Mes: junio 2021

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¿Qué es DataOps y por qué es importante implementarlo en tu organización?

Con el fin de conseguir una visión holística del negocio y de los clientes, las empresas necesitan gestionar sus datos y obtener valor de ellos en el momento correcto. Es por esto que las organizaciones se esfuerzan día con día para desarrollar prácticas de Data Management y cumplir con los estándares establecidos para dirigir como se almacenan y analizan los datos y que sean útiles en toda la compañía.

Por todo esto, hoy se habla mucho de DataOps, un tipo de administración vinculada con metodologías agiles y eficientes. DataOps refiere a la aplicación de procesos analíticos y de gestión en todo el ciclo de vida de los datos para optimizar el rendimiento de cada paso. En rigor no es una tecnología ni un proceso, sino una disciplina emergente que busca conectar a los consumidores de datos con los creadores de datos para permitir la colaboración y acelerar la innovación.

La implementación eficaz de DataOps ha demostrado acelerar el plazo de comercialización de las soluciones de análisis, mejorar la calidad y el cumplimiento de los datos, y reducir el costo de la administración de la información. Básicamente, ofrece la capacidad de mejorar los cuellos de botella y acortar los tiempos de ciclos de análisis.

5 razones para implementar DataOps en una organización

  1. Eficiencia de extremo a extremo: Las soluciones ágiles de DataOps permiten gestionar, procesar, seleccionar y proveer datos en toda la cadena de suministro. 
  2. Integración en entornos híbridos: Una plataforma de DataOps con un panel único de control posibilita unificar diversas fuentes de datos y buscar más fácilmente cualquier elemento dentro de un gran catálogo. Además, puede ser extensible a cada fuente local o que se encuentre en la nube y ampliar su utilidad a través de nuevas tecnologías
  3. Colaboración analítica: Al proporcionar funciones de colaboración en el descubrimiento, la administración y el enriquecimiento de datos se obtienen mejores resultados de inteligencia artificial y aprendizaje automático. 
  4. Control automatizado: Una administración DataOps automatiza el ciclo de vida del análisis de datos para reducir errores, mejorar la calidad de los datos y promover la agilidad. 
  5. Metadatos personalizables: Para lograr el éxito en el descubrimiento de datos y las recomendaciones predictivas, el DataOps agrega campos de metadatos y etiquetas personalizables.

Esta nueva y poderosa disciplina, reúne a personas, procesos y tecnologías que optimizan los canales y la transferencia de datos. Por eso, las compañías que implementan este tipo de administración logran una verdadera escalabilidad en sus iniciativas de datos y aceleran toda la cadena de valor de la información, para transformarla en conocimiento a través de tecnologías modernas que integran los datos en tiempo real.

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¿Cómo afrontar el constante cambio en la gestión de datos?

El aumento exponencial de datos y la diversidad de fuentes disponibles, supone un enorme desafío para la gestión de la información, sobre todo en lo que respecta a lograr extraer Insights de valor real para la operación de una empresa. El reto se centra en poder combinar múltiples herramientas y generar bases de datos relacionales que enriquezcan nuestras estrategias.

La gran mayoría de las empresas no cuentan con la madurez digital para hacerle frente a estos desafíos, es por esto que es fundamental implementar, cuanto antes, las tecnologías de gestión adecuadas que nos ayuden a responder a las exigencias asociadas a un tratamiento de la información adecuado, asegurar la eficacia de los procesos y responder óptimamente a los problemas de seguridad que se puedan presentar.

Tener una visión clara del futuro es el primer paso para el buen manejo de nuestra información, además, hay que apostar por una gestión de Datos integral que nos ayude a sacar el máximo provecho de la información disponible y que brinde una vista completa del escenario actual. Este planteamiento nos permitirá utilizar correctamente los datos procedentes de fuentes dispares y asumir que el constante cambio es una parte inherente del mundo en el que vivimos.

El objetivo es conseguir análisis cada vez más rápidos y en tiempo real, así como resultados fiables listos para ser accionados en áreas como Marketing, ventas, logística e incluso en las operaciones mismas de la compañía. La idea de generar un ecosistema de gestión de datos que sepa responder al momento y sirva de base para transformar el enfoque de la empresa nos posibilitará traducir los datos en decisiones de Business Intelligence, incrementar las conversiones y lograr más rentabilidad.

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¿Cómo construir un anuncio eficazmente?

Analizar el proceso de la toma de decisiones de los consumidores, es un seguimiento largo y concienzudo en el que se evalúan todos los factores que llevan a los clientes a actuar de cierta manera.

Las personas deben lidiar con una gran cantidad de información a medida que navegan por su recorrido virtual para realizar una compra. Por eso, es fundamental desarrollar estrategias específicas para hacer frente al complejo proceso de toma de decisiones de los clientes. Esto posibilita estar presentes en el lugar adecuado y, con el mensaje correcto, mejorar la consideración y fomentar una conversión.

Una de las estrategias más recurrentes para incidir en el proceso de compra son los anuncios de búsqueda, los cuales hacen que los clientes potenciales vean la marca, consideren sus ofertas y actúen. Según un reciente informe de Google, algunos Insights para mejorar los resultados de nuestros anuncios son:

  1. Estar presente: Uno de los principios más evidentes, pero no siempre tan claro, es que es posible capturar el interés del consumidor con el simple hecho de estar presente cuando se esta realizando una búsqueda. Aunque parece obvio, no siempre aplicamos esta estrategia como es debido; no es obligatorio aparecer en el primer lugar de las búsquedas, a veces solo estar presente hace la diferencia.
  2. Aplicar principios de la ciencia del comportamiento: Existen algunos principios que si son aplicados con inteligencia y responsabilidad, son herramientas poderosas para ganar la preferencia del consumidor.
    • Poder de lo gratuito. Los elementos gratuitos, ofertas y cupones son un gran motivador de compra
    • Sesgo de autoridad. Los productos que cuentan con un respaldo por expertos y fuentes confiables, sobresalen respecto de la competencia.
    • Prueba social. Las reseñas y recomendaciones dentro de un grupo de referencia, pueden ser muy persuasivas
    • Encuadre. Cambiar el marco de referencia puede ayudar a las personas a reconsiderar el valor de un producto o servicio.
    • Carácter exclusivo. Un producto que demuestre carácter premium a través de asociaciones, resulta mucho más interesante.
    • Efecto Pratfall. Sugiere que admitir una falla puede humanizar una marca y aumentar su agradabilidad.

Si bien, es posible potenciar los anuncios de búsqueda con todos los principios de ciencia del comportamiento, la automatización puede ayudarnos a ser creativos con nuestras estrategias y, a la vez, testear sistemáticamente qué cambios consiguen un mayor impacto para la marca y nuestros productos.

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1st Party Data, la clave para aumentar ingresos

Para darnos una idea de la velocidad a la que crecen los datos, basta con saber que se estima que la cantidad de megabytes generados cada día es igual al número de estrellas de todo el universo. Este crecimiento abrumador nos hace cuestionarnos de que manera es posible abordar todos estos datos de manera eficiente para transformar nuestras estrategias de Marketing y adaptar a nuestros equipos a esta forma de trabajo.

Según una reciente investigación de Google en colaboración con Boston Consulting Group (BCG), cerca del 60% de las compañías no se sienten listas para aprovechar el máximo potencial de los datos que recopilan de los usuarios. Esta cuestión está vinculada directamente con el grado de madurez digital que tienen las empresas, pues no cuentan con los sistemas, habilidades y la configuración de equipo adecuada.

El ecosistema publicitario online está transformándose rápidamente. Si a esto le sumamos que los usuarios demandan cada vez más privacidad en su navegación y que se están generando nuevas regulaciones y restricciones sobre las cookies de los navegadores, nos toca preguntarnos ¿Qué pasará con todas las empresas que aún no cuentan con la madurez digital suficiente? ¿Cómo se moverán quienes dependen de los datos de terceros para impulsar sus estrategias online? La respuesta es: los datos propios.

Superar las barreras de la falta de tecnología, de personal capacitado y de entendimiento de la Data es posible a través de 4 métodos identificados que nos permiten activar los datos de primera fuente:

  • Definir las audiencias: Es muy importante segmentar a los clientes según el valor que tienen para el negocio, como sus afinidades, su comportamiento online o cualquier otra variable que nos permita habilitar una comunicación más personalizada.
  • Analizar el ciclo de vida del Marketing: Hay que comprender exactamente cómo y dónde compran los clientes, con una buena estructura de tagueo y analytics. Esto posibilita generar un engagement estratégico a lo largo de todo su viaje para dar buenas ofertas y experiencias relevantes en el momento correcto.
  • Crear experiencias hiper personalizadas: Aprovechar las capacidades de machine learning que ofrecen las herramientas de analítica, pueden desarrollar estrategias de personalización de alto nivel. Hoy en día existen en el mercado muchas opciones viables para todos los bolsillos.
  • Gestionar clientes potenciales en múltiples canales: En medida de lo posible, es importante eliminar los silos para ofrecer una experiencia fluida y mantener un control de frecuencia adecuado para evitar la sobreexposición.

El crecimiento desmedido de la digitalidad es desafiante. Por eso, hoy más que nunca hay que apostar por el crecimiento propio, la confianza en los datos internos y la inversión en herramientas que nos permitan sacar el máximo provecho a nuestra información, así como avanzar a la siguiente etapa.

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Información accionable para que los datos tengan valor real

En el mundo de los macrodatos persiste una problemática común: ¿Cómo lograr que información sea accionable para el desarrollo de estrategias y el alcance de objetivos? Para darle respuesta a esta situación, hace falta distinguir las practicas que realmente suman de los ejercicios vacíos.

Más del 40% de las empresas que utilizan herramientas de analítica la usan con fines operativos o de ventas y marketing principalmente. De este sector, el 65% obtuvo como mayor beneficio la mejora de decisiones estratégicas. Otras ventajas fueron un mejor conocimiento sobre los clientes (45%), ahorros en los costos operativos (44%) y mejores ventas (32%).

Lograr que la información sea accionable para dar valor comercial y real a los datos, es el principal objetivo de cualquier compañía. Sin embargo, muchas veces las enormes cantidades de información disponible hacen perder el enfoque y es fácil caer en el estudio de métricas que no generan insights útiles y de valor. No es suficiente con que los datos se conviertan en información, esto es, en datos preparados, procesados y organizados: deben transformarse en conocimiento, en conclusiones que puedan influir en las decisiones e impulsar el cambio.

Para obtener información que impulse la acción existen 6 pilares recomendados, que resultan claves para evaluar que tan accionables son los conocimientos obtenidos.

  • Alineación: Hay que asegurarse que la información este estrechamente relacionada con los objetivos comerciales y con las iniciativas estratégicas. Esto permite interpretar y convertir los conocimientos en tácticas clave, listas para ponerlas en marcha.
  • Contexto: Conocer el contexto completo y detallado asegura que la información se traduzca en acción y no es respuestas injustificadas. Los datos sin contexto no son tan significativos.
  • Relevancia: Cuando los Insights no se envían a los responsables adecuados para la toma de decisiones, no reciben la atención correcta para decidir con ellos.
  • Especialización: De la mano del punto anterior, la especialización de los datos colabora para que se pueda actuar en consecuencia.
  • Novedad: El conocimiento nuevo genera más interés y despierta la curiosidad de más personas, por lo que se otorga más importancia a lo que se está haciendo.
  • Claridad: Comunicar de manera eficaz es importante para adoptar los que se está descubriendo e impulsarlo hacía la acción.

Otra sugerencia para dar valor real a los datos, es priorizar las cosas importantes para la propia compañía, utilizar la segmentación como herramienta clave e integrar diversas fuentes para enriquecer la información y la compresión del comportamiento de los clientes, así como para obtener una visión completa del lugar donde estamos parados.

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4 tendencias de pandemia que llegaron para quedarse

Aunque la pandemia trajo enormes desafíos y escenarios extraordinarios que no imaginábamos tener que enfrentar, también es un hecho que hizo visible cambios en los consumidores que ya están transformando el futuro del Marketing.

El principal catalizador de estos estos cambios fue la vida desde nuestro hogar. El tener que llevar a casa todas nuestras actividades, redefinió la forma en la que trabajamos, compramos y vivimos, además de transformar cómo nos expresamos y consumimos. Con todos estos cambios, tanto las personas como las empresas tuvimos que adaptarnos y apelar a la creatividad para encontrar nuevas formas de conectarnos.

En este sentido, surgieron 4 grandes tendencias en la relación B2C y B2B que llegaron para quedarse:

  • Las personas quieren experiencias de compra útiles y relevantes:  Con la aceleración del ecommerce se generaron usuarios y casos de uso nuevos, lo que causó también una transformación en la experiencia de compra. Con un aumento potencial de los beneficios que se ofrecen a los consumidores, estos están alterando sus expectativas y las empresas comienzan a ver el entorno digital ya no solo como un canal más, sino como un facilitador de experiencias transformadoras que priorizan el usuario y generan lealtad.
  • Más conciencia social y local: Con las restricciones de movilidad y la obligación por quedarse en casa, los consumidores comenzaron a revalorizar las comunidades locales. Por ejemplo, el año pasado las búsquedas “Cerca de mi” se dispararon en buena parte del mundo. Con esto, es claro el interés de las personas por garantizar la prosperidad de la comunidad y al mismo tiempo conectarse más con la sociedad.  Los consumidores resurgirán de esta situación conectados más estrechamente con su localidad y más conscientes del papel más amplio que desempeñan en la sociedad. Esto significa que las marcas estarán obligadas a establecer una relación más significativa con sus clientes y que les permita estar más presentes y conectados.
  • El valor y los valores como claves en el proceso de compra: Otro de los aspectos que cambiaron en el comportamiento de las personas derivado del aislamiento físico, fue el re pensamiento de los aspectos básicos de la vida, cómo la felicidad, la familia y la salud. Para muchos esto no solo es un cambio de filosofía, sino que también se trata de una necesidad económica; significa que las compras sin sentido ya no son practicas ni satisfacen las necesidades de los consumidores que buscan comprar en función de sus valores de forma más activa.
  • Experiencias hogareñas: El cambio de una oficina formal por el teletrabajo nos mostró el lado más humano de las personas. El mundo entero recordó que la vida no solo es trabajo, sino que incluye hijos, familia, mascotas, amigos… La consecuencia es que ingresamos a una nueva dimensión de empatía y respeto profesional y personal. Los negocios deben entender este nuevo enfoque, procurar relaciones menos transaccionales con los clientes, y en cambio, cultivar interacciones más profundas y valiosas.

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¿Cómo implementar un sistema de gestión de Datos con éxito?

La elección de un modelo de análisis, las acciones de limpieza, mantenimiento y los aspectos relacionados con la seguridad, son algunos de los elementos técnicos por considerar cuando iniciamos un proceso de transición hacia un enfoque Data Driven.

Todos estos aspectos son relevantes e imprescindibles cuando una empresa decide migrar hacia un modelo basado en datos, sin embargo, es muy común que se detecten algunos problemas como: la carencia de experiencia, falta de tiempo y poca objetividad para llevar a cabo un proyecto de gestión de la información. Por eso, es necesario contar con una buena preparación previa que esté dispuesta en relación a los objetivos de la compañía, así como mantener un trabajo de seguimiento posterior que asegure que los elementos continúan alineados.

Es por esto que todos los conocimientos deben combinarse para que el sistema de gestión de datos sea accesible, seguro, funcione con la calidad y velocidad suficiente, no presente problemas de integración con aplicaciones u otros sistemas existentes y se adapte a las futuras necesidades del negocio. 

¿Cuáles son los aspectos más importantes por considerar en la implementación de un sistema de gestión de datos?

  • Especialidad: Es super importante asegurarse que dentro de la organización se cuente con el conocimiento en profundidad necesario para la implementación, antes de iniciar el proyecto.
  • Dedicación: Incluso si se cuenta con el talento y la base de conocimientos que se requieren, puede que no se sea capaz de hacer que la gente adecuada esté disponible en el momento en que hace falta, debido a otras demandas del negocio. Es algo bastante común, por lo que antes de iniciar una implementación debemos asegurarnos de contar con los perfiles necesarios para completar las tareas requeridas en los tiempos establecidos.
  • Experiencia: Conseguir alianzas estratégicas, con partners que tengan la experiencia y prácticas necesarias puede hacer la diferencia en el desarrollo de una implementación exitosa.
  • Eficiencia: Lograr cumplir con plazos de tiempo y presupuestos es fundamental en el proceso de transición para un enfoque Data Driven. Esto incluye diseñar una visión orientada a futuro, que trascienda las necesidades actuales del negocio.
  • Objetividad: Tener una visión imparcial es una excelente forma de detectar problemas, optimizar funciones y mejorar los resultados.

Sin la asistencia adecuada en materia de tecnologías inteligentes, las empresas se enfrentan a desafíos y grandes riesgos como: la incapacidad de accionar los datos o los gastos excesivos derivados de una mala implementación. Con la colaboración de especialistas y líderes corporativos, se puede trazar una ruta donde la digitalización se convierta en el protagonista para superar los retos en las organizaciones y sacar el máximo beneficio a sus datos.

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¿Cómo aprovechar al máximo los benéficos del Big Data?

Cada segundo hay 3.020.644 emails enviados nuevos, 89.346 videos vistos en YouTube y 5.593 llamadas de Skype. Gracias a todas las interacciones diarias, al aumento exponencial de usuarios activos y a la diversidad de plataformas, apps y sistemas disponibles, el Big Data esta en todas partes y crece a un ritmo sin precedentes.

Conocer la información detallada acerca del comportamiento de los clientes y profundizar en su mente nos permite descubrir que es lo que piensan realmente; que es lo que compran, cuándo y cómo lo harán. Es por esto que monetizar los Insights generados con Big Data sigue siendo la meta para muchas compañías.

Los macrodatos siguen una tendencia de crecimiento vertiginosa. Aquí hay algunas de las cifras que lo prueban:

Por lo tanto, las compañías están centrando sus esfuerzos en encontrar las tecnologías adecuadas, capaces de extraer grandes conjuntos de datos de diversas fuentes para encontrar patrones, tendencias y correlaciones. Algunos de los principales beneficios que el Big Data ofrece a las empresas son:

  • Reducción de costos: Una vez que se han identificado los procesos costosos y redundantes, los datos pueden impactar significativamente en la reducción de costos. Actualmente se estima que existe un ahorro promedio del 10% cuando se implementa alguna solución de análisis, que además nos permiten identificar y reducir los errores de procesamiento, así como automatizar muchos programas de servicio.
  • Mejora el servicio al cliente: La información en tiempo real posibilita descubrir cómo piensan y cómo se comportan los clientes, esto puede llevar a cambios en el negocio que mejoren la atención y la transformen hacia un nivel super personalizado. Solo un aumento del 5% en la retención de clientes genera más del 25% de aumento en ganancias.
  • Resolución de problemas: Los datos nos permiten responder a las preguntas difíciles. Las herramientas de análisis muestran información valiosa que no es evidente a simple vista y que muchas veces es la respuesta a problemáticas reincidentes. Las compañías pueden aprovechar la información centrándose en los datos que ya tienen, así como organizando, integrando e implementando nuevos procesos de análisis.
  • Optimización de ingresos: Los datos pueden dar lo necesario para lanzar un nuevo producto, diversificar la cartera, detectar oportunidades en el ciclo de venta y varias otras soluciones que generan un mayor flujo económico. Las empresas que incorporan análisis de datos en el pilar de sus estrategias generan un aumento de ganancias de hasta el 8%.

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Inversión en Inteligencia Artificial de los gigantes tecnológicos

Últimamente se habla mucho de la inteligencia artificial y sus diversas aplicaciones en el mundo de los negocios, pero, ¿Qué es esencialmente la inteligencia Artificial? La IA hace posible que las maquinas aprendan de las experiencias previas, se ajusten a nuevas aportaciones o configuraciones y realicen tareas variadas que en el pasado eran exclusivas de los seres humanos.

A pesar de que aún se encuentra en una fase inicial, considerando los usos que la ciencia ficción ha proyectado, actualmente la combinación de algoritmos planteados para crear sistemas de análisis avanzados, han permitido llevar la lectura de datos y el hallazgo de Insights al siguiente nivel, incluso superando a las capacidades humanas.

En este sentido, los grandes de la tecnología han estado tratando de conquistar el mercado de la IA durante la última década. Según Datos de CB Insights, en 2020, Facebook, Apple, Microsoft, Google y Amazon adquirieron colectivamente más de una docena de startups de Inteligencia Artificial para mejorar los productos ya existentes y/o ingresar a nuevos mercados.

Curiosamente, muchos de los productos y servicios destacados de estos gigantes han surgido precisamente de estas adquisiciones. Por ejemplo, Apple logro darle un toque super personalizado a sus servicios y mejorar sus productos, con Siri, la famosa asistente virtual que compró de una startup. Mientras tanto, Facebook esta utilizando adquisiciones de inteligencia artificial para sentar las bases de proyectos que aún se encuentran en etapa inicial, como su tecnología de gafas inteligentes. 

Otra compañía que figura fuertemente en la inversión en Inteligencia Artificial es Microsoft, que cuenta con nada menos que 13 adquisiciones, incluyendo CyberX y Onions Systems en 2020, así como Nuance Communications a principios de abril de este año. Amazon, el gigante del comercio electrónico, tiene ocho adquisiciones en su haber, con lo que espera estar preparado para responder óptimamente a las necesidades del mercado actual.

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¿Por qué Google está priorizando la privacidad, medición y automatización?

Desde el año pasado hemos estado viviendo en tiempos de crisis e incertidumbre que nos han llevado a mostrar más que nunca nuestras capacidades de resiliencia y determinación. Bajo este contexto, existen 2 cambios evidentes en la forma en que las personas interactúan con las empresas:

  1. Las personas exploran cada vez más, investigan y planifican sus compras en línea, lo que ha cambiado profundamente sus hábitos de compra.
  2. Es evidente el auge en los servicios de streaming de videos para entretenimiento, educación y también, para el descubrimiento de nuevos productos y marcas.

Estas transformaciones han alterado abruptamente las estrategias de las empresas y la forma en que abordan a los consumidores, lo que se traduce en un enorme desafío que demanda creatividad y flexibilidad para adaptarse a todos estos cambios. Hacer frente a los retos que se presentan, implica cambiar la mentalidad con la que hacemos las cosas y un gran caso de éxito, en este sentido, es Google.

La multinacional ha optado por poner foco en una escucha activa a los hábitos de los consumidores, para adaptar sus herramientas y sistemas a lo que ellos quieren y como lo quieren. Las expectativas de las personas respecto a la privacidad en línea son más altas que nunca y continuarán creciendo en la medida en que utilicen herramientas digitales para gestionar más aspectos de sus vidas. Por eso, la inversión en privacidad, medición y automatización se ha convertido en must para hacerle frente al futuro.

En materia de medición, con la salida de las cookies, es necesario centrarse en la información personal recolectada con consentimiento y de forma directa, es decir, en la 1st Party Data. Este sistema debe complementarse con técnicas de modelización que permitan llenar los espacios en el recorrido del consumidor y no olvidar las regulaciones pertinentes para la protección de la privacidad.

Por último, es esencial ser inteligente con la información disponible. La automatización es la mejor manera de acelerar el crecimiento, ya que nos posibilita analizar simultáneamente millones de registros que ayudan a mostrar el contenido correcto a las personas adecuadas, en el mejor momento.

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