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Big Data + Thick Data: “El arte de unir los cabos sueltos”

Desafios, Ideas

En lo personal considero que la Thick Data es volver un poco al inicio, al momento en donde el desarrollo de software y su tecnología no eran proveedores de datos masivos; cuando en su momento aún no sabían el alcance de lo que podría lograr. Es volver un poco a las metodologías de mercado tradicionales que aún se consideraban útiles y no arcaicas, largas y aburridas. Al hablar de Thick Data, hablamos de un enfoque cualitativo a través de las herramientas que hoy todos conocemos: encuesta, entrevista, observación, grupos focales, entre otros.

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Personalización vs clusterización: La RGPD y el diseño del Customer Journey

Desafios, Ideas

Aunque poco comentado, teniendo en cuenta su trascendencia, el año pasado todo cambió en la aún inmadura industria del Marketing Digital. La nueva Regulación General de Protección de Datos (RGPD) entró en aplicación y los profesionales del Marketing que creían tener información suficiente de sus clientes y sus prospectos, tienen que rehacer gran parte del trabajo de años, si es que aún no lo han hecho.

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Big Data: desde el corazón de nuestro negocio al día día del consumidor

Compañía, Ideas

A punto de entrar en la tercera década del siglo xxi, hablar de Inteligencia Artificial es casi un lugar común, algo diariamente repetido, pero poco profundizado. Los robots son cada vez más sofisticados e «inteligentes» y se han convertido en nuestros compañeros de viaje por los laberintos de la vida. La digitalización, la automatización y la virtualidad han llegado para instalarse en nuestro devenir cotidiano y en los modos en que nos relacionamos los unos con los otros.

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Business Intelligence: ¿Qué técnicas ayudan a tomar mejores decisiones de negocio?

Compañía, Desafios, Ideas

Transformar información en conocimiento con el fin de mejorar el proceso de tomar decisiones en una empresa mediante el uso de ciertas estrategias y herramientas, es el objetivo principal de Business Intelligence (BI). Las soluciones tradicionales de BI hacen uso de la analítica descriptiva ofreciendo así al cliente un informe sobre el pasado. Sin embargo, esta técnica, aunque útil en algunos casos, no informa sobre los eventos del presente, y mucho menos sobre eventos que ocurrirán en el futuro. Aunque el cliente intente tomar decisiones basándose en la descripción del pasado, dicha información no es suficiente como para alcanzar los objetivos de negocio establecidos. Con el fin de minimizar la incertidumbre a la hora de tomar decisiones, se han de considerar otras técnicas avanzadas. La pregunta que emerge es, ¿qué otras técnicas se pueden utilizar, que aplicadas a los datos del cliente, ayuden a éste a maximizar las probabilidades de tomar decisiones óptimas?