Tag: big data

El email marketing, también conocido como mailing, surge de la necesidad del consumidor de recibir un servicio más personalizado por parte de las compañías. En este sentido es el cliente quien precisa mayor atención de las empresas, recibiendo ofertas únicas para él. Para ello previamente se debe realizar un estudio exhaustivo de los gustos de los consumidores en base a las búsquedas y compras que realizan, de tal forma que se confecciona una eficaz base de datos.

De esta novedosa expresión acuñada en los años 90, cuyo auge ha tenido lugar a mediados de esta última década, hemos hecho referencia en el párrafo anterior a lo que el marketing se refiere, ¿pero cómo interviene el término email en dicha expresión?

Pues bien, todas esas ofertas, promociones, publicidad, información y demás que los propios usuarios reciben acerca de algo concreto que deseen, se realiza mediante el envío individualizado de un mensaje a través del propio correo electrónico que dichos usuarios proporcionan en la red.

En definitiva, es una herramienta de comunicación utilizada por las empresas que permite hacer llegar el mensaje deseado a su público objetivo.

Ventajas

Según una publicación realizada en el blog de 40deFiebre, la utilización de esta herramienta de Marketing proporciona a las empresas numerosas ventajas que le caracterizan, tales como:

  • Es eficaz, puesto que puede llegar a lograr la fidelización del cliente.
  • Permite segmentar. Gracias a la confección de una completa base de datos se envía al usuario un mensaje especializado acorde con sus gustos.
  • Es medible. Desde ITelligent utilizamos la herramienta mailchimp, la cual permite evaluar la audiencia alcanzada, involucrar a los clientes/suscriptores y construir la propia marca.
  • Flexibilidad de formatos, de tal forma que podemos dividir los tipos de email marketing en 3 formatos principales: emails transaccionales, aquellos que envuelven procesos de transacción entre dos partes; emails relacionales, los cuales se enfocan en la relación con los clientes actuales y potenciales; y emails promocionales, aquellos más enviados por las empresas a sus consumidores y cuyo contenido se basa en ofertas y promociones.
  • Es económico, puesto que puede llegar a ser un propio recurso de la empresa, aunque su administración por parte de compañías especializadas en ello no supone un coste excesivamente elevado.
  • Es un medio no intrusivo, debido al consentimiento por parte de los usuarios de recibir emails y notificaciones.

Engagement y reputación online

Cuando hablamos de engagement, hacemos referencia a cómo interaccionan los suscriptores a la hora de recibir emails de las compañías, ya sea abriéndolos, clicando en los enlaces de los mismos, respondiendo a esos correos, el tiempo de lectura, marcarlos como favorito, etc.

Estos son algunos de los aspectos positivos que recoge el mailing, lo cual mostraría cierto interés por parte del suscriptor. En cambio, también cabe la posibilidad de que reaccionen de manera negativa:

  • Borrar los correos sin abrirlos.
  • Marcarlos como leído sin que sea así.
  • Marcarlos como spam.

Los aspectos positivos impulsan la reputación online de la empresa, por lo contrario los negativos la dirimen. De tal forma que las compañías para captar de forma efectiva la atención del suscriptor debe:

  • Buscar un título llamativo.
  • Cuidar la presentación del email.
  • Simplificar.
  • Incluir cabecera, logo y datos de la empresa en los emails.
  • Tener especial cuidado con las imágenes.
  • Incluir botones sociales.

Importancia del Big Data

El éxito de una campaña de email marketing depende en primer lugar y en gran medida de la confección de una buena base de datos, es ahí donde entra en juego el Big Data en cuanto al almacenamiento de datos de los propios consumidores. Estos datos no solo hacen referencia a sus gustos o preferencias sino también a sus comportamientos, tales como:

  • Envíos: cantidad de emails recibidos por los distintos usuarios.
  • Aperturas: número de emails que los usuarios abren.
  • Rebotes: número de emails devueltos.
  • Clicks sobre emails: veces que los usuarios pinchan en los distintos enlaces que contienen los emails.
  • Altas: cantidad de usuarios que se registran en la base de datos.
  • Bajas: número de usuarios que se borran de la base de datos.ç

Un término asociado a esta revolución tecnológica de alcance global es el microtargeting. Según una publicación de la revista digital actuallynotes, podríamos definirlo como una técnica de marketing destinada a la identificación de los gustos o preferencias de un número acotado de consumidores de tal forma que los puedas agrupar en base a dichas características que tengan en común, enviando un mensaje individualizado a posteriori informándo, sugiriendo y ofreciendole un producto o servicio.

Newsletter

Es el tipo de email más enviado por la empresa y aquel que representa en mejor medida la identidad de la compañía. Contiene un resumen del contenido publicado por la empresa ya sea de manera diaria, semanal, mensual o anual. La periodicidad de envío influye en la atracción por parte del consumidor, de tal forma que se debe notificar continuamente al suscriptor sin tenerle sobreinformado. Desde ITelligent creemos conveniente que se le envíe de manera mensual el contenido publicado en la web durante el mes anterior al suscriptor, de tal manera que le mantengamos informados sin que se le haga pesado la continua recepción de mensajes.

La ejecución efectiva de alguno de estos consejos facilita la realización y el éxito de una campaña de mailing a la par que mantienes informado a tus suscriptores de lo último referente a tu empresa.

  • ITELLIGENT, GRUPO TOPDigital y el Cluster Andalucía Smart City colaboran en el proyecto SIPREDE
  • El objetivo ha sido mejorar el conocimiento de la demanda en las tiendas físicas de TOPDigital – Vodafone

portada-proyecto-siprede-itelligent

El consorcio formado por las empresas TOPDigital y Itelligent Information Technologies y el Cluster Andalucía Smart City recibió el pasado 2017 financiación del Ministerio de Industria, Energía y Turismo, dentro del programa Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI), en su convocatoria 2017, para el desarrollo del proyecto “Sistema de previsión de la demanda”, (SIPREDE).

El Cluster Andalucía Smart City, está formado por la alianza de multitud de empresas e instituciones andaluzas dedicadas al desarrollo de ciudades inteligentes, eficientes, sostenibles y confortables. TOPDigital, es un grupo enfocado a diversas actividades en los sectores de las telecomunicaciones, la eficiencia energética, la consultoría, el marketing, los electrodomésticos, el equipamiento de hogar y profesional, el emprendimiento así como el desarrollo de software. ITELLIGENT Information Technologies es una empresa pionera en España en las áreas de la Inteligencia Artificial, el Big Data y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) dedicada desde el 2008 al desarrollo de proyectos en dichas áreas.

El objetivo del proyecto SIPREDE ha sido mejorar el conocimiento de la demanda de las tiendas de TOPDigital y para ello se han realizado la hibridación de datos internos del cliente (demanda) y datos procedentes de Open Data (ej. Dataos sociodemográficos, meteorológicos, etc…) y se ha tenido en cuenta la geolocalización de mucho de estos datos. A partir de esta hibridación se han creado modelos que teniendo en cuenta las capacidades explicativas y predictivas de dichos datos y la distribución espacial de los mismos, permitan una mejora en el conocimiento de la demanda y poder tomar decisiones más informadas.

Los resultados del proyecto obtenidos han sido satisfactorios y abren una oportunidad a muchas otras empresas, las cuales puedan aprovechar la información que aportan la hibridación de sus datos, tanto temporales como geoespaciales y demográficos y de esta forma mejorar el conocimiento de su demanda y con posterioridad poder tomar decisiones mucho más informadas y óptimas que las actualmente consideradas, entre las cuales podían no estar contenidas las ventajas que los datos anteriormente expuestos aportan.

A continuación, se va a realizar una pequeña descripción técnica del proyecto, el cual se fundamenta en el análisis de los factores que más influyen a la hora de producirse una acción de venta. Se han tenido en cuenta 11 tiendas de telefonía propias del grupo TOPDigital en colaboración con uno de sus principales asociados, el operador de telefonía móvil Vodafone. Las tiendas están localizadas en el municipio de Malaga y los datos han sido del año 2017.

Este artículo se centrará en el análisis el análisis de la captación de usuarios (creación de una nueva línea móvil). Para el análisis disponíamos además de los datos de las captaciones las direcciones de dichas tiendas a través de las cuales fueron geolocalizadas determinando su ubicación, latitud/longitud.

Una vez tenida en cuenta esta información, se realizó una búsqueda anexa de la información contenida en Google tanto de las opiniones de los usuarios que realizaron alguna actividad en alguna de las tiendas de estudios, (cantidad de reseñas y puntuaciones aportadas), como de los centros comerciales presentes en la ciudad de Málaga, dentro de los cuales podría encontrarse (o no) alguna de las citadas 11 tiendas. En la siguiente figura, Figura-1, mostramos un ejemplo de la ubicación de 6 de las 11 tiendas anteriormente mencionadas:

Figura-1. Muestra localización de 6 de las 11 tiendas Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga

Figura-1. Muestra localización de 6 de las 11 tiendas Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga

Como últimos recursos a considerar se tomaron los datos meteorológicos, temperatura media y precipitaciones, aportadas por la Agencia Estatal de Meteorología,  , así como las horas de sol del día estimadas por el Instituto Geográfico Nacional a través de las puesta y la salida del sol, y los días laborales, festivos y de apertura especiales de los centros comerciales recogidos en Boletines Oficiales del Estados, BOE, de la provincia de Málaga.

Antes de proceder a modelar los datos de venta decidimos aplicar diversos análisis estadísticos para determinar las características de cada factor, entre los cuales no se tuvieron en cuenta los de carácter espacial (latitud/longitud, presencia en centros comerciales, reseñas de Google) que serán considerados posteriormente, solo los de carácter temporal (series temporales de captación, meses del año, días horas de sol, etc…). En las siguientes figuras, Figura-2, Figura-3, Figura-4, mostramos un pequeño ejemplo de los análisis de influencia de los factores temporales para una de las 11 tiendas, serie temporal, influencia de dos de los factores, meses del año y las horas que poseen los días:

Figura-2. Serie temporal de captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-2. Serie temporal de captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-3. Influencia del factor meses del año en las captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-3. Influencia del factor meses del año en las captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-4. Influencia del factor horas de sol en las captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-4. Influencia del factor horas de sol en las captaciones de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Una vez consideradas tanto el formato de los datos como las influencias anteriormente descritas y las características aportadas por el problema con respecto a los factores espaciales decimos aplicar un modelo Generalizad Linear Models, espacial y autoregresivo, una variante del Hurdle Count Model, el cual aporta ventajas sobre otros count models, principalmente porque permite corregir ciertas discapacidades como puede ser el problema de la overdispersión.

Una vez generado el modelo, se compararon el valor de estimación del modelo Hurdle Count Model para cada serie temporal de las captaciones con la serie temporal real para el año 2017 de las 11 tiendas presentes en el estudio. En la Figura-5 se muestra un ejemplo de la comparación para una de las 11 tiendas de estas dos series temporales expuestas anteriormente:

Figura-5. Serie temporal de captaciones estimadas por el Hurdle Count Model versus serie temporal real de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

Figura-5. Serie temporal de captaciones estimadas por el Hurdle Count Model versus serie temporal real de una determinada tienda Vodafone-TOPDigital de la ciudad de Málaga, año 2017

0
  • La Escuela de Organización Industrial (EOI) organiza en su sede de Andalucía en Sevilla una mesa redonda sobre “Big Data e Inteligencia Geoespacial”
  • ITELLIGENT estará presente en esta mesa redonda para hablar sobre “Inteligencia geoespacial en campañas electorales”.

El próximo mes de abril la Escuela de Organización Industrial organiza una jornada sobre Big Data e Inteligencia Geoespacial en el Campus EOI de Sevilla en la que se abordarán casos de uso relacionados con el enriquecimiento de los datos para que la organizaciones puedan tomar decisiones en base a la información que éstos les aporta. Gran parte de los datos que se generan están geolocalizados, tanto en redes sociales, direcciones IP, correo postal, GPS,  conexiones de dispositivos móviles, informacion geotageada por LN, etc. Además de este tipo de datos geolozalizados, también contamos con bases de datos espaciales como los aportados por la SEC de España. Por este motivo, el objetivo de esta jornada es compartir ejemplos de las posibilidades que se abren al integrar datos de múltiples fuentes dentro de Sistemas de Información Geoespacial con el fin de facilitar la toma de decisiones de negocio, el análisis de mercado, la selección de las mejores localizaciones de establecimientos comerciales, el análisis turísticos, etc.

En base a esto, nuestro compañero Mario Rivas, ingeniero de I+D+i en ITELLIGENT, participará en esta mesa redonda para abordar conceptos y soluciones inteligentes para establecer estrategias de campaña en procesos electorales así como soluciones para optimizar el desarrollo de una campaña electoral en base a la información geoespacial y sociodemográfica a través de un Sistema de Información Geográfica (SIG).

Inscripcion-evento-big-data-eoi

Mesa redonda: Big Data e Inteligencia Geoespacial

Lugar: Campus EOI Sevilla, Calle Leonardo da Vinci, 12. Parque Científico y Tecnológico Cartuja. Sevilla.

Fecha: Miércoles, 4 de abril de 2018

Hora: De 18:30 a 19:45 horas.

Ponentes:

Juan Ignacio de Arcos Rus, Director Académico “Programa Big Data & Business Analytics” de EOI Andalucía.

Mario Rivas, Ingeniero I+D en ITELLIGENT

Pedro Pérez Alcántara, CIO de Sunntics

Programa:

18.30h: Apertura

18.35h: Mesa Redonda: Big Data e Inteligencia Geoespacial. Modera Juan Ignacio de Arcos Rus,  Director del “Programa Big Data & Business Analytics” de EOI Andalucía.

  • “Inteligencia geoespacial en el proceso electoral”,  por Mario Rivas de ITELLIGENT.
  • “Business Location Intelligence”, por  Juan Pedro Pérez Alcántara de Sunntics.

19.25h: Cierre y conclusiones.

 

Hoy en día, la digitalización del mercado, las continuas innovaciones e implantaciones en Big Data y el esfuerzo en la personalización de servicios a un público mucho más exigente se han hecho claves en la evolución de la industria del automóvil.

Según Dolors Álvarez en un artículo de La Vanguardia, la tendente costumbre del consumidor hacia la conectividad ha desencadenado una guerra entre Apple y Google frente a aquellas compañías que apuestan en el sector de la automoción por el control de los datos que generen los conductores desde sus vehículos: costumbres, gustos, el efecto que genere sobre el seguro que dispongan, las webs que visitan o las compras online que realizan, etc. Esta batalla parecen estar ganándola de momento Google y Apple, puesto que son los propietarios de los sistemas operativos que facilitan la conexión de los usuarios. Por este motivo, ante el dominio en el ámbito del data de estos dos gigantes, algunas grandes empresas, sobre todo procedentes de Japón, quieren desarrollar tecnologías que hagan de barrera a estas dos dominantes.

Según Josep María Frocadell (Ficosa),  “el que controla los datos controla al cliente y sus posibilidades de fidelización”. Según algunos profesionales de ventas del sector automovilísticos, el cliente es consciente de la importancia y valor que generan sus datos para las empresas. Es por ello que las empresas de este sector deben tener en cuenta que, en ocasiones, los clientes exigen una recompensa económica a cambio de ofrecer sus datos personales, e incluso exige mejores prestaciones y servicios como componentes atractivos por dicha cesión.

Según el portal web HYE empresas automovilísticas alemanas ya apuestan por el Data, proponiendo para 2019 la implantación de la red inalámbrica WLAN en sus vehículos, con lo que se pretende que los automóviles intercambien información entre sí, así como recibir información del entorno acerca de las infraestructuras que le rodean y el tráfico con el objetivo de una conducción más cómoda y segura.

La labor prestada por el Big Data en este sector no se ciñe única y exclusivamente a los datos generados por los conductores, sino que se extiende al control de la maquinaria a la hora de diseñar, fabricar y revisar automóviles. “Si, por ejemplo, un autómata está a punto de fallar o está consumiendo más energía que otro igual en la misma línea, pueden detectarlo y corregirlo a tiempo”, explica Jorge Pereira, director general de la consultora Keyland, en el diario digital Cinco Días. En este sentido se produce un cambio de orientación, de la producción al mantenimiento. 

Anticiparse a problemas o errores supone una gran inversión para estas empresas, puesto que según un estudio realizado por expertos del instituto alemán Fraunhofer IPA se estima que se ahorrarán entre un 10% y un 20% en gastos de mantenimiento. Esto supone un incremento exponencial de la rentabilidad así como de los beneficios que puedan llegar a obtener.

¿Cómo afectará la tecnología Big Data en el automóvil al sector de las aseguradoras?

En la actualidad las aseguradoras ven en la reconversión y digitalización de sus modelos de negocio una salida a su actual situación financiera. Según un artículo de la web directorTIC.es, respecto a años anteriores las compañías aseguradoras han dejado de percibir unos ingresos cercanos a 2.000 millones de euros, he ahí el principal motivo para impulsar su reestructuración.

Confeccionar un perfil completo del conductor permitirá una mejor selección de los riesgos, evitar peligros de fuga y reducir el fraude. A su vez esto se traducirá en un mayor ahorro de costes por parte de las compañías aseguradoras, lo cual equilibrará la menor percepción de ingresos hacia un incremento de los beneficios obtenidos. En 2017, el 44% de las aseguradoras españolas ya habían implantado procesos de Big Data.

Mediante esta obtención de datos, las compañías saben a cuales de los usuarios ofrecer un contrato de seguro en función de la rentabilidad financiera que obtendrán del mismo. En este sentido, las aseguradoras serán más reacias a ofrecer seguros a conductores que dispongan de una marca de vehículo con una alta proporción accidentes. En cambio, aquellos usuarios que dispongan de vehículos de alta gama, suelen contratar seguros a todo riesgo o que ofrezcan un mayor número de prestaciones debido al elevado precio de estas marcas. Por lo tanto, las compañías aseguradoras verán ahí una oportunidad de negocio al observar la posibilidad de incrementar sus ingresos.

La conclusión es que parece haber consenso en que actualmente vivimos en la era de los datos, en una revolución analítica sin precedentes que no sólo está transformando cualquier industria, sino también nuestra sociedad.