Cómo medir el ROI en el mundo del Marketing

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Hablar de decisiones en marketing es hablar de publicidad y su medición del retorno.

La planificación orientada al ROI se considera la forma más efectiva de medir la eficacia de las campañas publicitarias. Cada área de la compañía puede aportar diferentes indicadores/variables para poder medir dicho factor.

El ROI, aunque es un indicador ampliamente utilizado en el análisis financiero de los activos de una compañía, también  es una medida que aplicada al Marketing que responde acerca de la efectividad de las campañas.

A la hora de analizar datos tenemos que ser capaces de interpretar los números. Distinguir entre números “correctos” y números “incorrectos”. Utilizar el sentido común.

Cuando veamos un número, sin más, será como no ver nada. Para saber qué son las cosas hay que entender siempre y qué hay detrás (la fórmula matemática).

Proceso de tratamiento de datos

Cap ROI

Con modelos econométricos podemos obtener:

  1. Analizar las causas de las variaciones que han experimentado las ventas de un producto a lo largo de su histórico.
  2. Cuantificar cuál es el impacto y la importancia de los keys drivers que explican las ventas de ese producto.
  3. Evaluar y medir la eficacia publicitaria de las campañas de TV.
  4. Definir los niveles mínimos, óptimos y máximos recomendados por campaña.
  5. Estudiar futuros comportamientos de las ventas del producto analizado.

La planificación orientada al ROI se considera la forma más efectiva de medir la eficacia de las campañas publicitarias.

El Retorno Publicitario como fin de la Analítica en Marketing

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Cuando nos disponemos a calcular el ROI frente a cualquier variable de retorno, tenemos que pensar, a priori, en todas las variables que pueden estar afectando a dicho factor.

 

Se puede medir el ROI en varios ámbitos

Palancas de Marketing

  • Rendimientos en Publicidad
  • Rendimientos en Precio
  • Rendimientos en Promociones
  • Rendimientos en Distribución…etc

  En el tiempo

  • Rendimientos en el corto plazo
  • Rendimientos en el largo plazo

KPIs de la compañía

  • Rendimientos en los tangibles
  • Rendimientos en los intangibles

Dificultades a la hora de calcular el ROI

  • Realidad multicausal y comportamientos similares entre variables
  • Más canales y Customer Journey más complejos

 

De esta manera con estos punto tratados podemos ver la viabilidad y los factores positivos y de dificultades que tenemos al momento de medir el ROI.

 

Si tienes alguna duda o sugerencia no dudes en escribirnos.

 

 

 

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Machine Learning y su utilidad en el mundo empresarial

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El Machine Learning permite a las empresas construir mejores aplicaciones que interactúen con las cosas que las personas crean: imágenes, voz, texto y otras cosas desordenadas. Esto permite a las empresas crear softwares que procesen dicha información.

Según la predicción de IDC Futurescapes, dos tercios de los CEOs de Global 2000 Enterprises centrarán su estrategia corporativa en la transformación digital. Una parte importante de la estrategia debe incluir soluciones de aprendizaje automático (ML). La implementación de estas soluciones podría cambiar la forma en que estas empresas ven el valor del cliente y el modelo operativo interno de hoy.

 

Si quieres tomar la delantera, entonces no puedes permitirte esperar que eso suceda. Tu negocio digital necesita moverse hacia la automatización ahora mientras la tecnología ML se está desarrollando rápidamente. Los algoritmos deben aprender enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, por ejemplo: Texto, imágenes, vídeo, voz, lenguaje corporal y expresiones faciales. Por eso se abre una nueva dimensión para las máquinas con aplicaciones ilimitadas desde los sistemas sanitarios a los videojuegos y los automóviles autodirigidos.

 

ML conectará inteligentemente personas, negocios y cosas. Permitirá escenarios de interacción completamente nuevos entre clientes y empresas y, finalmente, permitirá una verdadera empresa inteligente. Para realizar las aplicaciones que son posibles debido a ML totalmente, necesitamos construir un ambiente de negocio moderno. Sin embargo, esto sólo se logrará, si las empresas pueden entender la distinción entre Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automático (ML).

 

 

 Aplicaciones para la vida y el negocio

Para poder comprender la gama de aplicaciones que será posible gracias a la tecnología ML, veamos algunos ejemplos disponibles actualmente:

  • Amazon Echo
  • Asistentes digitales: Siri de Apple, próximo Copiloto de SAP

Ambos tipos de dispositivos proporcionan una experiencia interactiva para los usuarios debido a la tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Con ML en la imagen, esta experiencia podría ser llevado a nuevas alturas, es decir, chatbots.

 

La tecnología ML no obliga al usuario a aprender cómo se puede operar sino que se adapta al usuario. Se convertirá en mucho más que dar a luz a una nueva interfaz; Conducirá a la formación de la empresa (AI).

 

Las formas ilimitadas en que ML puede aplicarse incluyen la provisión de atención médica completamente personalizada. Podrá anticipar las necesidades del cliente debido a su historia de compra. Puede hacer posible que el HR reclute al candidato adecuado para cada trabajo sin prejuicios y automatice los pagos en el sector financiero.

 

Beneficios de negocios no aprendidos con ML

Los procesos de negocio se automatizarán y evolucionarán con el uso creciente de ML debido a los beneficios asociados con él. Los clientes pueden utilizar la tecnología para elegir los mejores resultados y así, llegar a decisiones más rápidas. A medida que el entorno empresarial cambie, también lo harán las máquinas avanzadas a medida que se actualicen y se adapten constantemente. El ML también ayudará a las empresas a llegar a las innovaciones y seguir creciendo, proporcionando el tipo adecuado de productos / servicios de negocios y basando sus decisiones en un modelo de negocio con el mejor resultado.

 

La tecnología ML es capaz de desarrollar conocimientos que están más allá de las capacidades humanas basadas en los patrones que deriva de Big Data. Como resultado, las empresas podrían actuar en el momento adecuado y aprovechar las oportunidades de ventas, convirtiéndolas en acuerdos cerrados. Con toda la operación optimizada y automatizada, la velocidad a la que un negocio crece se acelerará. Por otra parte, el proceso de negocio conseguirá más a un coste menor. ML llevará a las empresas a los alrededores con un mínimo de error humano y mayor ciberseguridad.

 

 Casos de uso

Los siguientes tres ejemplos muestran cómo ML puede aplicarse a un modelo de empresa que utiliza procesamiento de lenguaje natural:

 

Clasificación de tickets de soporte

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Considera el caso donde los boletos de diversos canales de los medios (email, Web site sociales etc.) necesitan ser enviados al especialista derecho para el asunto. El inmenso volumen de tickets de soporte hace que la tarea sea larga y consume tiempo. Si ML se aplicara a esta situación, podría ser útil clasificarla en diferentes categorías.

 

Si el número de billetes correctamente categorizados es suficientemente alto, un algoritmo ML puede dirigir el billete directamente al siguiente agente de servicio sin necesidad de un agente de soporte.

 

Reclutamiento

El trabajo de priorizar las solicitudes entrantes para posiciones con cientos de solicitantes también puede ser lento y tomar mucho tiempo. Si se automatiza a través del ML, el departamento de Recursos Humanos puede permitir que la máquina prediga la idoneidad del candidato proporcionándole una descripción del puesto de trabajo y el CV del candidato. Un patrón definido sería visible en los currículos de los candidatos adecuados, tales como la longitud adecuada, la experiencia, la ausencia de errores tipográficos, etc. La automatización del proceso será más probable que proporcione el candidato adecuado para el trabajo.

 

Márketing

ML ayudará a construir el logotipo y el reconocimiento de marca para las empresas de las dos maneras siguientes:

  • Con el uso de una aplicación de inteligencia de marca, la identificación de logotipos en vídeos de patrocinio de eventos o TV puede llevar a cálculos de ROI de marketing.
  • Estar al día sobre las transacciones del cliente y usar ese comportamiento para predecir cómo mantener la lealtad del cliente y encontrar la mejor manera de retenerlos.

 

¿Cómo pueden comenzar las empresas la implementación del ML?

Las empresas pueden entrar en la nueva era de ML y comenzar a implementar la técnica permitiendo que las máquinas usen Big Data derivado de diversas fuentes tales como: Imágenes, documentos, dispositivos IoT etc para aprender. Si bien estas máquinas pueden automatizar tareas largas y repetitivas, también pueden usarse para predecir el resultado de nuevos datos. El primer paso en la implementación de ML para un negocio debe ser educarse sobre su naturaleza y la gama de sus aplicaciones. Un curso gratuito de openSAP puede ayudar a hacer eso posible.

 

Otro paso que puede acercar a un negocio a la implementación del ML es la preparación de datos en paisajes complejos. La era de los silos de información ha terminado y existe la necesidad imperiosa de que las empresas recopilen datos de diversas fuentes, como clientes, socios y proveedores. Los algoritmos deben entonces proporcionar acceso abierto a esos datos para que puedan aprender y evolucionar.

 

Para comenzar con casos de uso completamente nuevos para el Aprendizaje Automático no es fácil y requiere una buena comprensión del tema y tener el nivel adecuado de experiencia en la empresa. Un mejor punto de partida para muchas empresas sería confiar en soluciones ML ya integradas en el software estándar. Por eso se conectará sin problemas con el proceso de negocio existente e inmediatamente empezar a crear valor.

Por último, las empresas deben comenzar a reunir los componentes necesarios para la construcción de productos de IA. Entre los requisitos sería una plataforma en la nube capaz de manejar alto volumen de datos que se deriva de múltiples fuentes. Las personas relevantes son tan importantes para este paso como lo son la tecnología y los procesos. Después de todo, serían los que estarán probando las últimas tecnologías digitales y ML.

 

 

Fuente

 

http://dataconomy.com/2017/04/machine-learning-digital-business/

http://dataconomy.com/2017/05/business-implications-machine-learning/

 

 

 

 

 

 

 

 

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Hoy es Marketing: todo se centra en las PERSONAS

 

Hoy es Marketing regresó a Madrid en una nueva edición, cargado de ponentes de nivel, vinculados a grandes, medianas y pequeñas empresas. Los expositores se centraron desde diferentes ángulos para tratar el mundo del Marketing entre ellos: los datos (el petroleo del siglo XXI) la Omnicanalidad y en las personas.

Este congreso se dividió en bloques con temas que actualmente la sociedad demanda entre ellos: Crisis y Reinvención del Capitalismo, Customer Experience, Competencias Equipos Comerciales, Rsc, Moda y Lujo, y para finalizar Digital Business. 

Al día de hoy las empresas se enfrentan a un nuevo reto con el consumidor, al cual ya no se lo debe ver así, sino como persona. Es por ello que hay que conocer su manera de pensar, sentir y su principalmente su comportamiento.

Y por destacar algunas ideas claves de ciertos bloques. Podríamos recordar a Ricardo García de Cajamar,  donde señalaba: “Actualmente se está redefiniendo hasta la propia definición de empresa”

Por su parte también destacaba que en los últimos 100 años nos han intentado convencer de que el crecimiento económico es perpetuo, y es un error. Y auguró que “Vendrán nuevas burbujas financieras”.

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Por su parte Beatriz Navarro, directora de comunicación de FNAC, destacó que el mundo digital ha cambiado la manera de trabajar de las compañías.

“La tasa de adquisición de un comprador omnichannel es un 20% más alta que la de uno que no lo es. La omnicanalidad te permite ofrecer todo tu surtido a través de tiendas muy pequeñas”.

Otro enfoque de su charla fue acerca del marketing de inmediatez  el cual radica en vender experiencias únicas al cliente. O la posibilidad de poder conocer  el entorno offline por donde se mueve el consumidor cuándo entra a una tienda por ejemplo.

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En el último bloque y no el menos importante, centrado en Digital Business estuvo liderado por directivos y CEO’s de: Volvo, Lendix, Cabify, Conento representado por nuestra CEO Macarena Estévez y la sorpresa de la tarde Francisco Pérez  Cofounder de HawkersCo.

Maca, como de cariño la llamamos en Conento, explicó lo fácil que son las matemáticas y sobre todo lo útil que pueden ser para las empresas, si se las sabe encaminar hacia los objetivos planteados.

Una de las cosas que destacó en su ponencia fue: “En el marketing de hoy la clave está en unir la estrategia con la táctica y la micro-táctica gracias a la inteligencia matemática”.

Además de explicar al detalle la medición objetiva de la publicidad a través de diferentes herramientas como: Modelos de Atribución, tecnología Big Data entre otras cosas.

Francisco Peréz Cofounder de Hawkers por su parte contó la historia de cómo se convirtió una empresa que comenzó vendiendo 27 gafas y luego de tres años logró facturar 300 millones de euros.

Algunos llegaron a tuitear que al puro estilo de Francisco se debería estudiar en las universidades, modo de comunicar, experiencia, humor y a la vez sensatez.

 

 

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El peso de tus datos se reflejará en el crecimiento de tu negocio

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Para cualquier organización con transformación digital, una consideración primordial es cómo encontrar, capturar, administrar y analizar sus datos. Están tendiendo a Big Data y Data Science para facilitar el descubrimiento de análisis que permitirán tomar decisiones informadas. Los CIO tienen la responsabilidad de proporcionar conocimientos especializados en el área de análisis, así como una comprensión de cómo proporcionar análisis de datos a través de la ciencia de datos y enfoques algorítmicos.

 

Sin embargo, puede ser difícil,  saber cómo trabajar con Big Data y Data Science, teniendo programas centrados en la misión, proporcionar inteligencias apropiadas; diseñar e implementar modelos predictivos, enfoques algorítmicos y modelos compartibles; y reducir los costes, mientras que la producción de resultados finales.

 

Entonces, ¿cómo pueden los equipos directivos implementar Big Data en su flujo de trabajo, y cómo pueden traducir lo que tiene pinta de ser jeroglíficos a la alta directiva en lenguaje sencillo? Más importante aún, ¿cómo puede su organización decir qué datos son buenos y cuáles son malos – los datos que no le proporcionan el nivel de información que necesita para tener éxito? ¿Cómo puede implementar análisis en tiempo real en los datos de transmisión?

Prioridad uno: Conoce tus datos

Cada organización parece tener sus propias definiciones de Big Data. Un lenguaje de datos común fomentará el crecimiento de las mejores ideas compartidas entre diversos equipos internos y socios confiables. Tomar este primer paso determinará cómo una organización aprovechará el poder del análisis avanzado y se beneficiará de los grandes datos.

 

Nuevas herramientas para conocer sus datos

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El IoT, comunicación máquina-máquina, redes sociales y sensores están contribuyendo a esta proliferación de datos. Gran parte de ella está desestructurada, menos ordenada y más interrelacionada que los datos tradicionales. Lo que esto significa es que estos nuevos y masivos conjuntos de datos ya no pueden ser fácilmente gestionados o analizados con herramientas, métodos e infraestructuras tradicionales de gestión de datos.

 

El Big Data representa un importante cambio de paradigma en la tecnología empresarial, desde la seguridad a los datos financieros y desde aplicaciones móviles a aplicaciones de software. Está cambiando rápidamente el panorama tradicional de análisis de datos en todas las industrias. Para hacer frente a estos retos, las empresas han comenzado a implementar grandes tecnologías de datos.

 

Apache Spark y Storm están entre las nuevas herramientas que han evolucionado para administrar y analizar Big Data. Una opción viable puede ser una arquitectura adecuada diseñada para complementar bases de datos Spark y Hadoop / NoSQL como Cassandra y Hbase, que pueden usar computación en memoria y análisis interactivo.

 

Comparación con el EDW tradicional

Un almacén típico de datos empresariales (EDW) normalmente funciona con datos extraídos que se han enrollado en una base de datos independiente para análisis específicos. Las bases de datos EDW se basan en modelos de datos estables. Ellos ingieren datos de aplicaciones empresariales como CRM, ERP y sistemas financieros. Varios procesos Extract, Transform, Load (ETL) actualizan y mantienen estas bases de datos de forma incremental, normalmente en horarios, semanales y mensuales. Un estándar EDW se ejecuta de cientos de gigabytes a múltiples terabytes.

 

Ojo pueden haber inconvenientes al trabajar con EDWs, incluyendo:

Tiempos de respuesta reducidos. La necesidad de ejecutar análisis ad-hoc de vez en cuando, además de informes operacionales regulares degrada los tiempos de respuesta del sistema.

Cambio costoso. Los cambios en el sistema y la configuración son costosos debido a diseños rígidos e inflexibles.

Disponibilidad y problemas de latencia. La separación de la base de datos de fuentes de datos operacionales provoca problemas de disponibilidad de datos. Las limitaciones de ventanas por lotes también se agregan a la latencia de los datos.

El diluvio de datos ha llevado al EDW tradicional al punto de ruptura. Los datos vienen en todas las variedades y formatos, y los nuevos procesos de recopilación de datos ya no están centralizados.

Cada plataforma de datos tiene lo suyo

Si tomamos las múltiples capas de grandes entornos de datos como ejemplo. Tendremos diferentes capas que realizan diferentes funciones dentro del entorno general del gran conjunto de datos. Por ejemplo, las opciones de consulta y de interfaz se sitúan por separado en las herramientas de administración de nivel superior, que a su vez se sitúan por separado al almacenamiento de datos real.

 

Cada capa tiene su propio ciclo de vida y necesita ser protegida y guardada independientemente de las otras capas mientras sigue cumpliendo su papel y propósito como parte de una entidad “completa” segura. En el marco de código abierto Hadoop es un buen ejemplo de esta multiplicidad, y se pueden aprender lecciones de los grandes incidentes de datos que han afectado a Hadoop para informar a la gran protección de datos en el futuro. Con Hadoop, todos los datos podrían ser cifrados en la plataforma, pero si algunos de los elementos clave de gestión están separados del sistema y no están adecuadamente protegidos, esta capa seguirá siendo propensa a amenazas, haciendo que todo el sistema sea vulnerable.

 

Los datos son una mina de oro cuyas riquezas están esperando ser extraídas. Pero no sólo cualquier herramienta hará, y los aspirantes “mineros” deben tener un plan detallado. Los grandes datos pueden hacer que las organizaciones se metan en problemas si las organizaciones no procesan e interpretan los datos útiles o necesarios. Las ideas basadas en los datos están diseñadas para cumplir con objetivos estratégicos de negocio y las recomendaciones enumeradas anteriormente le ayudarán a extraer de forma segura y sana los datos por su verdadero valor.

 

Fuente

https://www.datanami.com

 

http://dataconomy.com

 

 

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Open Games 2017: las mancuernas a escena

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  www.ikoPBphotographer.com

Era un secreto a voces, las múltiples imágenes y workouts con mancuernas que aparecieron en los canales oficiales de CrossFit durante las semanas previas al inicio de los Open Games, ya ponían sobre aviso a todos los Boxes para que fueran revisando su provisión de mancuernas y a los atletas para que acomodaran sus brazos y hombros a este elemento.

Y así fue, los dos primeros WoDs incluyeron las mancuernas en su ejecución, en el 17.1 formaban parte un áspero snatch  sumado a un burpee y salto por encima del cajón, que marcaba el ritmo demoledor del ejercicio, y en el 17.2 se incorporaban más gentilmente en las cargadas y en las zancadas que se mantenían como movimiento transversal a lo largo del WoD.

 

Después de esta presentación oficial de las mancuernas, vino el 17.3, un ejercicio para que los dioses del CrossFit se midieran, sólo completado por un 1,4% de elegidos, que anima a hacer apuestas sobre quien estará este año en lo más alto de la tabla en los Regional y en los Games.

El 17.4 sirvió para hacer autoevalución para todos los participantes que también habían hecho el 16.4; mientras que el 17.5 cerraba los Open con una combinación que puso a prueba la capacidad y la autoconfianza de los participantes.

¿Y qué perfil de atleta le favoreció este Open 2017? Lo vemos a continuación.

Con más de 380mil inscritos en los Open, más de la mitad optan por Rx’d

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  www.ikoPBphotographer.com

 

El dato total de inscritos en los Open Games 2017 asciende a 387.583, hemos ido viendo como de este total se ha ido perdiendo una media de un 4% de inscritos por semana, si en el 17.1 subieron resultados un 92,3%, en el 17.5 el porcentaje se queda en un 71,4%.

 

Del total de inscritos, un 95% subieron resultados para alguno de los cinco ejercicios y 235.061 comprometidos atletas completaron los 5 WoDs eligiendo Rx’D o Escalado en cada ejercicio, que representan un 60,6% del total. ¡Un gran aplauso para este grupo!

 

El 58% de los atletas realizaron todos los WoDs en Rx’d mientras que el 12% realizó los 5 WoDs en Escalado. Como dinámica habitual en todos los ejercicios, el 71% del total hombres optaron por desarrollarlos en Rx’D, mientras que del total de mujeres participantes, el 42% optó por el Rx’d. En cifras: hubo un total de 69.272 atletas femeninas de Rx’d y 157.404 atletas masculinos.

 

En la versión Escalada, el 8% de los hombres y el 17% de las mujeres realizaron los 5 ejercicios en esta modalidad. El resto de atletas, 116.317, completaron los 5 WoDs combinando Rx’d o Escalado según los movimientos de los que se componía el ejercicio de la semana.

 

La juventud en el Rx’d y el peso en el Escalado claves de los resultados por categorías

Desde una perspectiva global, en el desarrollo de los WoD’s en Rx’d, la edad es la variable desequilibrante; cuando analizamos el rendimiento de cada división salta a la vista el impacto positivo en los teens tanto masculinos como femeninos, y como el impacto se va volviendo más perjudicial en las divisiones de mayor edad. Resultado lógico y previsible, pero no por ello menos importante. Por esta razón, en CrossFit se crean los tramos de competición por edad, que permite medirse a atletas de edades similares.

Después de la edad, es claramente el peso el factor limitante en los Open 2017. En las mujeres con mayor impacto que los hombres y, sobre todo en la modalidad Escalada más que en Rx’d. Es decir, los atletas más livianos obtienen mejores clasificaciones.

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A continuación, se desglosa por división estas tres variables analizadas. Donde se observa que a mayor edad, mayor impacto negativo en los resultados y sobre todo, el factor del peso se vuelve más limitante a medida que el atleta es mayor.

Es destacable, dentro de la división de Individuals de atletas masculinos, como la edad también es limitante (los más jóvenes obtienen mejores resultados) aunque es la altura y no el peso, lo que perjudica a una mejor clasificación; mientras que a las atletas femeninas de Rx’d Individuals la edad es un leve aliado, pero sobre todo el peso aparece como factor más limitante.

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

 

EUROPA GANA EN EL GLOBAL Y CANADÁ ESTE LIDERA EL Rx’d

En los resultados globales, tanto en Rx’d como en Escalado, Europa aparece entre las 3 primeras regiones; destacando especialmente en el Escalado de Hombres donde ocupa el primer lugar y en división teenage de atletas masculinos.

 

Analizando por separado los resultados de Rx’d, vemos que, si bien los resultados en la cabeza son muy ajustados, Canadá Este es la región que ocupa el primer puesto, tanto en Hombres como en Mujeres, empatado con la región Norte Centro de EE.UU en atletas masculinos, y con Canadá Oeste y Europa en atletas femeninas.

 

Europa es la región más equilibrada en global, ya que se sitúa segunda en Rx’d de Hombres, primera en Mujeres Rx’d y en la modalidad Escalada, primera con mucha diferencia en hombres y segunda en la clasificación de mujeres.

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A continuación, se presenta la clasificación por regiones desglosada por divisiones.

Poniendo foco en la división de Individuals, donde están los principales atletas de la división reina, en el grupo de las atletas femeninas que acumulan mayor número de atletas en las posiciones altas de la tabla son de las regiones Canadá Este, donde está Carol-Ann Reason-Thibault .

y Oeste, con Emily Abbot, Europa, con Thuridur Erla Helgadottir, la región Medio Atlántico, con Mekenzie Riley, y Norte Centro de EE.UU, con Brooke Wells.

En esta misma división de Individuals pero en el grupo de atletas masculinos los resultados están más fragmentados: lidera la región Canadá Este, con Alex Vigneault en cabeza, seguida de las regiones de EE.UU. Norte Central, con Anthony Davis, Noroeste, con Samuel Kwant, Medio Atlántico, donde está el ganador de los CrossFit Games en 2015, Ben Smith y Centro Este, con Darwin Perez y Richard Froning Jr. de EE.UU, y finalmente Canadá Oeste, con Brent Fikowski y Europa, con Björgvin Karl Gudmundsson.

 

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17.5 Final de fiesta con un WoD para fuertes de corazón

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El WoD de cierre de los Open Games de 2017 consistía en la ejecución de 10 rondas por tiempo de 9 thrusters y 35 dobles de comba, con un peso bastante asequible que hizo pensar a más de uno y una que podía ser sencillo conseguir realizarlo en un tiempo razonablemente bajo. Estos optimistas pronto se dieron cuenta de que bajar de los 10 minutos sólo era para corazones grandes y fuertes.

 

Lo que en principio parecía ser un ejercicio centrado en la ejecución precisa de los 9 thruster pronto se destapa como un WoD tramposo, en el que son los inocentes 35 saltos de comba los que requerían la mayor precisión, ya que en la medida en la que se consiguiera realizarlos sin parar y muy rápidamente la optimización del cardio y la fuerza era la clave para ejecutar los thrusters de la manera más digna posible… especialmente a partir de la séptima ronda.

Un WoD “simple y asequible” eleva el porcentaje de participantes en Rx’d

 

El 17.5 volvió a dejar a atletas por el camino y registró un 71,4% de participación, perdiendo 5 puntos respecto al WoD anterior. Al fin de fiesta asistieron aun así 276.657 valientes.

 

Ese optimismo en cuanto a la aparente facilidad de este WoD se ve reflejado en el alto porcentaje de participantes que lo realizaron en Rx’d; el 58% de las mujeres y el 76% de los hombres. Es el segundo WoD con mayor porcentaje de atletas en Rx’d, sólo superado por el 17.4.

 

Un WoD para espíritus y cuerpos jóvenes

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En los análisis del canal oficial de CrossFit, indicaban que en el 17.5 lo que pareció marcar la diferencia para conseguir el menor tiempo fue la agilidad; ser rápido en la transición de un movimiento al otro, pero sobretodo la potencia para imprimirle el máximo de velocidad.

 

Por lo que respecta a nuestros análisis, ninguna de las tres variables, peso, edad y altura, se presenta como una barrera insalvable; cuando ponemos foco en los Rx’d es evidente que la edad, efectivamente, era en un factor importante, especialmente marcado en los atletas masculinos, en los que la menor edad favorece los mejores resultados, esto se deja notar en concreto en la categoría de individuals. También se aprecia la importancia de esta variable, aunque con menor intensidad, en las atletas femeninas.

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En la versión escalada, los atletas de menor peso, tanto masculinos como femeninos, obtuvieron los mejores tiempos. La edad también se apunta como un limitante para las atletas femeninas.

 

Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

 

Con el permiso de Canadá Este, las regiones de EE.UU. obtienen mejores resultados en el Rx’d y Europa se queda el escalado.

 

En la versión Rx’d de la categoría masculina, un bloque de cuatro regiones empata en la primera posición. Estas son Canadá Este y las regiones de EE.UU.: Norte Central, Noroeste y el Sur de California. En la categoría femenina, gana la región Noroeste de EE.UU. seguida de cerca por la región de Canadá Este y se empatan en la tercera posición un nuevo bloque de cuatro regiones: Canadá Oeste y las regiones de EE.UU. de Atlántico Medio, y las zonas Norte y Sur de California.

 

Sin embargo, una vez más en el escalado, los atletas de Europa consiguen los mejores tiempos, tanto hombres como mujeres, especialmente estas últimas muy por encima de las regiones habituales en los mejores puestos de la clasificación, las regiones Norte Central y Noreste de EE.UU y Canadá Este y Oeste.

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¿Preparado para ver el resultado global de los Open 2017? Seguid atentos al blog, para el último análisis de los Open 2017.

 

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17.4 es la reválida: el WoD benchmark de los Open

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Existen momentos en la vida en los que toca revisión. Ya sea un examen de todo lo estudiado en ese semestre, o una presentación final a cliente del proyecto, o la temida reunión de revisión de objetivos… en CrossFit este punto se produce en alguno de los WoDs de los Open, en los que se repite el mismo ejercicio realizado en anteriores ocasiones. Este año el 17.4 fue el 16.4, es decir, el cuarto WoD del año anterior. Un año para demostrar a la comunidad, y sobre todo a uno mismo, que se ha trabajado duro. Muy duro.

 

Aunque no disponemos de los datos del año anterior para realizar una comparativa, sí que hemos podido observar un hecho curioso con los datos de este año: es el WoD  donde existen menos diferencias entre los atletas de las diferentes regiones. Se podría pensar que los atletas habían practicado y conocían bien la prueba, o bien que su estructura, lo hacía un ejercicio muy equilibrado. Recordemos que se componía de cuatro movimientos asequibles en cuanto a técnica y peso, que combinaban de forma alterna tirones (peso muerto y remo) con empujones (lanzamientos de balón y fondos de pino), para ser ejecutados sin descanso. Todo esto hacía que los resultados fuesen muy ajustados.

El WoD con mayor participación de atletas en Rx’d

Claramente el 17.4 invitó a ser realizado en Rx’d y es el WoD con mejores porcentajes de atletas en la categoría Rx’d. Del total de atletas femeninas, en torno al 62% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje llegó hasta el 81%, superando los números del primer WoD, que era el que hasta la fecha había registrado mejores porcentajes.

En cuanto a la participación global, el número de atletas que registró resultados siguió la tendencia a la baja y, llega al 77% del total de inscritos. Por primera vez, es inferior a los 300 mil.

El WoD más equilibrado respecto las tres variables analizadas

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En un primer análisis, los resultados arrojan la mayor equidad entre las variables de peso, edad y altura hasta la fecha. Lo cual demuestra que los cuatro movimientos del WoD están debidamente compensados para los diferentes perfiles de atletas en CrossFit. Un diseño muy fino y sutil para exprimir a los atletas al máximo durante los trece minutos.

 

En un segundo análisis, se detecta que la altura, que anteriormente no había sido un factor especial, adquiere mayor relevancia: a mayor altura mejores resultados, especialmente en las mujeres y más concretamente en las mujeres que hicieron el WoD en escalado. Parece lógico, teniendo en cuenta que había dos movimientos en los que la altura puede ser una ayuda: el lanzamiento de balón y el remo.

 

En cuanto al peso, es curioso que este factor se convierte en limitante sólo para las categorías en escalado, tanto para hombres como mujeres.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

  

Con unos resultados muy ajustados, las regiones del norte del continente americano se proclaman vencedoras del 17.4

 

Si el 17.4 era la reválida del 16.4, en global los atletas hincaron bien los codos durante todo el año. Pero como toda prueba, aparecen ganadores y vencidos. Curiosamente, las regiones más al norte del continente americano (Canadá East, Canadá West, North East, North Central y North West) aprueban con nota. Por el contrario, las regiones de América Latina, Asia y África les toca ir a septiembre.

 

No obstante, se detecta una anomalía en la categoría de hombres en escalado: son los atletas de las regiones de América Latina y Europa quien se llevan el triunfo y sacan con nota la prueba. Esperemos ver a estos atletas en la categoría Rx’d en próximas ediciones.

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¿Con ganas de ver el último análisis? ¿Conseguirá alguna región desbancar el liderazgo a las regiones del Norte de Estados Unidos? Seguid atentos al blog, para el análisis del 17.5.

 

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El 17.3 separa el grano de la paja: “The Separator”

Y llegó el 17.3. El WoD central de los Open y como tal, ejerce de punto de inflexión, separando los atletas competidores top que tienen su mirada puesta en los CrossFit Games y el resto de atletas.

Y no sólo eso. La introducción de un movimiento tan técnico como la arrancada (snatch en inglés) con una mecánica demoledora del ejercicio propuesto, hacía este WoD sólo alcanzable para el Olimpo del CrossFit. Los atletas tenían que imprimir velocidad para ir avanzando rondas, sacar potencia suficiente para levantar la barra y por si era poco, ser capaces de adaptarse inmediatamente al nuevo peso que se incrementaba bruscamente en cada ronda. Una pieza maestra. CrossFit en estado puro. Y los resultados hablan por sí solos.

 

El entusiasmo inicial de participación pierde fuerza

En el 17.1 apenas un 7,7% no participó, en el 17.2 el porcentaje se duplicó hasta el 15,3% y en este tercer WoD sube hasta el 20,9%; parece que la dureza de las pruebas pasó factura en la participación global. Aunque que estos números no dejen lugar a engaño, todavía más de 300 mil valientes atletas tomaron parte del 17.3.

Del total de atletas femeninas, en torno al 44% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 76% del total de atletas masculinos. Se detecta una bajada importante de los atletas que optaron por el Rx’d: 14% menos en el caso de las mujeres respecto el 17.1 y 5% menos en los hombres. Podría ser que los 43kg de snatch en la primera ronda para los hombres y 29kg para las mujeres, hiciera moverse a la categoría de Escalado.

 

El peso, por primera vez, es un aliado para los atletas

Sólo el 1,4% de los participantes completaron las 216 repeticiones de Chest to bar y Snatches que componían el 17.3; siendo el snatch el movimiento claramente limitante al ser más complejo técnicamente y también al contener un brusco aumento de peso en cada bloque del ejercicio. Podría considerarse que este 1,4% (5.536 atletas) sean probablemente la élite del CrossFit: 63 mujeres (0,05% del total de mujeres) y 212 hombres (0,12% del total de hombres).

 

Analizando este grupo de súper atletas vemos una característica común: menor edad y mayor peso que los que no completan el WoD.

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En total, son 3 años más jóvenes (31 años los que completaron el WoD y 34 los que no lo completaron), profundizando en los que completaron el ejercicio en Rx’d, tanto hombres como mujeres están en torno a los 27 años, mientras que los atletas que lo hicieron en escalado tienen una edad media de 30,5 años las mujeres y 33 años en el caso de los hombres.

 

Por tanto, la edad fue un factor limitante para conseguir avanzar en las rondas del WoD en la mayoría de las categorías y divisiones, salvo en los Hombres en Escalado que se mantiene neutra, tal como se puede comprobar en el gráfico.

 

 

Pero no es la única variable que interviene en los tiempos. El peso, que en los ejercicios anteriores se veía como un limitante a la hora de la ejecución, en el 17.3 se convierte en aliado: a mayor peso mejores resultados. En global, los atletas que completaron el WoD pesan 5 kilos más que aquellos que no lo completaron.

 

Sin embargo, conviene señalar que los atletas de Rx’d eran aun así más ligeros que los de escalado. Las mujeres que lo completan en Rx’d pesan 67 kilos de media en comparación a 73,5 kilos las de escalado. Los hombres en Rx’d pesan de media 89,5 kilos mientras que en el escalado pesan 95 kilos.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

  

Las Regiones de Estados Unidos dan un paso al frente en los Open

 

En el 17.3 se lo llevó claramente EE.UU. que obtuvo los mejores resultados, especialmente la región North Central que se consolida como líder en todas las categorías. El resto de regiones de Estados Unidos obtienen también mejores resultados que el resto y sólo Canadá se cuela entre ellas. Cabe mencionar que la región de América Latina aparece también en primera posición en la categoría de Hombres en Escalado.

Sin embargo, Europa se desploma y queda relegado en la última posición en la mayoría de las categorías. Parece que la halterofilia es la asignatura pendiente Europa.

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¿Interesado en saber cómo habrán respondido los atletas en la repetición del 16.4? ¿Se recuperará Europa de este duro revés? No te pierdas el análisis de mañana sobre el 17.4.

 

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La competencia entre regiones al rojo vivo

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En el segundo Workout of the Day (WoD) de los CrossFit Open Games 2017 se volvieron a utilizar las mancuernas, ya símbolo inequívoco de los Open 2017. Esta vez, fueron utilizados en las cargadas y en las zancadas lastradas con las mancuernas en los hombros. ¿Cómo afectaron estos movimientos a los resultados? Vamos a averiguarlo a continuación.

 

De entrada, los resultados entre regiones son más ajustados que en el 17.1. Y en este caso, las primeras posiciones están ocupadas por las regiones de Estados Unidos, en Rx’d, y América Latina, en Escalado, mientras que la dominante Europa del WoD anterior, pierde fuelle.

 

Un ligero descenso del número de atletas del 17.2

En el 17.1 apenas un 7,7% no participó, mientras que en el 17.2 el porcentaje se duplicó hasta el 15,3%; parece que la dureza del primer ejercicio pasó factura en el 17.2. Sin embargo, podemos decir que los datos de participación siguen siendo muy altos, prácticamente 330 mil atletas registraron resultados para este segundo ejercicio.

Del total de atletas femeninas, en torno al 55% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 79% del total de atletas. Esto supone un ligero descenso respecto el anterior WoD: 3 puntos en el caso de las mujeres y 2 puntos en los hombres. Recordemos que los atletas pueden seleccionar la categoría (Rx’d o Escalado) de cada ejercicio, quedando siempre por delante los atletas que subieron resultados en Rx’d.

 

El peso vuelve a perjudicar en los resultados de los atletas

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Parece que los dos primeros ejercicios estuvieron diseñados para favorecer a los atletas más ligeros. Si el peso era el factor limitante en el 17.1 de las tres variables analizadas (edad, peso y altura), en el 17.2 todavía se acentúa más esta limitación. En especial para las mujeres que competían en Escalado. Conviene recordar que el 17.2 además de los movimientos con mancuernas, contenía dos movimientos gimnásticos más (Muscle Up en barra y Pies a la barra) que implicaban mover todo el peso del cuerpo de forma repetida durante 12 minutos sin descanso. Por tanto, parece lógico que el peso jugara un papel importante en la optimización de los ejercicios.

 

Entrando en un análisis más profundo, se detectan comportamientos diferentes entre el grupo de los Hombres Rx’d y el Escalado. Por un lado, en el grupo de Hombres Rx’d, las 3 variables impactan de forma similar al 17.1: la edad se postula como la variable más crítica para obtener mayor número de repeticiones (será preciso estudiar esta categoría por separado en posteriores análisis), aunque el peso gana relevancia. Por otro lado, el grupo de Hombres Escalado tiene un perfil radicalmente diferente. Ninguna de las tres variables es determinante para el resultado del ejercicio, y tan sólo la edad, en este caso positivamente, ayuda a obtener mayor número de repeticiones. En el gráfico mostrado a continuación, se puede comprobar las diferencias de valoración de este impacto entre ambas categorías.

 

Un último análisis global de las variables, nos permite observar como la altura, a diferencia de lo visto en el 17.1, perjudica en el número total de repeticiones del 17.2 en la mayoría de divisiones. Tanto en las zancadas como en las cargadas en potencia, se requería desplazar las mancuernas hasta los hombros, por lo que la altura parece haber sido otro factor limitante.

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia. 

Las regiones North Central y América Latina ocupan la primera posición en Rx’d y Escalado, respectivamente

 

Aunque los márgenes entre regiones se estrechan en el 17.2, en especial, en las categorías Rx’d, algunas regiones de Estados Unidos aparecen por delante del resto. North Central es líder tanto en Hombres como Mujeres, seguida de cerca por North West, Northen California, South East y Southern California en la división de Mujeres, y por North West y South East en la división de Hombres. Europa, pierde algo de fuerza después de arrasar en el 17.1. Sin embargo, mantiene posiciones altas en los atletas masculinos.

 

Por lo que respecta a la categoría de Escalado, la región de América Latina destaca por encima del resto con mucha diferencia. Como apunte adicional, remarcar los buenos resultados de las categorías de teens masculinos de Latam. Por tanto, habrá que estar atentos al potencial de estos atletas para el futuro del talento en CrossFit.

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¿Qué pasará en los próximos análisis? ¿Se desmarcará alguna región respecto las otras? Seguid atentos al blog, porque mañana publicaremos el análisis del 17.3.

 

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EUROPA barrió en el 17.1 con las mancuernas

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En el primer Workout of the Day (WoD) de los CrossFit Open Games de 2017 se introdujeron por primera vez las mancuernas, un elemento que fue toda una sorpresa para la comunidad CrossFittera. Y por los resultados analizados, Europa supo adaptarse mejor a esta innovación. Prácticamente en todas las divisiones, desde jóvenes de 14 años hasta los más de 60 años, los atletas europeos obtienen mejores resultados que en otras regiones, tanto en categorías femeninas como masculinas.

 

Un éxito de participación mundial

En lo que se refiere a los datos de participación general, según los números recogidos en la web de CrossFit Games, hubo un total de 387.540 atletas inscritos, de los cuales un 42,7% son mujeres y un 57,3% son hombres. Tan solo hubo un 7,7% atletas que no participaron o al menos, no constan resultados.

Para cada uno de los ejercicios, hemos analizado de forma separada los resultados de ambos sexos, por categorías; Rx’d (prescrito por la organización de CrossFit y pensada para los atletas de competición) y Escalado (versión del ejercicio adaptada a un público atleta general).

Del total de atletas femeninas, en torno al 58% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 81% del total de atletas masculinos.

 

El peso y la edad factores clave

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El estudio realizado para cada WoD analiza como las variables de edad, altura y peso de los atletas son determinantes en el resultado conseguido. Es decir, si a mayor altura del atleta, mejor resultado conseguido (menor tiempo en completar el WoD). Lo que significaría que la variable beneficia al atleta. O bien, al contrario, si a mayor edad, mayor tiempo demora en terminar el WoD. Lo que significaría que la variable tiene un impacto negativo en el resultado.

De las tres variables analizadas: edad, peso y altura; los resultados del primer WoD nos dicen que la variable más limitante fue el peso. Es decir, los atletas más livianos obtuvieron mejores tiempos. Esta observación se acentúa a medida que la edad se incrementa. Conviene recordar, que el 17.1 contenía saltos al cajón con burpees en los que requieren mover el peso del propio cuerpo repetidamente.

En un análisis más profundo se observan diferencias notables entre sexo y categoría. En el caso de los Hombres Rx’d aparece la edad como el factor más limitante, pudiéndose interpretar que este grupo cuenta con una mayor potencia que les permite mover su cuerpo con mayor agilidad. En el resto de categorías, el peso, seguido de la edad, son los factores con mayor impacto en los resultados, es decir, se tarda más en completar el WoD a medida que el peso del atleta incrementa, con especial impacto en la categoría de hombres escalados.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

Europa, líder indiscutible

Finalmente, en el análisis por regiones, como comentábamos al inicio, Europa lidera los resultados del 17.1 en la mayoría de las divisiones tanto en hombres como en mujeres y en las categorías de Rx’d y escalado. Podemos afirmar que Europa barrió en el 17.1.

Australia y Canadá también responden de una manera excelente en este primer ejercicio. Por lo que respecta a las regiones de Estados Unidos, tan sólo la región Noroeste aparece en las primeras posiciones en la categoría de Mujeres Scaled.

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¿Ansioso para saber más? Atento al blog, porque mañana publicaremos el análisis del 17.2.

 

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