RSK Consulting: 3er aniversario

MACHINE LEARNING Y SU APORTE A LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning), es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras “aprender”. Ese proceso de inducción de conocimiento, trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Pero cuando hablamos de la experiencia del cliente, la mayoría de las máquinas no son muy inteligentes.

Todos los días, como clientes, recibimos sugerencias para comprar o utilizar productos que tienen poca o ninguna aplicación en nuestras vidas. Incluso nos resulta frustrante recibir recomendaciones para artículos que nunca compraríamos.

Por suerte, el aprendizaje automático está evolucionando y cambiando la forma en que usamos la tecnología en la experiencia del cliente. Machine Learning se centra exclusivamente en la escritura de software que aprende de experiencias pasadas y crea una experiencia más personalizada y relevante para los clientes. Esto es increíblemente poderoso para la experiencia del cliente, ya que permite a las marcas aprovechar el tiempo limitado que tienen para ganar su confianza. Recordemos que los clientes, en su experiencia en línea, sólo dan a las marcas unos segundos antes de decidir seguir adelante, según la satisfacción de sus necesidades. Con Machine Learning, las marcas son capaces de conectarse mejor con los clientes y proporcionar servicios, productos y recomendaciones que son relevantes y eficaces.

Consideramos tres puntos principales de Machine Learning que ayudarán a la experiencia del cliente:

1. Machine Learning puede personalizar casi todo lo que vemos en Internet o en las aplicaciones móviles para hacerlo mejor, más claro y más útil. Además ayuda a las empresas a medir mejor las acciones de sus clientes, adaptando la experiencia en línea para conocer que están haciendo y sintiendo.

2. Ofertas de productos. Las marcas podrán utilizar el historial de compras y navegación anterior de un cliente para recomendar productos relevantes. Por ejemplo, si un cliente le gusta un determinado producto para bebés recién nacidos, es probable que disfruten de un producto para los bebés un poco mayores unos meses más tarde. Machine Learning puede tomar acciones predictivas y utilizar información de canales cruzados de cada cliente para averiguar qué productos son eficaces y cuáles son las recomendaciones que conducen a los mejores resultados.

3. Machine Learning es enorme para la automatización del trabajo. Por ejemplo, los automóviles auto dirigidos de Uber y Google, usan Machine Learning para aprender la navegación y conocer ciertas rutas y problemas que podrían enfrentar en el camino. Machine Learning también juega un papel importante en las recomendaciones de Amazon y Netflix, así como sistemas de detección de fraude que pueden ver si la actividad de una persona está fuera de sus acciones normales.

Los días del uso irrelevante de la tecnología en los clientes están contados. En lugar de tratar de crear una experiencia personalizada de forma manual, Machine Learning brinda a las marcas el poder de ofrecer a todos los clientes una experiencia sorprendentemente personalizada en masa. Además, puede abrir una nueva puerta para la experiencia del cliente y permitir que las marcas ofrezcan una experiencia hiper-personalizada, a través de sus recomendaciones que pueden ayudar a crear una experiencia de compra sofisticada y más agradable.

Fuente: Blake Morgan. Autora del libro "More Is More: How The Best Companies Work Harder and Go Farther To Create Knock Your Socks Off Customer Experiences" 

COMO UTILIZAR BIG DATA PARA HACER CRECER TÚ NEGOCIO

Las empresas que utilizan Big Data pueden obtener valiosos conocimientos y nuevos puntos de vista para identificar nuevos mercados, ofrecer un mejor servicio y fidelizar a los clientes.

Para los pequeños y medianos empresarios, la comprensión de cómo utilizar Big Data puede allanar el camino para lograr un crecimiento empresarial importante. Para esto, hay que saber centrarse en las métricas adecuadas, analizar los datos, y traducirlos en información procesable. Antes de lanzarte a utilizar Big Data debes identificar los casos de uso que te proporcionarán el máximo impacto y comprender la infraestructura subyacente que necesitas para impulsar el crecimiento. Un artículo de “The Pulse of IT (Information Technology)” señala tres maneras para que aproveches Big Data para tu negocio:

Identificar nuevos mercados

Con Big Data puedes extraer información para obtener una mejor comprensión de los micros segmentos de tu audiencia, proporcionándote una ventaja para conocer a tu público y buscar nuevos mercados potenciales. Las claves para aprovecharlo pasan por invertir en los sistemas que tu empresa necesita para capturar los datos; establecer un plan que te permita desarrollar perfiles de audiencia y de mercado más eficaces para perfeccionar la estrategia de marketing; y racionalizar tu infraestructura de IT con suficiente ancho de banda, servidores y almacenamiento para recoger, procesar e integrar datos de múltiples fuentes. Con la aplicación de estas medidas dentro de tu propio negocio, prepararás una base sólida para cualquier iniciativa de Big Data que desees desarrollar en el futuro.

Proporcionar un mejor servicio al cliente

Tu empresa puede aprovechar Big Data para entender lo que los clientes necesitan y mejorar tus estrategias de servicio al cliente. Para ello, considera invertir en tecnología y soluciones para ayudarte a capturar, almacenar y analizar esos datos. La recopilación de los datos de servicio al cliente es sólo el primer paso, ya que también debes asegurarte de que su servicio de atención al cliente tenga acceso a esos datos y a los conocimientos resultantes para que puedan mejorar su rendimiento.

Big Data también puede mejorar tu prestación de servicios al permitir que el negocio adapte su oferta y sus mensajes en función de los gustos y preferencias del cliente. La personalización activa proporciona una mejor experiencia de servicio al cliente, pero hay que tener en cuenta que la integración de datos en el servicio al cliente y la entrega del producto requerirán un buen soporte.

Retener clientes

Hay tres conocimientos que se puede extraer de Big Data que resultan claves en la retención y fidelización de clientes:

• Permite acelerar el tiempo de respuesta. Tus clientes desean tiempos de respuesta más rápidos, ya sea desde los responsables de servicio al cliente o desarrollo de productos. La inversión en servidores y almacenamiento con el rendimiento adecuado, hace posible que todas las áreas de tu organización respondan más eficazmente a las demandas de los clientes.

• Ayuda a mejorar los programas de fidelidad. Los programas de fidelización juegan un papel importante en la retención, y los conocimientos adecuados permiten transformarlos en sistemas de recompensa de alto valor.

• Permite racionalizar la infraestructura para satisfacer las expectativas del cliente. Para crear oportunidades y mejorar la experiencia del cliente, asegúrate de que tienes una infraestructura sólida de servidores, almacenamiento y capacidades de red para manejar los datos.

Fuente: http://tecnologiaparatuempresa.ituser.es

BIG DATA: INFORMACIÓN RENTABLE

Los sectores que están llevando la delantera en el uso de Big Data, comienzan a ver resultados.

Una de las herramientas más poderosas que se vienen desarrollando en el mundo, es el uso del Big Data, y en el Perú hay organizaciones que ya le prestan atención por su promesa de mejorar la competitividad del negocio.

“Es impresionante la cantidad de información que se genera en nuestra vida diaria en la medida que interactuamos con el mundo de los datos, desde los consumos que realizamos con tarjetas de crédito o débito, las páginas web o aplicaciones a las que recurrimos a internet. Toda esa información puede ser relevante, en la medida que podamos y, sobre todo, sepamos aprovecharla”, señala Iván Chumo, Gerente General de Optical Networks.

Por su parte, Renzo Lara, Country Manager de Teradata en el Perú, indica que el potencial de desarrollo del mercado peruano es muy amplio. “El Perú es un mercado atractivo, con potencial de crecimiento, donde las compañías están conscientes de invertir en tecnología inteligente”, afirma.

Demanda actual

Según Lara, los sectores que están demandando más soluciones de Big Data en el Perú son las telecomunicaciones y la banca, seguidas por el “retail”, la minería y algunas empresas estatales que utilizan mucho nivel de información.

El ejecutivo dice que en el Perú se están desarrollando dos grandes tendencias en este campo: La primera incluye servicios de consultoría de Big Data, servicios de analítica avanzada y “managed services”, los que son fundamentales para el futuro de nuestro país, ya que impactan directamente en el crecimiento de los ingresos.

La segunda son los ecosistemas analíticos en conjunto con plataformas de “data warehouse” (UDA), así como nuevas tendencias de “software only”, “Internet of things (IoT)” y nube pública (Hybrid cloud).

“La creciente demanda de soluciones de analítica compleja está creando una atractiva dinámica del mercado peruano, la cual se basa en la obtención de algoritmos avanzados que ayudan a las industrias a la creación de mercados dinámicos, principalmente en los sectores bancario, telecomunicaciones, retail y gobierno”, señala Lara.

Álvaro Merino Reyna, Gerente General de IBM, apuesta por del desarrollo de Big Data. “Cada vez más empresas están animándose a probar cosas nuevas que le generen valor. Estamos en los dos años de transición hacia la transformación digital”, destaca.

Merino refiere, como ejemplo, que una “Head hunter” utiliza el sistema Big Data para procesar la información de las hojas de vida de los postulantes a un puesto con la información que han difundido a través de sus redes sociales e Internet, de modo que obtiene un perfil más profundo de los candidatos en mucho menos tiempo. Las empresas de Seguros también utilizan Big Data para procesar la información de sus asegurados en caso de algun incidente; antes todo un equipo de colaboradores revisaba el 20% de solicitudes, mientras que ahora el sistema revisa el 100%.

De dónde provienen los datos

Los datos de utilidad para la toma de decisiones empresariales, provienen de diferentes fuentes (personas, empresas, ciudades y hasta la naturaleza). Cada vez que se paga con una tarjeta de crédito, cuando se usan aplicaciones de geolocalización como Waze, o se pide un taxi, se está brindando información importante sobre hábitos de vida y consumo que, si se cuenta con los sistemas de procesamiento de datos adecuados, pueden ser usados para ofrecer productos y servicios más cercanos a lo que necesitan las personas.

Lo que falta

Merino considera que lo que hace falta para acelerar el proceso es decisión por parte de las empresas, pues firmas que brindan el servicio e infraestructura ya existen.

Para Chumo, de Optical Networks, si hay algo por mejorar es la necesidad de ampliar el número de especialistas y los centros de capacitación a fin de contar con más profesionales que puedan sacar provecho a la nueva información con la que se puede contar.

“Creo que en nuestro país deberíamos empezar por tener centros de capacitación adecuados que estimulen la investigación y desarrollo. Espero que se concreten los proyectos que existen para establecer polos de formación y entrenamiento en sistemas y aplicaciones TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación)”, destaca.

Fuente: Suplemento Día 1 del diario El Comercio.

5 ESTRATEGIAS CLAVE QUE CADA PEQUEÑA EMPRESA NECESITA PARA TENER ÉXITO

Si usted es un nuevo dueño o un empresario experimentado de una pequeña empresa, es importante tener bien cubiertos sus fundamentos si espera tener éxito.

En primer lugar, necesita saber que para llegar al éxito no sólo se necesita un plan, sino indicadores o métricas para medir su progreso. Usted necesita entender cómo su producto o servicio encaja en el mercado y cómo se puede articular claramente esa posición a sus clientes potenciales. Tiene que entender cómo serán sus ingresos hoy y cómo será pagado mañana.

A continuación, cinco claves que creo cada dueño de una pequeña empresa deben considerar para tener un exitoso 2017:

1. Plan de negocios

Cada empresa necesita un plan de negocios. No tiene que ser formal o tener un formato particular (si no está buscando financiamiento externo), pero cada empresa debe tener un plan para lo que espera lograr y cómo lo logrará en los próximos 12 meses. Debe ser escrito y comunicado claramente a todos los involucrados importantes del negocio.

También necesita hitos y métricas para medir su éxito. Si no tiene un mapa, ¿Cómo sabrás si te diriges en la dirección correcta? Por ejemplo, si desea agregar 1.000 nuevos usuarios a su producto este año, ¿Qué aspecto tiene ese promedio por mes, por semana, por día?

Clave a considerar: Tómese el tiempo para juntar todos los planes que estén en su cabeza y llevelos al papel. Fije algunas metas concretas para los próximos 12 meses y defina las métricas por las cuales usted medirá su éxito.

2. Propuesta de valor clara para el cliente

Es alucinante cuántas empresas no pueden explicar concisamente cómo son diferentes o mejores que su competencia. La verdad fría es: Si usted no puede articular porqué sus clientes deben elegirlo, no lo harán.

Una propuesta de valor no es sólo el valor que desea ofrecer, sino también la creencia de sus clientes sobre cómo se entregará, experimentará y adquirirá ese valor.

Clave a considerar: Obtenga una claridad excepcional en su propuesta de valor rellenando esta declaración: Para (cliente objetivo) quien (declaración de necesidad), el (producto o nombre de marca) es una (categoría de producto) que (declaración clave de beneficios o motivo convincente para comprar). A diferencia (alternativas principales competidoras), (producto o marca) (declaración de diferenciación primaria).

3. Análisis de la competencia

Muchas empresas creen que son demasiado pequeñas para tener que invertir en cualquier tipo de análisis estratégico, pero nunca son demasiado pequeñas para saber lo que hacen sus competidores. Este tipo de análisis no tiene que ser un costoso proyecto de grandes datos, ya que se puede realizar simplemente con Google y una disposición curiosa.

Podría comenzar preguntando: ¿Quiénes son mis competidores más directos? ¿Qué resultados prometen sus productos? ¿Qué palabras y disparadores emocionales están utilizando para vender sus productos? ¿Cuánto cuestan? ¿Cómo se entregan sus productos o servicios? ¿Qué bonificaciones han lanzado para endulzar su propuesta? ¿Cómo se están promoviendo?

A medida que empiece a responder estas preguntas, comenzará a ver cómo su propuesta de valor encaja en la conversación o quizás, en dónde necesita cambiar su valor o mensaje.

Clave a considerar: Cada negocio debe llevar a cabo algún nivel de análisis de la competencia, y cuanto más sepa acerca de ellos, mejor puede posicionarse como diferente.

4. Flujo de caja positivo

El efectivo es el rey en los negocios, y por buenas razones. Usted no puede pagar sus facturas o a sus colaboradores con un libro de órdenes. Es vital que cualquier pequeña empresa tenga un plan de cómo se les pagará y de manera oportuna. Incluso las empresas más exitosas pueden encontrarse en problemas si todo su dinero está atado en facturas sin pagar.

No se deje atrapar por lo que usted piensa que es una práctica común o estándar en la industria. Eso no significa que sean adecuadas para su empresa. ¿Se puede pagar por adelantado o al menos obtener un depósito? ¿Tienes que ofrecer Net 15 o Net 30? (Factura a pagar dentro de 15 o 30 días). ¿Puede aceptar tarjetas de crédito para ayudar a sus clientes con su flujo de caja?

Clave a considerar: Diseñar una estrategia que facilite hacer pagos con prontitud, sin importar con quién trabajes. Y luego tenga cuidado de no extenderse más allá de sus límites líquidos de efectivo.

5. Fuerte Plan de marketing

Veo que esto sucede a menudo. Una pequeña empresa tiene un mes récord de ventas o se hace de una o dos cuentas realmente grandes y como resultado, descuidan sus esfuerzos de marketing. De repente, el mes siguiente cambia o una de esas grandes cuentas desaparece y están en apuros, luchando para llegar a fin de mes.

El problema es que estas empresas tienen una tendencia a centrarse en la comercialización sólo en tiempos de escasez. La solución es crear un plan de marketing que le permita estar en constante comercialización de sí mismo, para cultivar una diversa base de clientes y no tenga que parar en tiempos de escasez.

Clave a considerar: Hacer algunas investigaciones sobre que plataformas de marketing será más beneficioso para su negocio y comprometerse. Por ejemplo, puede intentar hacer marketing en redes sociales, marketing de contenido, redes presenciales, correo directo o publicidad pagada. No se extienda demasiado tratando de hacer todo a la vez.

Finalmente, esto no es todo lo que necesita un negocio por supuesto. Sus necesidades pueden variar según el nicho o la industria, pero esto es una base sólida sobre la cual debe basarse un negocio exitoso.

Fuente: Bernard Marr. Autor de negocios de mayor venta, orador principal y consultor en rendimiento estratégico, analítica, KPIs y Big Data. www.ap-institute.com

INTERNET OF THINGS NO QUIERE DECIR INTERNET + COSAS

La lógica común dice que Internet of Things (Internet de las cosas), sucede cuando usted relaciona Internet con un objeto. Por ejemplo, son igual a IoT: Internet más refrigerador, Internet más un televisor, Internet más la aspiradora, etc.

Si eso es todo lo que hay en IoT, entonces lo hemos estado haciendo durante años. La única novedad es el rápido descenso del precio del soporte WIFI y la computación barata. Por menos de cien dólares, cualquier pieza de basura electrónica puede estar conectada a Internet, dotada de un completo sistema operativo. Eso es lindo y divertido, pero ¿Cuál es el punto?

¿IoT aumenta la funcionalidad?

Si miramos más allá del ruido, veremos las corrientes subyacentes de un gran cambio. Recordemos la ley de Amara: "Tendemos a sobre estimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y subestimar el efecto a largo plazo". Proyectémonos cuando IoT sea de vital importancia. Aquí hay cuatro tendencias interesantes:

Las cosas dejarán de usar Internet. Nosotros los seres humanos confiamos en los cables ethernet y TCP / IP para obtener nuestra solución de datos. Este sistema funciona porque está diseñado para tolerar tipos de datos que producimos. Utiliza la redundancia para compensar nuestros torpes intentos de manipular datos. Debido a eso, es masivamente ineficiente. No nos molestamos en aprender nuestra dirección IP o MAC y ciertamente no nos importa ninguna dirección de sub red. El ethernet maneja eso para nosotros porque somos demasiado perezosos para hacerlo. En un futuro próximo, se usarán redes distribuidas de bajo consumo. Estas serán más rápidas, más tolerantes a fallos y más seguras (eventualmente). Las cosas sólo utilizarán Internet cuando necesiten comunicarse con el espacio de la carne. ¡Las cosas estarán hablando detrás de nuestras espaldas!

IoT disolverá la distinción entre B2B (Business to business) y B2C (Business to consumer). No importará si se está operando en un almacén corporativo o un condominio. Tareas como leer la temperatura ambiente y reportarla a una base de datos, usarán el mismo hardware en todas las instancias. La información será tan útil si se utiliza para pronosticar el tiempo, equilibrar la red eléctrica de toda la ciudad o abrir el horno. Las empresas con un modelo de negocio basado en la recopilación de datos de propiedad lo van a reconsiderar.

IoT y Big Data serán dos caras de la misma moneda. El número de sensores que recogen datos aumentará exponencialmente. Si piensas que twitter genera una gran cantidad de datos (6.000 tweets por segundo), espera hasta que hayamos colocado sensores de IoT en cada planta de tu jardín. O cada planta en el campo de un granjero. Los grandes mainframes centralizados no se mantendrán actualizados; en su lugar, utilizaremos el cálculo de bordes para sacar las conclusiones a nivel local.

La seguridad del IoT es una gran cosa. Si su tostadora está conectada a Internet, entonces algún malvado va a encontrar una manera de iniciarlo en llamas. ¿Usted ha oído hablar de ransomware? ¿De bloqueo de datos en un ordenador?. Espere hasta recibir una llamada telefónica en el trabajo, exigiendo un rescate inmediato de $ 1,000 o la persona que llama, hará que su horno conectado a Internet explote. Esto es algo que necesitamos tratar ahora.

Esa es una lista rápida, escrita desde la perspectiva de la conciencia a corto plazo. Amara nos dice que estamos subestimando los efectos a largo plazo, pero sólo podemos preguntarnos ¿Cuáles serán esos efectos?

Fuente: Mark Niemann-Ross. Lynda.com

EL IMPACTO DE BIG DATA EN LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS (PYMES)

El creciente enfoque en Big Data y su potencial para influir en casi todos los sectores de la industria, le da la ventaja de ser una de las soluciones más buscadas por las organizaciones. Actualmente, las pequeñas empresas pueden obtener beneficios de las enormes cantidades de información en línea y offline, para tomar decisiones sensatas basadas en datos y hacer crecer sus negocios. 

A medida que las tecnologías maduran, muchas empresas adoptan acciones para manejar los datos y aprenden a organizarse dentro de estas nuevas estrategias. Aunque la mayoría de las discusiones sobre Big Data, involucran a las grandes compañías que tienen todos los recursos para contratar expertos de datos y firmas de investigación, hay varias maneras en que las pequeñas empresas pueden recopilar y analizar datos relevantes, para darle un sentido a los datos que ya tienen.

El valor de Big Data para las PYMES

La tecnología es sólo un recurso y sólo cuando las personas transforman los recursos en productos o servicios, se crea un verdadero valor para las organizaciones. La creación de valor desde el Big Data no es una excepción. Una gran ventaja para las PYMES es que muchas de las tecnologías utilizadas en el procesamiento de Big Data son de código abierto, por lo que no se necesita mucha inversión en tecnología. Además hay un montón de tutoriales, material de capacitación y foros disponibles en línea que permite el desarrollo de habilidades baratas dentro de la organización.

Por lo tanto, los recursos ahorrados de la inversión en tecnología y capacitación, pueden ser mejor utilizados en la recolección de datos, creando un plan de negocios más sólido. Este enfoque puede ser de mayor valor añadido y más eficaz que competir con los grandes bolsillos de las grandes empresas en la búsqueda de datos científicos en el mercado.

Servicio personalizado

Big Data está cambiando las reglas de satisfacción del cliente, comercio y operaciones comerciales, generando nuevas oportunidades y desafíos para las PYMES, quienes para obtener los flujos de datos en tiempo real, requieren el uso de la analítica.

Nuevas ideas y una comprensión más profunda de las necesidades de los clientes vienen transformando la forma de hacer negocios. La orientación personalizada en tiempo real traerá el servicio personal de regreso. El acceso asequible a los datos viene reinventando el servicio personalizado. Respecto al comercio electrónico, las PYMES pueden, con el uso inteligente de los datos, anticipar y satisfacer las necesidades de los clientes sin ninguna interacción humana.

Potencia de los datos

La accesibilidad de los datos y la revolución analítica mejorada, están generando oportunidades para que las nuevas empresas y las PYMES existentes, encuentren nuevas formas de aprovechar el poder de la creciente agregación de datos digitales. Estas inmensas oportunidades generadas por la captura y análisis de datos, están creando nuevas empresas cada día. El poder de los datos puede ser manejado por cualquier organización dispuesta a hacerlo, independientemente de su tamaño. El uso de datos digitales y herramientas analíticas, permite a las PYMES ampliar sus productos y servicios, y crear nuevas ofertas para sus clientes. Los gerentes ahora pueden medir radicalmente más sobre su negocio y traducir este conocimiento mejorado en estrategia y rendimiento renovados.

Anteriormente, Big Data y su potencial derivado, eran dominio exclusivo de estadísticos, empresas multinacionales y departamentos de tecnología de la información. Pero la fácil disponibilidad de los datos y la analítica de código abierto, denominada democratización de los datos, permite a las PYMES acceder a herramientas rentables y útiles, basadas en datos y sistemas analíticos.

Conclusión

Big Data se considera que es tan importante para los negocios y la sociedad como se ha convertido el Internet. Más datos pueden conducir a análisis más precisos. Un análisis más preciso puede conducir a una toma de decisiones más confiada. Y mejores decisiones pueden significar mayores eficiencias operacionales, reducción de costos y reducción de riesgos para las PYMES. Las cuales pueden beneficiarse del uso de Big Data y de su implementación en sus prácticas analíticas.

Las PYMES deberían ver el potencial fundamental de Big Data para una mejor toma de decisiones y creación de políticas en los mercados y modelos de negocio, para luego comenzar a explorar las oportunidades.

Fuente: Nikunj Thakkar. Founder @dataoneio.

EL FUTURO DE LA IOT (INTERNET OF THINGS) Y EL RETAIL

IoT es un concepto que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet y en una reciente encuesta, los retailers valoraron el análisis de datos de IoT como una forma de mejorar el merchandising y no sus operaciones. ¿Qué está sucediendo y qué ofrece el análisis de datos de IoT a los minoristas?

La encuesta enfatiza la diferenciación, el precio al consumidor

En una encuesta del 2015 llevada a cabo por Retail Systems Research, se preguntó a los minoristas qué desafíos les convencerían para considerar soluciones IoT para sus tiendas.

Dado los desafíos de costo, margen y crecimiento, los minoristas eligieron un valor máximo al análisis de datos de IoT para ayudarles a manejar los desafíos relacionados con el crecimiento. La diferenciación de sus marcas y el monitoreo de la sensibilidad de los precios al consumidor fueron sus usos mejor calificados para IoT.

Tecnologías de análisis de datos para los minoristas

Entonces, ¿Qué significa IoT para los minoristas? La tecnología moderna nos ofrece varias formas de cortar y analizar datos al por menor. Las diferencias están en el volumen de datos, la velocidad de análisis y de dónde provienen los datos.

Tecnología	Que hace	Que ofrece	Capacidades
Big data analytics	Utiliza métodos y herramientas de manejo de datos de gran volumen y alto volumen. Analiza los datos almacenados.	Convierte grandes volúmenes de datos en información procesable.	Puede manejar una amplia variedad de datos como registros de bases de datos, imágenes, correos electrónicos y documentos digitales.
Análisis rápido de datos	Utiliza tecnología y herramientas de Big Data en volúmenes de datos más pequeños. Datos almacenados en tiempo real.	Información que los minoristas pueden utilizar de inmediato para cambiar los precios o mejorar la experiencia del cliente.	Evita el retraso en el análisis y visualización de análisis de Big Data.
Análisis de datos de IoT	Recopila y analiza automáticamente datos de transmisión desde fuentes conectadas como teléfonos móviles, POS, cámaras de video y medios sociales.	Información útil sobre las preferencias de los clientes, los productos, los precios y la competencia.	Proporciona al cliente las respuestas al momento a los precios, tendencias, eventos en la tienda y ventas.

Conectados a una red e Internet, estos recursos de IT (Information Technologies) desempeñan un papel esencial en el análisis de datos de IoT:

• IoT, tales como dispositivos móviles y sensores conectados. Estos reúnen datos de transmisión y los encaminan a la red de minoristas.

• Almacenamiento de datos, que ofrece a los usuarios empresariales y analistas el acceso al historial de grandes volúmenes de datos.

• El software de análisis de datos, que en el contexto de la analítica minorista se puede utilizar para analizar y visualizar datos de transmisión, establecer alertas digitales y automatizar la distribución y la programación de informes.

• Plataformas de análisis de datos, que pueden ubicarse en locales o en la nube. Este espacio de trabajo digital centralizado procesa la información IoT recopilada desde muchos puntos en Internet y proporciona información útil a los usuarios.

A continuación, algunos ejemplos de cómo los minoristas pueden utilizar estos activos para supervisar los precios y diferenciar su marca.

Mantenerse atentos en los cambios de precios al consumidor

Muchos encuestados estaban interesados ​​en usar el análisis de datos de IoT para medir la sensibilidad de los precios al consumidor. Los usuarios empresariales pueden hacer esto con instantáneas de datos IoT o establecer y probar estrategias de precios.

Supervisar la respuesta del cliente a los cambios de precios

La medición de las reacciones de los clientes ante los recientes cambios en los precios minoristas es un indicador importante. Los usuarios de negocios pueden comparar los volúmenes de ventas relacionados con los datos almacenados o la información caliente del cable de IoT. De cualquier manera, la tecnología IoT hace que sea fácil de recopilar, analizar, visualizar y compartir información de forma automática.

Pruebe una estrategia de precios existente

Crear o actualizar su estrategia de precios es otra forma de utilizar la información de sensibilidad a los precios recogida en el IoT.

Cuando configure una prueba válida desde el punto de vista estadístico, se asegurará de que los precios estén en línea con su modelo de negocio y público objetivo. La velocidad de análisis de datos en tiempo real hace que una serie de pruebas sean fáciles de configurar, evaluar y utilizar.

Si necesita más de una estrategia, la puesta en marcha es fácil. Probablemente empiece a recopilar datos de POS y muchos otros dispositivos a los que no ha tenido acceso antes.

Mediante el uso de la plataforma IoT y las capacidades de software, puede encontrar el mejor rango de precios de productos para audiencias específicas. Estudiar los patrones de compra de los clientes. La recopilación, el análisis y el intercambio de datos de IOT son automáticos.

Uso de IoT para hacer que su marca sea distintiva

Los encuestados también vieron el análisis de datos de IoT como una excelente manera de diferenciar sus marcas. ¿Qué mejor manera para que su negocio se distinga como un lugar para obtener grandes precios, una experiencia deliciosa para el cliente o ambos?

Cuando la regla de números está diferenciado por el precio

Velocidad y agilidad son las principales ventajas de la analítica de datos IoT. Puede recopilar datos de muchas ubicaciones y dispositivos, supervisar las condiciones actuales, cambiar los precios y probar el comportamiento del cliente de forma rápida y frecuente.

Utilice los datos de IoT para medir el comportamiento de ventas de públicos específicos antes y después de cambios de precios específicos. Descubrirá rápidamente si un público específico acepta ese aumento del precio del 10%. ¿Si no funciona? Usted puede responder rápidamente sin que afecte los ingresos.

Haciendo su marca con los servicios de soporte

Cuando es difícil o imposible diferenciar el precio, usted todavía tiene alternativas. Muchos revendedores diferencian sus negocios añadiendo servicios de valor agregado, como envío más rápido, devoluciones gratuitas o una aplicación móvil divertida que sabe lo que te gusta.

IoT contribuye al envío rápido recogiendo datos RFID (Radio Frequency Identification) de sus paquetes y enviándolos al software de seguimiento en su centro logístico. Si los clientes devuelven sus productos, seguramente habrán almacenado información personal y de productos que le ayudará a averiguar qué ha salido mal.

Cultivando experiencias de compras personalizadas

IoT también ayuda a los minoristas a utilizar los datos de preferencia y comportamiento de los clientes para crear relaciones sólidas y duraderas. Aquí hay algunos ejemplos de tecnología IoT y cómo crea experiencias de compra atractivas.

• Utilice los teléfonos móviles para hacer felices a los clientes. Ayude a sus clientes a encontrar sus productos y marcas favoritos en su tienda, no en la calle. Proporcione a sus teléfonos móviles aplicaciones llenas con información de su tienda. Pueden buscar lo que quieren, aprender acerca de las ventas y revisar los eventos en la tienda con sus amigos. Utilice balizas para alertar a los clientes registrados sobre sus productos y servicios favoritos.

• Haga recomendaciones de productos únicos. Al realizar el seguimiento de las preferencias de los clientes y familiarizarse con sus hábitos de compra, utilice esos datos de fondo para identificar posibles compras futuras. Seguimiento de gustos individuales, compras anteriores y puntos de fidelidad para proporcionar sugerencias y precios que atraen a cada cliente.

• Mejorar productos y servicios. Reúna comentarios en la tienda o flujos de redes sociales para modificar los productos basados ​​en las respuestas directas de los clientes y los datos de ubicación.

Ventajas de IoT: Velocidad, agilidad y menor riesgo

Con el análisis de datos de IoT, los minoristas pueden recopilar, analizar, visualizar y utilizar rápidamente grandes volúmenes de datos de muchos dispositivos. Hay un montón de atractivo desde un punto de vista comercial:

• Reducir el riesgo de mercado. La transmisión de datos de IoT le ayuda a saber, no adivine lo que está sucediendo ahora mismo. Y puede hacer cambios e identificar oportunidades rápidamente antes de que su mercado cambie.

• Evite los costos. Usted puede probar presentimientos sin hacer errores costosos de negocios.

• Controle los costos. Aunque es nuevo, la tecnología IoT no necesita rebajar su presupuesto. Disponible como servicio basado en la nube, el análisis de datos IOT se ofrece a menudo como un servicio de suscripción mensual.

Fuente: Ilan Hertz. Jefe de Marketing Digital en Sisense.