Tag: analítica empresarial
La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
Una forma de clasificar la Analítica Empresarial o Business Analytics podría ser estas tres áreas más o menos superpuestas:
- Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics: Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
- Analítica Predictiva o Predictive Analytics: Utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics: Utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.
Business Analytics o su acepción en español, Analítica Empresarial, consiste en llevar a cabo una serie de soluciones empresariales para satisfacer las necesidades de un negocio, lograr metas y alcanzar objetivos. En otras palabras, la analítica empresarial se centra en recopilar datos, enriquecerlos, gestionarlos y analizarlos para extraer la información relevante para la toma de decisiones de un negocio.
Por este motivo, podemos afirmar que la Analítica Empresaria puede servir de apoyo a las estrategias de marketing de una empresa ya que, para fundamentar algunas decisiones estratégicas, éstas estarán basadas en la información que el análisis de datos nos ha aportado.
Por tanto, la analítica empresarial nos permite:
- Alcanzar objetivos empresariales a partir del análisis de grandes volúmenes de datos.
- Detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos.
- Utilizar estos modelos predictivos para optimizar los procesos de negocio.
Una forma de clasificar la Analítica Empresarial podrían ser estas tres áreas más o menos superpuestas:
- Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics. Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
- Analítica Predictiva o Predictive Analytics. Utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics. Utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.
¿Qué ventaja ofrece la analítica empresarial?
En su día, la llegada de Internet generó un fenómeno completamente nuevo en el que el mercado realizaba sus propios análisis comparando ofertas, intercambiando experiencias, etc. Esta nueva realidad implicó que las marcas tuvieran que adaptarse a un nuevo contexto en el que los consumidores cada vez sabían más sobre los productos que van a comprar. Sin embargo, actualmente, no basta solo con conocer más al consumidor, sino que la información acerca del mercado y sus tendencias o incluso la información sobre los clientes de otras compañías se convierte en algo muy aprovechable para las empresas.
Por este motivo, la analítica empresarial ofrece una ventaja primordial que hace que, en este nuevo contexto, las empresas puedan tomar decisiones estratégicas informadas. La toma de decisiones de negocios es más rápida, efectiva y contundente; éstas están basadas en información real y de calidad; y son capaces de triunfar y adaptarse al desarrollo de una empresa.
En ITELLIGGENT nos hemos especializado en el desarrollo de tecnologías encaminadas a la estructuración de grandes volúmenes de datos (procedentes de Internet y de los sistemas propietarios) y el desarrollo de soluciones que permitan a las organizaciones obtener una ventaja competitiva gracias a la “inteligencia” que el análisis de estos grandes volúmenes de datos (Big Data) les aporta.
Es por ello que en este post, queremos exponer qué tipo de ventajas ofrece el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial a través de herramientas diseñadas para ello. Es decir, mostrar cómo la estructuración de grandes volúmenes de datos junto a técnicas de inteligencia artificial pueden ofrecer información útil para cualquier tipo de negocio.
Big Data y pricing. Monitorización de precios, modelización y gestión.
Una de las principales razones por las cuales los consumidores suelen hacer sus compras en el mundo online es la de beneficiarse de precios más ajustados que en los establecimientos físicos. Este hecho nos hace platearnos que, disponer de una herramienta de gestión y control de precios en Internet sea una tarea esencial para poder tomar decisiones en las estrategias de fijación de precios online.
Un ejemplo de plataforma big data enfocada al pricing es NetPrice de ITELLIGENT. Con esta herramienta se puede reducir la incertidumbre en la toma de decisiones en torno a una estrategia de precios. La herramienta recolecta una gran cantidad de precios e información sobre productos y servicios, tanto internos como de la competencia, para un posterior análisis de sus fluctuaciones. Esto facilita que se entienda mejor el mercado y permita anticiparnos a la demanda.
MONITORIZACIÓN MASIVA DE PRECIOS Y DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Y AMENAZAS
¿Por qué extraer precios? La extracciones masivas de precios (en algunos casos más de 150 millones de precios al mes) y su modelado para detectar aquellas amenazas y/o oportunidades, debe requerir la atención de cualquier empresa. Esta monitorización de precios permite centrar el esfuerzo solo en aquellos precios (propios y de la competencia) que realmente puedan tener un impacto en la cuenta de resultados de la empresa.
BUSCADORES DE PRECIOS
En aquellos sectores con fuerte dependencia de buscadores de precios (ej. seguros), la monitorización masiva de precios, propios y de la competencia en estos buscadores, mediante la creación de modelos matemáticos descriptivos y predictivos, permiten que una empresa pueda adelantarse a la competencia obteniendo una ventaja diferencial gracias al conocimiento que esta modelización les aporta.
Una herramienta como Netprice facilita al departamento comercial establecer políticas de precios en base a técnicas de Revenue o Yield Management, o lo que es lo mismo, optimizar su gestión de precios en función de la demanda y la disponibilidad de artículos. Es fundamental la optimización del precio del producto/servicio para lograr maximizar los ingresos. Tener a disposición una plataforma con estas características se ha convertido en un elemento necesario e indispensable para la obtención de un control total de la gestión de grandes volúmenes de precios en Internet.
GEOMARKETING: localizaciones óptimas y segmentación inteligente de consumidores.
Una de las ventajas del análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos es la posibilidad de realizar estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing llevadas a cabo por las empresas.
El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información –grandes datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.
¿Cómo se puede aprovechar estos datos?
MODELOS DE VENTA
Un ejemplo pueden ser proyectos de distintos sectores cuyo objetivo sea crear modelos geoespaciales avanzados que permitan predecir cómo influyen determinados elementos (competencia, polos de atracción, demografía, horarios…) en la facturación de los comercios con vistas a detectar potenciales áreas de mejora.
El resultado de estos modelos se puede visualizar sobre un sistema de información geográfica, como como ser netgeomarketing de ITELLIGENT, de forma que permita a la empresa poder iterar con el modelo y ver los resultados de una forma muy visual.
FRANQUICIAS
Otro ejemplo podemos verlo en aquellos proyectos en los que el objetivo es la detección de ubicaciones óptimas para el establecimiento de una franquicia. En ITELLIGENT se ha desarrollado una metodología propia y algunas herramientas de soporte a la decisión sobre sistemas de información geográfica que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la ubicación óptima de sus franquicias
¿Para qué sirve una plataforma de geomarketing?
- Tomar decisiones de negocio en función de la localización de su mercado en un área geográfica
- Planificar la estrategia de expansión, optimizar una red comercial, de punto de venta o red de distribución.
- Determinar zonas de influencia y cobertura geográfica.
- Evaluar perfiles de población (targets o clientes)
- Descubrir dónde y cómo llegar a tus clientes para llevar a cabo acciones de marketing.
- Averiguar puntos calientes de ventas (hot ubiety)
- Detectar y evaluar dónde se encuentra la competencia así como calcular su cobertura y área de influencia.
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