5 claves para alcanzar el éxito con ayuda de tus Datos

El año 2020 fue un punto de inflexión, en el que vivimos en un contexto para el que no estábamos preparados y debimos enfrentarnos a la frustración de no poder cumplir con lo planeado.

Entre los grandes cambios que vimos, el uso de la tecnología aumentó en los últimos 18 meses, lo que en circunstancias normales hubiera demorado de 5 a 10 años. Las estrategias online ayudaron a aumentar las ventas en las tiendas físicas. Los hábitos de los consumidores cambiaron y siguen cambiando. Los clientes no solo quieren elegir lo que más se acomode a sus necesidades, sino que tienen más opciones y hoy pueden elegir entre más canales.

Por eso, el mejor canal es el que funciona mejor para el consumidor. Y va más allá de pensar en términos de sitios web vs tiendas físicas. Los consumidores van a usar ambos, según el que les funcione mejor. Esto explica por qué, en general, las estrategias ganadoras del último año y medio fueron aquellas que brindaron al consumidor la posibilidad de elegir aquello que más se adecuaba a sus necesidades.

Un escenario tan novedoso, de cambios tan acelerados y difíciles de predecir, trae innegables oportunidades y también grandes desafíos. Por eso es importante preguntarse, ¿Cómo podemos prepararnos para lo que viene?

  • Respetar la privacidad del consumidor: Hoy, este aspecto ocupa un rol de liderazgo en el ecosistema digital y acompaña a los principales actores en el proceso de respetar al máximo la privacidad de los usuarios.
  • La clave son los Insights: La información nos permite encontrar claves para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes. Es importante mostrar que comprendemos y podemos ayudar a satisfacer unas necesidades que están cambiando más rápido que nunca.
  • Agilidad: Seguir los cambios en tiempo real y satisfacer las nuevas demandas a gran escala es un reto que exige una enorme agilidad y esto solo se puede lograr de la mano de la automatización, que nos ayuda a dar la respuesta indicada en cada uno de los consumidores, en los momentos precisos.
  • Data Driven: Por otro lado, la agilidad solo es posible si los negocios se basan en datos, y si las empresas pueden ver y medir lo que está sucediendo en cada momento. Por eso, manejarnos con datos de procesos internos y con aquella información que los clientes aceptan compartir es la cuarta clave.
  • Capital humano experto: Es fundamental crear equipos que sean expertos en tecnologías digitales y que cuenten con las habilidades y capacidades adecuadas tanto para generar resultados hoy como para preparar los negocios para el futuro.

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Las aplicaciones del Machine Learning en los modelos de suscripción

Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación y es la forma que tienen para subsistir en un panorama cada vez más competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, en esta entrada abordaremos cómo los datos potencian la inteligencia artificial y el machine learning para acelerar las suscripciones.

Los sistemas basados en Data Science y machine learning nos permiten detectar cambios en los comportamientos de nuestros clientes, crear alertas ante determinados tipos de cambios que puedan ser relevantes para nosotros, identificar los factores que los causan y generar predicciones de rendimiento.

En el caso específico de la obtención de suscriptores, podemos usar las bondades del machine learning en el análisis del modelo de atribución, es decir, entender el viaje que el usuario hace desde que descubre el medio o la marca hasta que realiza o no la conversión, que en este caso sería una suscripción. Aquí tienen gran importancia los canales de referencia; un visitante que viene de una búsqueda y de una red social tiene un ratio de conversión diez veces mayor que alguien que viene de solo uno de esos canales.

La clave está en el origen de los datos recopilados de los que se nutre la plataforma que cada empresa utiliza. Usar datos de un grupo de clientes no funciona tan bien como generar un modelo entrenado con 1st Party Data.

Y es que el uso de esta información se refleja en 2 aspectos esenciales para los usuarios: la personalización del contenido y la mejora de la experiencia de usuario. Aquí es donde el Machine Learning juega un papel muy importante. Habitualmente, los algoritmos empleados por medios suelen recomendar los contenidos muy leídos, sin embargo, si solo se hacen recomendaciones de cosas populares, nunca aparecera nada nuevo ni se le dará a un contenido especifico la oportunidad de destacar. En este sentido, los algoritmos híbridos seleccionan contenidos en tendencia y a su vez, permiten a los usuarios descubrir algo nuevo.

Con todo esto, podemos concluir en 3 puntos clave:

  1. Lo complejo no siempre es mejor, la complejidad está bien cuando tiene sentido. Sin embargo, a ocasiones es recomendable confiar en el uso inteligente de los datos, la automatización de procesos y las soluciones pre probadas.
  2. Experimentar con Data Science está bien, ya que no todas las soluciones valen para cada medio y deben adaptarse.
  3. Entender qué puede hacer por ti el Machine Learning y qué no; la recomendación de contenidos puede llevarse a cabo en un 90% por los algoritmos. Sin embargo, existen otras tareas importantes donde hay un mayor componente humano, por ejemplo, en las estrategias para mejorar la retención de los suscriptores, el análisis del producto o la mejora de la comunicación del mismo.

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¿Qué errores evitar en el proceso de transformación digital?

Mientras avanzamos en el camino hacia la nueva normalidad, una de las pocas cosas que sabemos con seguridad es que la supervivencia de las marcas y empresas está directamente asociada a la transformación digital, lo que la ha convertido en una necesidad urgente. En esta transformación, el consumidor se ha posicionado como el protagonista y para conquistarlo y retenerlo, el secreto del éxito no solo está en los productos o servicios, sino en la experiencia de compra que se le puede ofrecer.

Solo las grandes marcas consolidadas, lograron el año pasado concretar en semanas transformaciones que normalmente les hubieran llevado meses o años. Sin embargo, para la gran mayoría de las empresas todavía es un camino sin recorrer. El poco aprovechamiento del poder del marketing digital, la inteligencia artificial, la automatización, los servicios en la nube y los datos, han sido los principales ralentizadores en el avance empresarial. Hoy en día, aun son pocas las empresas que han sabido reflejar en sus estrategias los cambios del entorno, las personas se quedan atadas a prácticas y estrategias del pasado y es muy difícil pasar el miedo al cambio.

Ya que todos debemos dirigirnos hacia el camino de la transformación digital, aquí hay 3 errores comunes que conviene evitar:

  1. No responder rápidamente a los cambios de las necesidades y a los comportamientos de los clientes: En Hispanoamérica, el 37 % de los compradores online del último año realizaron su primera compra durante la pandemia y un 86 % de ellos planea seguir comprando de esta manera en el futuro. Las marcas deben saber reacomodar su modelo de negocios alrededor de este tipo de cambios, y hacerlo de forma ágil, los clientes no esperan.
  2. No comprender cómo es verdaderamente el recorrido del consumidor:  Comprender al cliente no necesariamente significa conocer sus preferencias, sino que entender y conocer las razones que se esconden detrás de esas preferencias.
  3. No eliminar las fricciones de raíz: Es fundamental que las marcas entiendan el recorrido completo: desde que el consumidor empieza a investigar hasta que efectúa la compra. Cada punto de fricción debe ser eliminado.

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El futuro de la publicidad personalizada

La eliminación de las cookies de terceros por parte de Google, así como la paulatina restricción al tracking de los usuarios que está implementando Apple, están cambiado por completo las reglas del juego de la publicidad personalizada.

Anunciantes de la mano de compañías administradoras de publicidad están trabajando para crear una estrategia que permita seguir llegando selectivamente a audiencias objetivo, sin tener que volver al contexto anterior de anuncios masivos, dónde los esfuerzos no están dirigidos y el retorno de la inversión es más difícil de calcular. Los anuncios con target segmentados van a seguir existiendo, pero se van a construir de una forma distinta a la que ya conocemos   

En el mercado se han empezado a crear soluciones diversas para eliminar la dependencia a las cookies de terceros, tal es el caso de Next-Gen Solutions, un producto de Verizon Media para anunciantes y publishers que tiene como objetivo la creación, compra o medición de audiencias. A través de Next-Gen Solutions se pretende ofrecer soluciones a las marcas, pero sin dejar de lado la privacidad y confianza del consumidor. Este tipo de productos utiliza el contenido y otras señales de datos en tiempo real como el clima, la ubicación o el tipo de dispositivo para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los anunciantes conectar con audiencias relevantes para ellos.

Otro ejemplo del uso de nuevas técnicas para mostrar anuncios eficientemente es el caso de Amazon, y su alternativa creada con diferentes compañías para desarrollar un identificador con el que los anunciantes y publishers pueden monitorear sus campañas. Este identificador permite segmentar de forma eficiente, generar estrategias especificas y evaluar distintas fases del Shopper Journey del consumidor. Además, uno de los formatos que está cobrando especial importancia con este gigante tecnológico, son los anuncios de audio en Amazon Music que han permitido llegar a nuevos compradores de manera distinta y tienen una mejor posición en la memoria de los usuarios.

Con esto queda claro que la clave para transformar el paradigma de la publicidad personalizada es involucrar a los usuarios en los procesos y ponerlos en el centro de la operación.

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La tecnología como mejor aliado para un buen rendimiento

Uno de los aspectos más importantes para la planeación estratégica de las empresas es eficientar la inversión en medios. El nuevo Shopper Journey de los consumidores y las formas dinámicas de acceso a los contenidos online impactan de manera decisiva en la forma en la que las marcas definen sus planes de medios.

Por otro lado, la aceleración en la adopción de herramientas tecnológicas que suman agilidad también ha permitido conseguir excelentes métricas de rendimiento en muy poco tiempo. Entonces, frente a estas perspectivas es posible identificar dos grandes aprendizajes sobre cómo las soluciones tecnológicas potencian los resultados de un negocio: los indicadores clave profundizan el engagement y la integración de tecnologías optimiza el rendimiento.

  • Los indicadores clave profundizan el engagement

Usar 1st Party Data para crear audiencias avanzadas propias permite ver cómo los usuarios se mueven en su navegación. Al enriquecer esta información con ayuda de plataformas de análisis, es posible encontrar Insights que permiten el entendimiento de las audiencias y la segmentación de manera más específica, todo esto,a partir de los mismos datos de comportamiento de compra de los consumidores. Esta información enriquecida permite correr campañas y obtener grandes resultados en las activaciones, ya que estrecha la relación con los clientes y los acerca al contenido que realmente está buscando.

  • La integración de tecnologías optimiza el rendimiento.

Usar herramientas que etiqueten la actividad online de los usuarios sirve para captar señales que optimizan las acciones de Marketing. Esto nos permiten trazar todo el recorrido del cliente e identificar cada una de las etapas clave que lo conforman, lo que genera estrategias mejor dirigidas y se traduce en un menor costo por cada acción comercial y un aumento significativo en las ventas. Las nuevas tecnologías y la posibilidad de combinarlas a partir de un plan de medios se afianzan en un rol de aliados clave para las empresas. Asimismo, el machine learning detrás de esas soluciones brinda oportunidades en tiempo real, con la posibilidad de medir y optimizar cada acción. ¿El resultado? No solo mejores métricas de negocio, sino una conexión cada vez más significativa con las audiencias.

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Aprovechamiento real de los datos para una activación efectiva

Sabemos que los datos son una de las herramientas más valiosas en el mundo de los negocios, sin embargo, aunque su valor es bien conocido son pocas las compañías que realmente usan la información a su favor. De hecho, se estima que actualmente los profesionales solo aprovechan el 50% de sus datos.

Dada la cantidad de dinero, tiempo y esfuerzo que requiere la recopilación y gestión de datos, es difícil creer el porcentaje tan bajo de su uso efectivo. Además, a pesar de lo que muestra la realidad, las expectativas sobre el aprovechamiento y rendimiento de los datos son altísimas: cerca del 93% de los directivos esperan que el uso de la información sea efectivo en las campañas para generar un gran impacto y lograr una competitividad real.

Aunque actualmente se recopilan más datos que nunca, son las herramientas limitadas y los equipos que no están totalmente preparados lo que impide que los datos se utilicen correctamente. Muchas empresas todavía tienen una conectividad limitada entre canales, lo que provoca experiencias de compra fragmentadas y una mala percepción por parte del cliente. Por eso, la clave para utilizar por completo nuestros datos es la activación efectiva.

La activación es un proceso mediante el cual las experiencias de los clientes están guiadas por los datos de los mismos clientes. Esto significa que cada interacción en cada canal está informada por una visión holística y en tiempo real de las acciones que los clientes van realizando, generalmente a través de una vista única que se encuentra en una plataforma para la gestión y análisis de esos datos. Para activarlos con el fin de facilitar las experiencias, es necesario un sistema que pueda capturar, modelar y administrar datos sin procesar desde cualquier fuente y hacia cualquier fuente.

¿Cómo comenzar la activación de datos?

  • Detectar problemas en la tecnología que usamos: Identificar los problemas actuales de la empresa y cuales serían las posibles soluciones nos ayuda a mejorar. Profundizar realmente en estos desafíos y atreverse a tomar riesgos para adoptar mejores herramientas, es el primer paso para comenzar a usar nuestros datos.
  • Elección correcta de una plataforma de análisis: En el mercado hay muchas plataformas tecnologicas que hacen afirmaciones audaces, pero no cualquier solución puede realmente habilitar la activación de datos. La plataforma que elijamos debe proporcionar una vista única del cliente, inteligencia predictiva, arquitectura escalable, recomendaciones poderosas y una solución de plantillas sólida.
  • Buenas demostraciones: Cuando se trata de buscar una herramienta para el tratamiento de nuestros datos, nunca son demasiadas preguntas. Es importante solicitar a nuestros posibles partners ejemplos de cómo actúan en casos complejos, por ejemplo, cómo escalan las soluciones y cómo funcionan con información proveniente de múltiples fuentes.
  • Buscar un partner, no una herramienta: Un partnering estratégico nos llevara mucho más allá. Encontrar un equipo de trabajo comprometido, con metas en común, especializado y que estén dispuestos a ayudarnos a impulsar nuestro negocio, es uno de los pilares fundamentales para usar la información efectivamente.

Puedes descubrir más de nuestras soluciones en Yopter.com o hablar directamente con nosotros a través de contacto@yopter.com para conocer todas las posibilidades que ofrecemos como partner y como ayudamos a nuestros aliados en el descubrimiento, enriquecimiento y monetización de sus datos.

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¿Qué es DevOps?

DevOps hace referencia a los términos ingleses “development” y “operations”, y define una metodología que une a personas, procesos y tecnología para ofrecer valor a los clientes de forma constante.

Este modelo permite que los roles clave del área de TI, que antes estaban aislados, se coordinen y colaboren para crear mejores productos. Al adoptar una cultura DevOps junto con las prácticas y herramientas adecuadas, las empresas adquieren la capacidad de responder mejor a las necesidades de los clientes, aumentar la confianza en las aplicaciones que crean y alcanzar sus objetivos en menor tiempo.

Básicamente, con DevOps las organizaciones pueden desarrollar y mejorar productos con mayor rapidez que aquellas que utilizan procesos tradicionales de desarrollo de software; las 3 ideas clave de esta filosofía son:

  • Es una metodología para creación de software.
  • Se basa en la integración entre desarrolladores software y administradores de sistemas.
  • Permite fabricar software más rápidamente, con mayor calidad, menor coste y una altísima frecuencia de lanzamientos.

¿Por qué DevOps es importante?

El desarrollo de software y el Internet han cambiado por completo el mundo y todas las verticales de la industria. El software ya no se limita solo a respaldar un negocio, sino que se ha convertido en un componente central. Por eso, una metodología que permita agilizar todos los procesos referentes al desarrollo tecnológico propio de la empresa es importante para transformar cada sección de la cadena de valor operativa.

DevOps vs DataOps

DevOps es un término precursor de DataOps. Idealmente, se sugiere la implementación de ambas filosofías, ya que esto permite a las empresas desarrollar un ambiente de trabajo dinámico y ágil, que ponga al cliente en el centro de la operación y que posibilite obtener resultados óptimos. DevOps facilita la colaboración entre el desarrollo y las operaciones dentro de TI. DataOps crea y requiere la colaboración de toda la empresa, desde TI hasta los expertos y los consumidores de datos. DevOps hace que la TI sea más efectiva. DataOps hace que toda la empresa sea más efectiva. Que trabajen en concordancia es la mejor opción.

¿Cómo adoptar un modelo de DevOps?

Adoptar este modelo de trabajo requiere de un cambio de cultura y mentalidad. DevOps busca eliminar las barreras entre equipos de trabajo y colaborar para optimizar la productividad de los desarrolladores y la confiablidad de las operaciones. Hay que hacer un esfuerzo por comunicarse con frecuencia, incrementar la eficiencia y mejorar la calidad de los servicios que se proporcionan a los clientes. También es necesario hacerse responsables de sus servicios más allá de lo que tradicionalmente abarcarían sus funciones o puestos de trabajo, al pensar en las necesidades de los clientes y cómo pueden ayudar a satisfacerlas. 

Independientemente de su estructura organizativa, las compañías que utilizan un modelo de DevOps disponen de equipos que visualizan todo el ciclo de vida de desarrollo y de la infraestructura como parte de sus responsabilidades.

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El lado ético de la Inteligencia Artificial

Organizaciones de todas las verticales se enfrentan con grandes desafíos en los próximos años, como la integración de procesos automatizados para optimizar su operación, mejorar la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, o apostar por modelos de energía circular que prometen ser más eficientes en el futuro cercano. Estos y más retos que se presentan, pueden ser bien enfrentados si logramos escalar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor.

La inversión en Inteligencia Artificial ascenderá a 110,000 millones de dólares en 2024, el doble de lo que se gastó en 2020. Esta enorme cantidad de recursos destinados se debe a que la IA cuenta con un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico y social.

Sabemos que la inteligencia Artificial está presente en todas nuestras actividades, sin embargo pese a sus evidentes beneficios, su uso también plantea profundos desafíos de cara a construir sistemas justos y responsables.

¿Qué tan confiable es el uso de la Inteligencia Artificial?

Grandes marcas han apostado por soluciones pioneras que han dado solución a problemáticas sociales importantes, sin embargo, algunas de las soluciones creadas a base de inteligencia artificial también han sido objeto de polémica por adentrarse en temas que los usuarios y profesionales consideran moral y éticamente cuestionables. Algunos sistemas puestos en marcha en los últimos tiempos han demostrado los efectos negativos de la tecnología, y han llegado a comprometer o vulnerar cuestiones como la privacidad, la protección de datos o, incluso, los derechos humanos.

Según la “Guía Ética para una Inteligencia Artificial Confiable” Elaborado por la Comisión Europea en 2019, una IA confiable debe cumplir con tres requisitos fundamentales: legal, que respeta todas las leyes y regulaciones aplicables; ética, esto es, respeta los principios y valores éticos; y robusta, tanto desde una perspectiva técnica del dato como a la hora de tener en cuenta el contexto social.

Es por esto que grandes compañías tecnológicas muestran su concientización al respecto y la necesidad creciente de implementar medidas que promuevan la confianza de los consumidores. No obstante, las compañías también entienden que la implantación de una IA confiable y ética se enfrenta a una serie de retos para hacerlo de forma correcta.

  • Fiabilidad del dato, conseguir información de calidad, adecuada y suficiente para aportar valor.
  • Confianza en las herramientas, para poder generar una cultura del conocimiento.
  • Talento, son necesarios perfiles diversos que sepan trabajar con los datos para obtener el máximo potencial de estas soluciones a todos los niveles.

La construcción de una inteligencia artificial mejor debe estar basada en la colaboración público-privada y en la combinación tanto de regulación como de autorregulación. Una IA ética y confiable dependerá, en última instancia, de que los desarrollos tecnológicos y las empresas no pierdan la perspectiva de tener al ser humano como sujeto responsable del uso de esta tecnología.

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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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