferta o en la compra de un producto o servicio.

Proceso de geo marketing

En otras palabras podemos deciros que la publicidad necesita del Geomarkerting para poder ser eficaz y no cometer errores que más adelante se lamentarán.

Levi´s en su momento tomó esta premisa y creó anuncios adecuados a las características culturales de los países que representaron el mayor reto para la compañía, uno de ellos fue Brasil que está influenciado por la moda europea, en Inglaterra se resaltó que la marca es un producto legendario y en Estados Unidos se incluyeron celebridades americanas.

En todo caso el aporte que genera la geolocalización son claves para multiplicar los esfuerzos que realizan las empresas en sus estrategias de marketing y también para potenciar el ahorro.

 

Fuente

 

www.datacentric.es

www.puromarketing.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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El lado oscuro del BIG DATA

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Al día de hoy los analistas de marketing tienen más oportunidades de ganar audiencias de mercados que antes. Si lo analizamos un poco, es por la información que manejan de todos nosotros, es decir de nuestros datos. Actualmente con las herramientas que maneja el Marketing Analytics es mucho más viable y rápido.

Hoy os hablaremos sobre el Dark Data o Datos Oscuros y la repercusión de estos en un negocio.

El Dark Data o Datos Oscuros, es un subconjunto de datos grandes que constituye la parte más importante del volumen total de los datos recogidos por grandes organizaciones. El Dark Data no es usualmente analizada o procesada debido a varias razones por las empresas, pero que no disminuye su importancia en el contexto de valor para el negocio. Hay dos formas de ver la importancia del Dark Data. Un punto de vista es que los datos no analizados contienen por lo general información importante no descubierta y representa una oportunidad perdida. El otro punto de vista es que los datos no analizados, si no se manejan bien, pueden dar lugar a una gran cantidad de problemas tales como problemas legales y/o de seguridad.

Aprovechar el poder de las ideas basadas en datos requiere la capacidad de acceder fácil y rápidamente a grandes cantidades de datos en múltiples formatos, a través de diferentes sistemas. Desafortunadamente, como con otros dominios de análisis, muchos departamentos de marketing están todavía plagadas de datos “oscuros” y esto genera problemas de recuperación de datos obligando a los vendedores a tomar decisiones de negocio estratégicas basadas en información incompleta.

Los datos (Data) proporcionan un valor analítico que antes estaban bloqueados en documentos multi-estructurados o no estructurados, tales como informes de texto, páginas web, archivos PDF, JSON y archivos de registro. La única manera para que los analistas de Marketing utilicen esta información ha sido a cambio de claves y recuperación de estos datos, que son procesos propensos a errores y requieren mucho tiempo y de forma manual. Dado que los datos a menudo se consideran inaccesibles, o no se puede acceder en un plazo aceptable, estas fuentes de información son con demasiada frecuencia “dados de baja” o simplemente olvidados por completo – y por lo tanto, nace el Dark Data. Como resultado, los analistas de Marketing ven una parte reducida de la imagen.

 

 

Dark Data

El Marketing bien encaminado podría acceder a los datos oscuros y podría llenar los espacios en blanco y proporcionar inteligencia crítica para mejorar el rendimiento y maximizar el ROI de Marketing de euros gastados. He aquí un vistazo a las cinco fuentes de datos del marketing de datos oscuros que aumentarán la penetración y mejorar la analítica de negocio:

  • La fuerza de venta – tendencias de datos en el tiempo – los analistas de marketing no pueden tener una visión reducida del negocio sino un espectro amplio – que les permita ver cosas en el transcurso del trimestre por ejemplo, o cómo el flujo de ventas ha tenido una tendencia. Los analistas deben ser capaces de tomar una foto instantánea de un informe diario y deben tener la capacidad de agregar de forma automática y fácil estos datos para ver lo que está pasando, y cómo los esfuerzos de marketing están creando impacto.
  • Segmentación de datos - Todos los días, los analistas de Marketing se preguntan si en sus campañas está participando su público objetivo y la atracción de nuevos públicos para las oportunidades de negocio adicionales. Además de tener acceso y utilizar los datos de la web  para proporcionar respuestas a preguntas pendientes.
  • Análisis del Gasto integral - se debe anexar datos de los sistemas financieros para analizar costes. Informes de los meses anteriores y mezclarlos con los datos de CRM esto podría ayudar a monitorear las tendencias de valores clave, como el costo de adquisición de clientes y el porcentaje comercialización de costo de adquisición de clientes.
  • Los puntos de referencia competitivos - ¿Cómo funciona el gasto de marketing como porcentaje de los ingresos en comparación con la competencia? ¿Cómo se compara el crecimiento de ingresos en el mismo período? Este enfoque también se puede utilizar en la evaluación de marca y conocimiento factor de influencia, y la participación de la audiencia en las redes sociales.
  • Mercado e Industria – Investigación y Tendencias - los datos valiosos se encuentran comúnmente en los informes de las empresas de investigación de mercado  o dentro de las tablas de información que viven en los sitios web o en los informes PDF. Los analsitas de Marketing que pueden abrir estos datos y transformarlo en un conjunto de datos de análisis-fijados listos para un mejor análisis, pueden complementar sus campañas y estrategias con la inteligencia de mercado relevante y complementaria.

 

De tal forma que es importante que las empresas sepan analizar la información que tienen en sus manos, ya que ésta será la que os hará entender mejor vuestro procedimiento y las futuras acciones.

 

 

Fuente

 

www.kdnuggets.com

 www.smartdatacollective.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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¿Ganamos más mentes y corazones con analytics?

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Podríamos decir que anteriormente la experiencia que vivían los consumidores era plana, ahora existen diversos canales para que se viva de una manera más plena e incluso para que llegue más rápido de lo esperado, como por ejemplo redes sociales, correos, etc.

Personlizando procesos

La tendencia actual de las marcas grandes es personalizar los gustos de clientes, según sus hábitos de consumo y su historial de compras, en otras palabras analizando sus datos, creando vinculos emocionales personalizados, lo que se traduce en comunicación efectiva.

Es importante que las empresas ofrezcan ofertas en el tiempo exacto y en el canal adecuado.

Rompiendo esquemas

Para lograr esta experiencia basada en datos y a su vez para que se cumplan los objetivos propuestos es necesario que exista una mayor alineación en toda la organización de personas, procesos y tecnología. También hay otros actores clave detrás de la experiencia del cliente, tales como la tecnología de la información, compras y producción.

La gente detrás de los procesos en toda empresa necesita ser potenciada con entrenamiento, ideas e inspiración. Obtener un negocio entero para operar en términos de datos requiere un cambio en el pensamiento – no es sólo acerca de las máquinas y sistemas. El éxito de una experiencia de cliente basada en los datos se basa en la interacción de las personas que construyen y gestionan estos sistemas y su capacidad para ayudar a diseñar procesos de negocio clave.

La clave es que cada organización tiene ahora depósitos importantes de datos sobre sus clientes, pero gran parte de ellos todavía pueden ser “datos ocultos” es decir que se almacenan y administran pero no han sido utilizados.

Por lo tanto, las empresas tienen que romper los esquemas y embarcarse en un viaje de descubrimiento, encontrar estos activos ocultos y juntarlos.  Una investigación reciente de SAS en asociación con la Unidad de Inteligencia de The Economist reveló que más de la mitad de las empresas del Reino Unido probablemente sólo están aprovechando cerca de la mitad de sus datos disponibles. A partir de la búsqueda en CRM, se recomienda ERP, ventas, cadena de suministro o sistemas de inventario, pero otras fuentes no tradicionales, podrían ser minas de oro también.

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Cada industria puede tener su propio conjunto de contacto de clientes clave y las formulaciones de datos que trabajan para uno, puede no ser adecuado para otro. Los hospitales podrían centrarse en las habitaciones o en espera de atención de emergencia, mientras que las empresas de comercio electrónico necesitarían métodos específicos para analizar los procesos de facturación en línea.

Al fin y al cabo cada barco (empresa) determinará el norte y la ruta de destino, pero  dejaré una pregunta para la reflexión ¿Y tú cómo quieres que sea la experiencia de tus clientes?

 

www.sas.com

blogs.sas.com

 

 

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