La cantidad de información que pueden recibir las empresas acerca de sus clientes es tan enorme que sin ayuda tecnológica sería imposible asimilarla y sacar conclusiones de ella. Es en este contexto en el que entra el juego el Data Science. Fue en los años 70 cuando el Data Science empezó a utilizarse para procesar…
El principal reto es la masividad de datos, el big data, pero es un reto que se ha ido achicando ya que los lenguajes de programación evolucionan y se adaptan a estos grandes volúmenes de datos, el desafío entonces es mantenerse actualizado en cuanto los conocimientos necesarios para trabajar sobre ellos. Lo que hace tiempo se podía manejar con Excel, ayer se hacía con Pandas en Python y hoy tenemos por ejemplo Spark para manejar eficientemente gran cantidad de datos optimizando los recursos.
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.
Al simplificar y automatizar las tareas de conexión y fusión de múltiples fuentes de datos, Cognital permite que nuestros equipos de Data Intelligence se centren en la explotación de datos y la generación de insights accionables.
Sean cuales sean tus canales o las herramientas que utilices hay una cosa clara, y es que para saber de primera mano quién es tu consumidor y cómo puedes responder a sus necesidades de manera óptima, debemos consolidar la identidad e interacción del consumidor “all-in-one”.
Tradicionalmente se ha usado el social listening para monitorear crisis, ajustar planes de contenidos, estrategias y campaña de comunicación. Pero ¿qué pasa si las utilizamos directamente para obtener insumos de nuestro negocio?. Aquí algunas claves para aprovechar esta metodología al máximo.
La escucha en canales sociales representa una herramienta importante para la identificación de tendencias y el entendimiento del consumidor, sus hábitos y actitudes frente a determinados temas o marcas, pero por mucho tiempo el output de estas escuchas ha sido percibido como algo netamente comunicacional.
Hoy las compañías manejan una gran cantidad de datos que no están aprovechando o explotan de manera muy dispersa por sus distintas unidades de negocio. Sin embargo, en la era del big data, es fundamental aprovechar la información proveniente del cliente, las ventas, los procesos y la logística de una manera eficiente, estratégica e integrada.
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.
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?