Artificial intelligence concept vector illustration.

Data Science: el secreto para impulsar el crecimiento empresarial

Uno de los cambios tecnológicos más importantes de los últimos tiempos es la integración de la tecnología de Data Science en el proceso de ventas. Esto cambia la toma de decisiones por completo. En lugar de tomar decisiones basadas en la observación y la opinión, podemos tomar decisiones con mucha más confianza basándonos en datos y números.

Learn More

Audience segmentation abstract concept vector illustration.

Técnicas de análisis para revelar conocimientos de sus clientes

Esto resume la descripción general de las técnicas de análisis de clientes que se pueden utilizar para revelar los conocimientos de sus clientes. Estas técnicas se pueden utilizar para comprender primero dónde se encuentra , cuáles son las métricas comerciales y el puntaje de percepción, y luego navegar sobre lo que debe mejorarse profundizando en los conocimientos por tiempo o categoría.

Learn More

Entrada de datos, salida de predicciones

Un flujo de trabajo estándar para proyectos de Data Science garantiza que los diversos equipos dentro de una organización estén sincronizados, de modo que se puedan evitar más retrasos.

El objetivo final de cualquier proyecto empresarial de Data Science consiste en producir un producto de datos eficaz. Los resultados utilizables producidos al final de un proyecto de Data Science se denominan producto de datos. Un producto de datos puede ser cualquier cosa (un panel, un motor de recomendaciones o cualquier cosa que facilite la toma de decisiones) para resolver un problema empresarial. 

Sin embargo, para alcanzar el objetivo final de producir productos de datos, los científicos de datos deben seguir un proceso formalizado bajo un flujo de trabajo (en donde se indique el paso a paso a seguir). 

A continuación, se describe el proceso de flujo de trabajo estándar de los proyectos de Data Science. 

1. Comprensión empresarial

¿Qué resolverás si no tienes un problema concreto? 

Es extremadamente importante comprender claramente el objetivo comercial porque ese será el objetivo final del análisis. Después de una comprensión adecuada, sólo podemos establecer el objetivo específico de análisis que esté sincronizado con el objetivo comercial, para ello necesita saber si el cliente quiere reducir la pérdida crediticia, o si quiere predecir el precio de un producto básico, etc.

2. Comprensión de datos

Después de la comprensión empresarial, el siguiente paso es la comprensión de los datos. Esto implica la recopilación de todos los datos disponibles. Aquí se debe trabajar en estrecha colaboración con el equipo comercial, ya que saben qué datos están presentes, qué datos podrían usarse para este problema comercial y mucha información adicional que puede ser de utilidad. 

Este paso implica describir los datos, su estructura, su relevancia, su tipo de datos. Explorar los datos utilizando diagramas gráficos y extrayendo cualquier información que pueda obtener sobre los datos.

3. Preparación de datos

Luego viene la etapa de preparación de datos. Esto incluye los pasos de cómo seleccionar los datos relevantes, integrar los datos fusionando los conjuntos de datos, limpiarlos, tratar los valores faltantes eliminandolos o imputándolos, tratando los datos erróneos eliminandolos y también verificando los valores atípicos usando diagramas de caja. 

Con la construcción nuevos datos, puede obtener nuevas características de los existentes. La preparación de datos es el paso más lento pero posiblemente el más importante de todo el ciclo de vida. El modelo final será tan bueno como tus datos.

4. Análisis de datos exploratorios

Este paso implica hacerse una idea de la solución y los factores que la afectan, antes de construir el modelo real. La distribución de datos dentro de diferentes variables de una característica se explora gráficamente usando gráficos de barras. Las relaciones entre diferentes características se capturan a través de representaciones gráficas como diagramas de dispersión y mapas de calor. Muchas otras técnicas de visualización de datos se utilizan ampliamente para explorar cada característica individualmente.

5. Modelado de datos

El modelado de datos es el corazón del análisis de datos. Un modelo toma los datos preparados como entrada y proporciona la salida deseada. Este paso incluye elegir el tipo apropiado de modelo, ya sea que el problema sea un problema de clasificación, un problema de regresión o un problema de agrupamiento. Después de elegir la familia de modelos, entre los distintos algoritmos de esa familia, debemos elegir cuidadosamente los algoritmos para implementarlos. Se necesita ir ajustando los hiperparámetros de cada modelo para lograr el rendimiento deseado. 

6. Evaluación del modelo

Aquí, el modelo se evalúa para verificar si está listo para implementarse. El modelo se prueba con datos invisibles, evaluados con un conjunto de “métricas de evaluación” cuidadosamente pensadas. 

También debemos asegurarnos de que el modelo se ajuste a la realidad. Si no obtenemos un resultado satisfactorio en la evaluación, debemos repetir todo el proceso de modelado hasta lograr el nivel de métricas deseado. Cualquier solución de Data Science, un modelo de Machine Learning , al igual que un humano, debería evolucionar, debería poder mejorarse con nuevos datos y adaptarse a una nueva métrica de evaluación. La evaluación del modelo nos ayuda a elegir y construir un modelo perfecto.

7. Despliegue del modelo

El modelo, después de una evaluación rigurosa, finalmente se implementa en el formato y canales deseados. Este es el paso final en el ciclo de vida de Data Science.

El ciclo de vida de Data Science debe trabajarse con cuidado. Si algún paso se ejecuta incorrectamente, afectará al siguiente paso y todo el esfuerzo se desperdiciará. Por ejemplo, si los datos no se recopilan correctamente, perderá información y no estará construyendo un modelo perfecto. Si los datos no se limpian correctamente, el modelo no funcionará. Si el modelo no se evalúa correctamente, fallará en el mundo real. Desde la comprensión del negocio hasta la implementación del modelo, cada paso debe recibir la atención, el tiempo y el esfuerzo adecuados.

Las personas a menudo confunden el ciclo de vida de un proyecto de Data Science con el de un proyecto de ingeniería de software. Ese no debería ser el caso, ya que el Data Science es más ciencia y menos ingeniería. No existe un proceso de flujo de trabajo único para todos los proyectos de Data Science y los científicos de datos tienen que determinar qué flujo de trabajo se adapta mejor a los requisitos comerciales. 

Learn More

Office workers analyzing and researching business data

Business Analytics en la toma de decisiones

El análisis de datos permite saber cómo se comportan los clientes, qué quieren, en qué momento y cómo lo buscan. Con esta información, una compañía puede tomar decisiones inteligentes para mantener su rentabilidad y garantizar su competitividad.

Learn More

Empatía: Reinventando La Experiencia Del Cliente

La empatía es la clave para entender y aplicar el enfoque en el cliente.

Hoy en día, un cliente se gana o se pierde en cuestión de segundos con la manera en que experimenta una marca en una tienda, en línea, por teléfono o con una App. Una organización puede volverse auténticamente más centrada en el cliente cuando prioriza las necesidades de éste y de sus empleados, tanto como sus objetivos comerciales.

Empresas de múltiples industrias están sintiendo la presión de la nueva tecnología digital para revolucionar la forma en que los clientes interactúan con las marcas. Armados con estas nuevas experiencias, los clientes se están volviendo cada vez más impacientes y demandan una atención mucho más personalizada. Ayudar a los clientes a encontrar fácilmente lo que necesitan, simplificar los procesos, impulsar la personalización y agilizar el acceso al soporte en todos los canales, es ahora fundamental para retener a los clientes.

Las empresas con una visión al futuro siempre han superado los límites de la tecnología, los conocimientos y el diseño para reinventar las experiencias que quieren que los clientes tengan. Hoy, estamos cruzando un nuevo umbral a medida que empresas de todo tipo de industrias adoptan una serie de nuevas tecnologías que están reinventando la forma en que interactúan con los clientes en entornos físicos y digitales.

La experiencia del cliente debe ser un factor en todas las elecciones que hacemos, incluidas nuestras tecnologías y herramientas

El siguiente paso para muchas empresas, es la transición de la crisis a una normalidad diferente; los líderes de talento y los CHRO deben desarrollar un plan a largo plazo que abarque el reingreso y el trabajo remoto, al tiempo que se realiza la transición a una evolucionada forma de trabajo. 

El engagementvirtual con clientes y socios continuará siendo una parte central del negocio, más aún cuando se reestablezcan las interacciones personales, y será inevitable que las prácticas de ventas y servicios se vean alteradas de manera permanente. 

Los clientes se están acostumbrando a la velocidad de respuesta que ofrecen los formatos de engagement virtual. Al mismo tiempo, las empresas tendrán que diferenciarse en el espacio digital para crear experiencias en tiempo real que sean más auténticas, relevantes y diferenciadas.

La clave para continuar con una exitosa evolución a esta nueva normalidad basada en la transformación digital, se resume a una nueva agilidad e innovación que radica en la nube. En el futuro, las organizaciones deberán continuar modernizando operaciones para obtener los enormes beneficios de estar en la nube: independencia de la ubicación, escalabilidad, resiliencia, interoperabilidad y transición, sin inconvenientes hacia una participación y un modelo virtualizado. 

Con estas herramientas los equipos de ventas están adoptando la IA tanto en el ciclo de generación de demanda, ventas y proyección de oportunidades de venta, desde el cliente potencial hasta el pago, con casos de uso específicos dependientes de las particularidades del negocio y el rol.  Por ejemplo durante la transformación digital de Frito-Lay, el objetivo fue ayudar a los empleados que trabajan en distribución a comprender el inventario, qué productos incluir y dónde colocarlos. Ayudar a los clientes (supermercados, tiendas, quioscos, etc.) a seleccionar los productos adecuados, garantizaría que sus clientes obtengan exactamente lo que buscan.

El aumento de las demandas de los consumidores y la necesidad de competir en un cambiante escenario minorista, nos inspiraron a replantear cómo podemos atender mejor a nuestros consumidores en el punto de venta

Frito Lay trabajó junto con IBM Garage, una división de IBM integrada por expertos en tecnologías emergentes, en un esfuerzo de diseño para generar una CRM (plataforma de manejo de relación con el cliente) que transformaría digitalmente el negocio. El utilizar la IA para mejorar la toma de decisiones exige que las organizaciones hagan un uso estratégico de sus datos, aprovechando insights predictivos y analítica de ventas. En particular con Salesforce,  la automatización de la gestión de clientes potenciales presenta y predice factores que ayudará a tomar mejores decisiones de negocios.

La visión 2021 de Salesforce está muy orientada hacia el impacto que ha tenido el COVID-19 en las organizaciones, alineándose con ellas en lo que consideran tres temas prioritarios: primero, la confianza, el papel crucial de garantizar seguridad para lograr crecer la lealtad, retención y crecimiento de un cliente; segundo, el rediseño de procesos para que cada vez se enfoquen más en las personas y sus necesidades; y tercero, el bienestar del empleado, que a la larga impactará directamente la estabilidad y el crecimiento de la empresa.

La retroalimentación de las personas que más usan la tecnología ayuda a mejorarla, refinarla, y a hacerla más fácil y efectiva de usar. Se trata de un proyecto de mejora continua, porque ninguna empresa puede permitirse quedarse quieta y debe adaptarse a las necesidades y expectativas cambiantes de sus clientes.

Learn More

Conceptual of cloud server and business. with wooden blocks with icons on dark color background flat lay. space for text horizontal image

7 desafíos claves de las arquitecturas de datos modernas

La arquitectura de datos tiene dos propósitos a un alto nivel: ayudar a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones mediante el uso de datos (casos de uso analíticos) y desarrollar inteligencia de datos en aplicaciones orientadas al cliente, incluso a través del aprendizaje automático (casos de uso operativo).

Learn More

Mobile media optimization concept vector illustration

Cómo dirigirse a clientes potenciales con Inteligencia Artificial

La IA se ha vuelto más accesible para todo tipo de empresas, el empleo de estrategias de marketing habilitadas por IA ha ayudado a las marcas a ofrecer una experiencia de cliente enriquecida. Cualquiera que sea el tipo de negocio que tenga, la inteligencia artificial va a transformar su negocio por completo, ya sea en la industria del marketing o en alguna otra industria; con la aplicación de IA podrá ahorrar dinero, tiempo y también mejorará considerablemente la experiencia del usuario.

Learn More

Asian businessmen and businesswomen meeting brainstorming puttin

Estrategia de datos ¿Cómo extraer valor de la información?

Las organizaciones basadas en datos no son simplemente aquellas que cuentan con un montón de datos y con capacidades analíticas de vanguardia. Son más bien aquellas empresas que se han reorganizado para aprovechar los datos y generar insights que marcan una diferencia cuantificable para los clientes, los ingresos y los beneficios.

Learn More

Discussing mobile app

¿Conoces el Zero Party Data?

Los Zero Party Data permiten a las marcas establecer relaciones directas con los consumidores, y, a su vez, personalizar mejor sus esfuerzos de marketing, servicios, ofertas y recomendaciones de productos.
Los Zero Party Data son extremadamente valiosos y mejorará la eficacia de la empresa.

Learn More

Reviews concept

Análisis de sentimiento basado en datos-Estrategias 2021

No se trata solo de tener datos; se trata de llevar a cabo un análisis de sentimiento utilizando datos de reseñas de productos. El análisis de sentimiento le dará a su marca una visión real de la mentalidad de sus clientes, lo cual le permitirá a su empresa implementar las estrategias de marketing necesarias para volverse relevante y más competitiva.

Learn More