Etiqueta: Automatización de procesos

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¿Qué es la sincronización bidireccional de Datos y cómo funciona?

Se conoce cómo sincronización bidireccional a la función de recopilar y conectar datos de 2 sistemas diferentes a través de una API (Application Programming Interface). Cada aplicación cuenta con una Interfaz como esta, que actúa como una puerta de enlace por la cual se pueden extraer Datos, y gracias a ella es posible que dos sistemas se comuniquen entre sí de forma que puedan procesar información de manera rápida y sencilla.

Para extraer Datos de una aplicación y compartirlos con otra diferente, se necesita un intermediario que recabe la información y la transforme antes de enviarla a su segundo sistema. Este intermediario es un actor muy importante en el proceso, debido a que las API´s utilizan diferentes protocolos o leguajes que no se traducen automáticamente, además de que, una API se mantiene inactiva hasta que recibe una solicitud de información, por lo que es necesario requerir la transferencia de datos.

Un protocolo es la forma de comunicar los datos pero no nos dice nada sobre la estructura de los mismos, esta configuración la define la misma API. Por lo tanto, el protocolo únicamente nos permitirá comunicar la información de una aplicación a otra y aunque cada desarrollador puede tener un protocolo propio, existen algunos estándares ya establecidos por la industria que limitan este lenguaje, como el REST (protocolo de transferencia de estado representacional) o el SOAP (protocolo simple de acceso a objetos), por mencionar algunos de los ejemplos más populares.

Una vez que comprendimos este proceso, es fundamental buscar que el intermediario que elijamos logre no solo una sincronización básica, sino que vaya más allá hacía un proceso inteligente. Esto permite rastrear cada campo mapeado entre dos aplicaciones, detectar si hay algún cambio, extraer los nuevos datos para después traducir el protocolo, transformar la estructura de la información y enviar el cambio final a la segunda aplicación.

La sincronización bidireccional inteligente nos permite conectar 2 o más sistemas y lograr una integración de Datos que resultan en el enriquecimiento de la información. Esta integración al igual que las otras herramientas de tratamiento de Datos, debe actuar con aprendizaje automatizado y realizar los cambios en tiempo real.

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Pautas sobre el futuro de la automatización de los negocios

El papel de la automatización combinada con la Inteligencia Artificial es encargarse de tareas cotidianas que conviene suplir por procesos automatizados. Esto permite dejar la atención humana a funciones que realmente importan, cómo la creatividad, la gestión o la interacción humana de persona a persona.

Algunas de las principales aplicaciones de la Automatización en el futuro de los negocios son:

  1. Experiencias de alta calidad:  Automatizar las funciones de contacto de persona a persona es aún algo complicado, sin embargo se volverá más conveniente conforme la automatización se vuelva más inteligente. Los datos indican que el 35% de los consumidores quieren que las empresas utilicen más chatbots y el 72% espera que las personas que los atiendan conozcan su perfil y sus necesidades antes de asistirlos; y aunque esto no significa que las funciones de atención a clientes personales se volverán obsoletas, si representa una enorme oportunidad para potenciar la experiencia de compra con Inteligencia artificial.
  2. Alineación de áreas: La colaboración entre departamentos es fundamental paras las operaciones centrales de cualquier empresa. La automatización facilita la alineación de las organizaciones, la transferencia de contactos y el intercambio de datos a medida que un usuario se mueve en su viaje de compra.
  3. Mayor personalización: Después de segmentar a nuestras audiencias, los mensajes personalizados pueden enviarse automáticamente a los usuarios adecuados en el mejor momento, lo que consigue tasas de conversión hasta 6 veces más altas. La automatización de procesos no tiene que estar peleada con la personalización de los mensajes y es justamente este aspecto en el que más ponen foco los especialistas de la industria.
  4. Chatbots como agentes a tiempo completo: Un software automatizado como chat de servicio entre el cliente y la marca, tiene una tasa de satisfacción del 73%. Además, los chatbots reducen los gastos en servicio al cliente hasta en un 30%. Este tipo de canales facilitan las conversaciones en tiempo real dando respuestas a preguntas frecuentes e incluso resolviendo problemas sencillos, lo que los convierte en un agente de atención a clientes optimo y siempre disponible.
  5. Toma de decisiones automatizada: La inteligencia artificial proporciona soluciones inmediatas al otorgar datos de alta calidad que ayudan a tomar las mejores decisiones. Sin embargo, no hay que olvidar que este proceso debe estar acompañado por el factor humano, que analice el aspecto emocional y empático de los negocios.
  6. Optimización en los informes de datos: Los datos erróneos cuestan a las empresas $600 mil millones de dólares al año. Al consolidar todos los datos en un solo lugar y utilizar herramientas de automatización, podemos obtener informes más precisos con datos de alta calidad.

Para obtener los mejores resultados es necesario adoptar buenas herramientas de automatización que permitan a las empresas concentrarse en el trabajo más importante, liberen tiempo a favor y aumenten la productividad y la motivación en las organizaciones.

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¿Cómo construir un ecosistema digital integrado?

La tecnología ofrece cada día más opciones de automatización en todos los procesos, aunado a que las herramientas que conocemos desde hace varios años como el correo electrónico, las redes sociales y los chats se han diversificado y ahora son parte de estrategias comerciales cada vez más complejas. Con todo esto, se han creado ecosistemas tecnológicos muy variados, que dependen de diversos actores y que están en constante desarrollo, por eso es que el problema de la desconexión de datos se haya vuelto tan común.

Actualmente las empresas utilizan muchas herramientas, plataformas y aplicaciones diferentes, por lo que el uso de multisistemas en la operación interna de una empresa se ha convertido en una tendencia que transformó la manera en la que se hacen los negocios. Construir un ecosistema digital integral requiere de crear un sistema que conforme varias plataformas interdependientes que se relacionen fluidamente en una misma red; este sistema también incluye los datos de la compañía, ya sean propios o de los clientes.

La integración de herramientas y plataformas es una necesidad creciente para todas las compañías que buscan un crecimiento rápido y eficaz. Bajo este contexto, el futuro de las organizaciones sin importar la vertical a la que pertenezcan, dependerá en gran medida de la capacidad que tengan para crear un ecosistema tecnológico personalizado e integrado.

Con el objetivo de disminuir problemáticas causadas por sistemas aislados, como: la desconexión, la perdida de la información y las interpretaciones poco fiables, es necesario buscar una solución que centralice los datos y que se integre eficientemente con los otros componentes del ecosistema tecnológico. Estas plataformas, que normalmente funcionan a través de una API, deben ser flexibles y de fácil implementación, además, es importante gestionar la conexión de esta solución con las otras conexiones existentes y con aquellas que se implementaran en un futuro.

Integrar nuestro ecosistema digital es mucho más fácil si utilizamos una sola plataforma como fuente única de referencia y a partir de esta, se pueda transformar la estructura digital de la empresa, poniendo como prioridad el uso de datos de alta calidad y rompiendo los compartimientos que aíslan a las áreas de la organización con el sistema central. Finalmente, hay que cuidar que la información fluya siguiendo las etapas del recorrido del comprador y posicionar al cliente en el centro de la operación.

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¿Qué es el Data Governance?

El termino “Gobierno de Datos” se refiere a la capacidad que tiene una organización para gestionar el conocimiento que tiene sobre su información. Esta capacidad suele constar de políticas, procesos y una estructura organizativa para dar soporte a el control de datos empresariales.

Implementar un Gobierno de Datos permite responder a peguntas cómo: ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Cómo están alineados los datos a la política de la empresa? Este sistema proporciona también, un enfoque holístico que nos posibilita administrar, mejorar y aprovechar la información de forma que podamos ganar percepción y generar confianza en decisiones y operaciones empresariales.

Conforme la acumulación exponencial de nuevos datos avanza, las organizaciones necesitan determinar un entorno de Big Data adecuado para fines de almacenamiento y acceso. Es primordial diseñar una arquitectura de datos para gestionar esas fuentes, integrarlas y ponerlas a disposición de la empresa listas para ser accionadas en estrategias eficientes.

¿Cuáles son los principios del Data Goverment?

  1. Integridad: Esto implica que todos los participantes deben ser veraces y comunicativos en su actuar, así como estar consientes del impacto de las decisiones que se toman relacionadas con los datos.
  2. Transparencia: Todos los procesos que se efectúen con los datos tienen que ser completamente transparentes, además de especificar claramente cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos fueron introducidas en los procesos.
  3. Auditable: El Gobierno de Datos es auditable y está acompañado por documentación que soporta los requerimientos legales.
  4. Responsabilidad: Un proceso estructurado de gestión de datos define responsabilidades para las decisiones multifuncionales relacionadas con el flujo de datos.
  5. Control y Balance: Este tipo de esquema nos permite definir responsabilidades como una manera de introducir controles y balance entre negocio y tecnología, entre aquellos que crean y recogen información, los que la administran y los que la utilizan.

Lograr una buena gobernabilidad y gestión de datos implica abordar a los datos como un activo de gran valor tanto a nivel operativo como para crear valor en el mercado. Además, el gobierno de datos es esencial para la estrategia general de una organización para el control de datos y como parte de una práctica completa de DataOps. Nos ayuda a saber qué datos tenemos, dónde residen y cómo podemos utilizarlos.

Finalmente, una estructura de gestión de datos establece la base para tener datos listos para el negocio a través del cumplimiento de reglas y procesos definidos para acelerar las iniciativas de análisis y crecimiento.

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Big data, una herramienta clave del sector financiero

El desarrollo de la digitalización y el crecimiento exponencial de los Datos ha generado que el Big Data se posicione en un plano central de la economía global, y abre infinitas posibilidades para las Industrias de todas las verticales. En el sector financiero, el conocimiento en tiempo real y el aprovechamiento de la información no estructural, hacen del Big Data una herramienta imprescindible.

El sector de las finanzas se ha convertido en líder en todo lo referente a propiciar desarrollos tecnológicos que dirijan la toma de decisiones a través de la Inteligencia Artificial y los Datos. Esta transformación ha logrado que los usuarios adopten naturalmente un cambio de hábitos y nuevos canales digitales para acceder a los servicios de banca.

Desde la aparición de los Bancos como entidad financiera, es normal que estas figuras conozcan la información estructurada tradicional de sus clientes; Si a esta información se le suman Datos externos no estructurados como: la geolocalización, su actividad en Internet, que productos les interesan, entre otros, se podrá componer una base de Datos que permita conocer con exactitud a cada uno de los clientes, para ofrecer una banca personalizada y privada que consiga satisfacción y fidelización.

Algunas iniciativas con las que ya están trabajando las entidades financieras con el aprovechamiento del Big Data son:

  • Gestión de riesgos: La gestión del riesgo es la mayor prioridad del sector bancario. En este entorno, las instituciones financieras precisan de la ayuda de herramientas tecnológicas que identifiquen y mitiguen los riesgos propios de la operación, a través del conocimiento en tiempo real. Son muchos las aplicaciones del Big Data para este fin, desde la incertidumbre en los mercados, susceptibilidad a las responsabilidades legales, riesgo de pérdida de clientes, impacto de desastres naturales, riesgo de liquidez, riesgo de tipos de interés, riesgo operacional, etc.
  • Definición de productos personalizados: Con la creación de un modelo predictivo que ponga al cliente en el papel central del negocio, se puede analizar su comportamiento, que funcionalidades consume de cada canal y cuáles son sus necesidades, para aprender de sus acciones y ofrecer productos personalizados de forma anticipada.
  • Prevención del fraude: Detectar y prevenir fraudes con herramientas de análisis predictivo permite evitar perdidas millonarias. Los datos de comportamiento fraudulento presentan correlaciones que pueden inferirse para descubrir patrones y actividades sospechosas antes de que sucedan. Estas soluciones necesitan operar en tiempo real y analizar fuentes de Datos tanto internas como externas, para que resulten efectivas.
  • Mejora en operaciones de Call Center: Las soluciones de Big Data permiten hacer predicciones de problemas de clientes y resolverlos antes de que impacten en la operación. El objetivo es superar las expectativas del cliente y hacer que regresen para adquirir más productos cuando tengan nuevamente una necesidad financiera.
  • Servicios de asesoramiento: Tradicionalmente las entidades financieras ofrecían servicios de asesoramiento en inversión o gestión de patrimonio a través de personal que asumía la tarea manualmente. Los Datos están ayudando a las personas a extraer ideas y soluciones, del flujo de conocimiento que genera la información disponible. El asesoramiento automatizado basado en algoritmos de aprendizaje autónomo, ha dado pie a un modelo de asistencia hibrido mucho más preciso y oportuno.

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Automatización de Procesos, ¿Cómo ayuda a mejorar los resultados?

Más del 75% de los profesionales del Marketing afirman estar utilizando al menos una herramienta de automatización para optimizar sus procesos. Del 25% restante que aún no las usan, el 58% están planeando emplearlas en un futuro cercano (Social Media Today, 2020).

Estas estadísticas se deben a que la automatización de procesos permite utilizar la tecnología para evitar las tareas rutinarias y el trabajo manual, dándole paso a actividades más creativas y estrategias de alto valor.

Beneficios de la Automatización

  1. Optimización del tiempo: Es posible ahorra tiempo para completar tareas menores o repetitivas que no necesariamente tienen que ser realizadas por un humano.
  2. Reducción de errores humanos: Por poner un ejemplo, la automatización posibilita procesar documentación y transferir datos de forma autónoma, de esta manera se evitan errores como la confusión de palabras o números que resultan información muy importante en las bases de datos.
  3. Agilidad en la información: Ocupar un software de automatización puede dar acceso a procesos documentados e integrales que agiliza el flujo general de trabajo.
  4. Mejora en la satisfacción del cliente: El Marketing Automation genera campañas de Marketing más exitosas que responden eficazmente a las necesidades de los clientes, haciéndolos más felices.
  5. Cumplimiento de regulaciones: Los sistemas pueden ser configurados para que las campañas sean compatibles con regulaciones como el GDPR. El software verifica que se estén cumpliendo estas normativas de forma automática, lo que ahorra tiempo y minimiza problemas.

La automatización de procesos puede aplicarse en distintas áreas de una organización, por ejemplo, la gestión de proyectos, el servicio al cliente y el manejo de redes sociales. La forma más recomendable de fortalecer tu desempeño, es gestionar el proceso comercial a través de sistemas o soluciones inteligentes que te permitan automatizar las actividades, optimizar el tiempo y mejorar resultados.

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Marketing Automation: beneficios y cifras clave

Para las compañías con un modelo de negocio B2B, principalmente, el Marketing Automation les permite ejecutar, gestionar, automatizar y monitorizar las acciones de Marketing, propiciando el alcance de los objetivos de una manera más eficiente.

¿Qué beneficios tiene el Marketing Automation?

  • Segmentación eficiente: Cuando se usa de forma correcta, el Marketing Autamation permite realizar una segmentación a nivel granular, creando grupos de acuerdo a la etapa del ciclo ventas en la que los clientes estén situados en un determinado momento. Este proceso permite llegar al usuario con un mensaje acorde a sus intereses particulares e ir moviendo la segmentación conforme el comportamiento del usuario cambie.
  • Cultivo de Leads: Permite el seguimiento y contacto personalizado con los clientes desde la primera interacción que tienen con cualquiera de las properties de la empresa. Este proceso podría volverse bastante complicado e inclusive imposible si pensáramos en realizarlo de forma manual, pero las herramientas con tecnología automatizada detectan y siguen al usuario desde el primer punto de contacto.
  • Monitoreo de las acciones: Es posible seguir cada acción que se esta llevando a cabo con cada segmento que se encuentre activo. Obtener estadísticas en tiempo real se ha convertido en una gran ventaja competitiva, sobre todo en un contexto que se mueve y cambia permanentemente.
  • Omnicanalidad: El ahorro de tiempo y recursos permite ampliar el alcance de las campañas a múltiples canales de conversión: redes sociales, email, pagina web, etc. Potencializar la visibilidad de la marca contribuye a que los clientes se sientan identificados y felices de pertenecer a dicha comunidad, así también, causa la atracción de nuevos prospectos.

Además de las múltiples ventajas que se pueden obtener de las plataformas de automatización, vamos a repasar algunas de las cifras más importantes del Marketing Automation y la realidad que se vive detrás del uso de estas herramientas.

  1. Los recursos destinados a este rubro del Marketing llegarán a los 25,100 millones de dólares para el año 2023, lo que representa una tasa de crecimiento anual del 14%. (Forrester, Marketing Automation Technology Forecast, 2017-23 (Previsiones sobre tecnologías de automatización del marketing, 2017-23)
  2. El 64% de los profesionales del Marketing dicen que la facilidad de implementación es el aspecto más importante que toman en cuenta para adquirir un sistema de automatización, seguido por el 42% que quieren que tenga un buen servicio de asistencia técnica y un 41% que prioriza la integración con otras plataformas. Adestra, State of Marketing Automation Benchmarks (Estado de los indicadores de automatización del marketing)
  3. El 54% de las compañías B2B menciona al Marketing Automation como la principal herramienta para gestionar el marketing de contenidos. Content Marketing Institute, B2B Content Marketing 2020 Benchmarks, Budgets and Trends (Indicadores, presupuestos y tendencias de marketing de contenidos B2B en 2020)
  4. 85% de las compañías que usan esta tecnología consideran que no se esta aprovechando todo su potencial, contra el 26% que afirma haber implementado este sistema por completo para obtener todos los beneficios.
  5. El 69% de las empresas B2B hacen uso del Marketing Automation como herramienta para la adquisición de nuevos clientes, y el 50% lo hace para la retención de los mismos. (ACT-ON and Gleaster Research.)

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