¿Cómo analizar a la competencia usando mapas? – Datlas Casos de Uso

Una de las claves del éxito de los negocios es la ubicación, como ya hemos hablado, pero para ubicar un negocio hay ciertos aspectos que la mayoría de las empresas, sin importar su giro o sector, toman en cuenta para realizar un análisis y seleccionar el mejor punto. Algunas de estas variables son:

  1. El producto/servicio que a vender (giro/sector)
  2. Competencia (directa, indirecta, sustitutos etc.)
  3. Mercado meta ideal (perfil del consumidor)
  4. Características de la ubicación y el entorno (historia, estructura, demografía, tráfico, accesibilidad, estacionamiento, etc.)
  5. Negocios en la zona (complementadores, etc.)
  6. Aspectos legales (uso de suelo, reglamentación, lineamientos, etc.)
  7. Aspectos financieros (costos, gastos, mantenimientos, etc.)

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Sin duda algunos de estos puntos, en un inicio, los define el emprendedor/empresario como, por ejemplo: el mercado meta ideal o perfil del consumidor. Mientras que otros provienen de un análisis de mercado y entorno respecto a la ubicación analizada. En esta entrada nos vamos a enfocar en el análisis de competencia a través de nuestras plataformas de Mapas.

Para ello vamos a utilizar el caso de Andrea, una joven emprendedora con un concepto de gimnasio que mezclaba la parte tradicional de las maquinas y las pesas con toda esta tendencia del baile y las nuevas metodologías fitness. Andrea estaba por abrir su segunda sucursal en Nuevo León. Reconociendo que este mercado estaba teniendo un auge y que los competidores nacían de forma rápida y con facilidad, decidió enfocarse en analizar a la competencia alrededor de esta nueva oportunidad de ubicación. Así que ¿Cómo lo hizo?

En primer lugar Andrea entró al Marketplace de Datlas y adquirió su Mapa Premium para Nuevo León.

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Una vez adquirido su mapa, entró directamente en la página web de Datlas (www.datlas.mx) y se autentificó como usuaria.

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Una vez dentro de su panel personalizado, se fue a la sección de Mapas y selecciono su Mapa Premium para Nuevo León.

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Una vez dentro del mapa, utilizo la barra de búsqueda por dirección para localizar la ubicación que estaba evaluando.

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En cuanto localizó la ubicación, Andrea hizo uso de una herramienta llamada “Consulta Establecimiento” que se encuentra justo en la cuarta posición de la barra lateral derecha, debajo de la herramienta de búsqueda específica y justo arriba de la herramienta de medición de distancia.

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Haciendo uso de esta herramienta Andrea, y todos nuestros usuarios, pueden escribir una palabra clave, en este caso, por ejemplo: gimnasio y el sistema realiza una búsqueda de esa palabra clave en las bases de datos de negocios para obtener como resultado todos aquellos establecimientos que tengan esta palabra dentro de su nombre comercial y/o de su razón social.

En este caso, Andrea al poner gimnasio, obtuvo estos resultados:

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De igual forma, se pueden hacer consultas con palabras claves parecidas como, en este caso, “gym” y obtener también resultados:

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De esta forma, Andrea pudo observar rápidamente el nivel de competencia que existía en el entorno y combinar las distintas herramientas de las que hemos estado hablando en entradas anteriores para complementar su análisis con una segmentación y prospección de cliente.

Finalmente, no olvides que tu también puedes empezar a analizar a tu competencia hoy mismo adquiriendo tu Mapa Premium para cualquiera de nuestras geografías disponibles, aprovecha el cupón BLOG50 para obtener un 50% de descuento (válido por tiempo limitado).

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También te invitamos a contarnos ¿qué reto enfrenta tu negocio actualmente? para poder sugerirte y escribir algunas formas de solución con nuestras plataformas. Escríbenos a ventas@datlas.mx o en nuestras redes sociales.

@DatlasMX

 

 

CORONAVIRUS PT. 2/2 – CONSTRUYENDO UN MODELO DE RESPUESTA INMEDIATA CON DATOS GEOESPACIALES (DATLAS RESEARCH)

Si quieres visualizar esta plataforma revisa el video aqui. Para acceder directamente a la plataforma de la que hablamos en este blog escríbenos tus motivos a direccion@datlas.mx .

Esta es la segunda parte de la serie de blogs del #COVID-19. Puedes encontrar el primer capítulo en: El efecto dominó de una pandemia en la economía regional. Vale la pena que le eches un  vistazo antes, para entender mejor el riesgo de no tomar las medidas adecuadas en épocas del Coronavirus.

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Lo que sigue,inspirados en la herramienta GOTHAM de la empresa PALANTIR utilizada en el Huracán Florence en el 2018 para desplegar equipos de rescate en las zonas más marginadas del Norte y Sur-Carolina en esta columna generaremos un postulado de cómo podríamos construir un modelo de respuesta inmediata para México. Específicamente utilizando datos de Nuevo León.

Usaremos el modelo Datlas como ejemplo

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Puedes leer más de esta metodología en este blog.

Diagnóstico del problema y objetivo

Un modelo de respuesta inmediata, en el contexto de datos geo-espaciales, contextualiza el entorno y la situación de estudio (En este caso el COVID) para enfocar la atención hacia las ubicaciones más vulnerables en caso de una catástrofe. En situaciones donde el tiempo y la dispersión juegan un rol crítico, es importante tener a la mano herramientas que soporten la labor de enfoque hacia la infraestructura y cuerpos de rescate.

El objetivo de la investigación será identificar en un plano geográfico  los puntos de concentración de personas más vulnerables para que en caso de una catástrofe sanitaria tengamos más claridad hacia los puntos de despliegue de equipos de rescate.

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Criterio y extracción de datos

Hemos estado revisando que las poblaciones más vulnerables en el COVID-19 son primeramente mayores a 60 años. Sumado a esto las viviendas en niveles socieconómicos bajos tendrían más restricciones de acceder a recursos para protegerse por su cuenta. En muchos programas sociales se utiliza el índice de marginación nacional de la CONAPO (véase al final en fuentes) como medida de vulnerabilidad. Esto ya que representa una medida-resumen que permite diferenciar entidades federativas y municipios de acuerdo con las carencias que padece la población, como resultado de la falta de acceso a la educación, la residencia en viviendas inadecuadas, la percepción de ingresos monetarios insuficientes y las relacionadas con la residencia en localidades pequeñas (CONAPO, 2018).

Otro tema que hace sentido contemplar es la cantidad de ubicaciones de servicios de salud como clínicas, laboratorios, farmacias, hospitales y similares que pudieran ponderar la vulnerabilidad de estos grupos. Usaremos datos del DENUE INEGI, así como Google places para corroborar estas ubicaciones.

Integración y clasificación de datos

Clasificamos las variables en distintos grupos:

  • Personas mayores a 60 años (Dado que el virus es más letal en este grupo de edad)
  • Indice de marginación (Tendrían mayores restricciones para cuidarse por su propia cuenta)
  • Promedio de habitantes por vivienda (Mayor indice de propagación y contagio casero)
  • Población Total (Potencialmente, los cuadros de la ciudad donde una actividad de rescate impactaría más personas)
  • NSE preponderante (Buscaríamos priorizar NSE bajos, dado su vulnerabilidad)
  • Servicios de Salud (Farmacias, clínicas, asilos, hospitales y similares)

En este caso, el orden de las clasificaciones representa lo que teóricamente puede representar un mayor enfoque para grupos  vulnerables. Es decir, estos pudieran ser criterios de enfoque para equipos de rescate

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Modelaje y entrenamiento

Al no ser especialistas en temas de salud, lo más correcto es compartir este mapa con especialistas que puedan darnos más sensibilidad de campo sobre qué otras variables contemplar o cuál debería ser la prioridad. A partir de esto podríamos entrenar un modelo más especializado.

Para fines de este ejercicio y dándonos un poco de licencia para soñar, podríamos imaginar que los efectos de las variables en una ecuación podrían ser sumados y otros multiplicados. Algunos sería relevante contemplarlos con crecimiento exponencial. Los matemáticos son los encargados de esto. Cuando nosotros generamos modelos comenzamos de lo más básico y, de ser necesario, en cada etapa del proceso elevamos un poco el modelo de complejidad.

Simplificando, una vez estandarizadas las variables, podríamos ir modelando un indicador que agregue el efecto de distintas variables

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Visualización

¿Cuál sería el efecto final? ¿Cómo se vería? La mejor forma de enfocar en este tipo de mapas es con mapas de calor. Eso nos permitiría identificar el efecto de una serie de variables de manera inmediata.

Ver video: https://youtu.be/4OIFN86nz5U

 

Reporte de acciones a tomar

  • Colaborar con expertos regionales para avanzar en establecer protocolos de rescate y  árboles de decisión de priorización en cuestión de atención sanitaria
  • Destacar zonas específicas para que se realicen revisiones periódicas, mediciones de temperatura, entrevistas a miembros de hogares en las manzanas indicadas y similares
  • Acercar infraestructura médica temporal de apoyo en caso de que el Covid crezca a una fase 2 ó 3
  • Ceder un contacto directo de atención para esta zona específica, sobre todo cuando son mayores de 60 años
  • Generar un plan de mediano plazo para intervenir esta zona, sobre todo ante los efectos económicos negativos que probablemente ocurran en un par de meses

Futuras investigaciones

En futuras investigaciones y con datos como los códigos postales o polígonos donde hay más infectados podríamos asociar correlaciones y causalidades para validar que estos efectos se cumplan. Conocer la capacidad de hospitales en términos de camillas, especialistas, respiradores, entre otros sería de mucha utilidad.También los hospitales y laboratorios que sí están realizando pruebas o tratamientos de COVID.

Creo que ya hay demasiados mapas sobre la evolución del COVID19. Hay que motivar a pensar en los siguientes pasos: Los efectos económicos y sociales.  Esperamos que estas 2 columnas de blogs apoyen a continuar la investigación en este sentido.

PRUEBA EL MAPA

Solicita con un escrito de motivos a direccion@datlas.mx , gracias por tu participación recuerda compartir la columna y dejar tu opinion.

Fuentes:

Coronavirus pt. 1/2 – El efecto dominó de una pandemia a la economía regional (Datlas Research)

  • “-26% fue el promedio de caída en los principales precios de las acciones mexicanas, aún y tomando las medidas fiscales/monetarias necesarias podría empeorar por temas coyunturales (precios de petróleo, tratados comerciales, precio dólar,etc.)”

 

  • “+50% de los negocios en sectores estratégicos con potenciales impactos durante las semanas de cuarentena”

 

  • “18% (23M) de los empleos posiblemente impactados y se empeoraría si los industriales/maquilas fueran enviados a casa (37M en total)”

Resuena el Coronavirus (COVID19) por todos lados , probablemente no haya una persona con internet que no haya escuchado de esta pandemia ¿Pero qué sigue? ¿Qué sigue para México? En Datlas no somos expertos en salud o virus, pero sí en datos. Desde un ángulo económico, nos preocupa y ocupa el efecto de contagio de un problema sanitario a los bolsillos de las empresas y dueños de negocios.  Investigamos y preparamos dos columnas buscando prepararnos para los efectos dominó detonados del Coronavirus. En esta columna hablaremos de los mecanismos de contagio y dimensionaremos de manera general los posibles impactos. Entendiendo como impactos potenciales reducciones en producción o empleos con contracciones asociadas a los efectos del COVID. La segunda columna la puedes consultar aqui.

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Primer mecanismo – Efecto en la bolsa de valores americana

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Consultado: 13 de Marzo 2020 considerando el avance de una semana de las acciones más importantes de Estados Unidos. Fuente: https://finviz.com

El precio de las acciones públicas de las empresas resumen de cierta forma las expectativas de resultados de una empresa con base a las decisiones que toman y los efectos que tienen coyuntura en su industria. Cuando, por ejemplo, suben los precios del petróleo se impactan todas las compañías que en su cadena productiva tienen alguna dependencia con este insumo. Por ejemplo: FEDEX (En su entrega de paquetería utilizan vehículos que consumen gasolina. Y que al subir precios del petróleo se suben precios de la gasolina). De la misma forma con el COVID representa un efecto negativo en negocios relacionados al turismo, producción (cuando viene de China),

¿Quién la anda reventando en la crisis? Los precios de las acciones de los digitales. Zoom (VideoLlamadas), Pizzas Dominós (Por sus entregas a domicilio), Empresas de telesalud como TELADOC y SOPAS CAMBELL (Enlatados no perecederos que la gente compra en tiempos de crisis, sobre todo cuando su expectativa es que no vaya a tomar )

Segundo mecanismo – Las empresas más importantes del país

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Impacto del COVID19 y otros efectos globales sobre las acciones de las empresas mexicanas listadas más importantes. Consultado: 13 de Marzo 2020 considerando el avance de una semana de las acciones más importantes de México. Fuente: https://finviz.com/

Crisis financiera (no económica, relax) , pero las bolsas y los impactos sobre las expectativas de resultados de las empresas más importantes del mundo han tenido efectos negativos. A México le pegó  y durísimo. No es que no lo estemos haciendo bien, tampoco somos de los países con más casos identificados. Pero nuevamente, nuestra dependencia a Estados Unidos y las cadenas de proveduría Chinas impactaron muchos de los eslabones productivos en el país.

Tercer mecanismo – Sectores estratégicos (Reducción de ingresos comerciales, rentas familiares y empleos)

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Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI seleccionando los negocios en sectores estratégicos que según la prensa han tenido impactos

Para comprender este efecto hay que identificar a las empresas como detonantes económicos y habilitadores de consumo. Ya que las empresas generan empleos, los empleos rentas para las familias, estas rentas dan acceso a servicios de consumo como despensa (Sector consumo), vacaciones (turismo) y hasta adquisición de viviendas (Sector inmobiliario). A su vez consumos en estos sectores generan círculos virtuosos y efectos multiplicadores a otros sectores del sistema. El punto es que este tipo de anomalías, el COVID o Coronavirus, va debilitando lentamente los ensambles de este círculo virtuoso reduciéndolo en tamaño o en el peor de los casos rompiendo lazos entre sectores.

En los ejemplos más prácticos. Sectores como los comerciales (Cierre de algunas unidades de venta al público), turísticos (Traslados y eventos pospuestos), educación (Cancelación de clases)y corporativos(Trabajos de oficina enviando empleados a home-office) siendo los más impactados.

Cuarto mecanismo – Empleos

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Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI seleccionando los empleos en sectores estratégicos que según la prensa han tenido impactos

Cuando hablamos de ficha de dominó y los efectos de contagio de una anomalía como el COVID, hay que aclarar que se va ir dando lentamente. Conforme más tiempo tome la desaparición de sus efectos , más tiempo tomará regresar las actividades a su normalidad. En lo que eso sucede, algunos empleos serán impactados. En la tabla superior tomamos en cuenta los 55M de personas que dicen tener algún tipo de empleo, a partir de eso 23M

¿Podríamos estar peor? Si…

  • No se tomen medidas de prevención para reducir la propagación en centros de trabajo, ya que tardaríamos más tiempo en regresar a la “normalidad”
  • La comisión de tipo de cambio donde participa BANXICO no tome las medidas adecuadas para proteger el peso, ya que es uno de los mecanismos para mitigar o alentar los efectos de contagio
  • Qué gobiernos con grandes relaciones con México (osea Estados Unidos) incrementen protecciones a sus fronteras.
  • Que el gobierno haga ojos ciegos y oídos sordos a los impactos en sectores estratégicos. Lo que debería de estar peleando son subsidios para apoyar a las industrias con efectos más negativos para que puedan recuperar los resultados en este año. Y sobre hacerlo para que no despidan gente o reduzcan sus turnos

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¿Cómo prepararnos?

En el siguiente capítulo…. haremos un escenario puntual de cómo herramientas geo-espaciales nos pudieran ayudar de distintas formas para mitigar riesgos por este tipo de situaciones de muchas maneras.

Para seguir conociendo más de analítica de datos te recomendamos suscribirte a nuestro PODCAST “Café de Datos”

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Fuentes:

Inteligencia artificial y big data para combatir el coronavirus (COVID-19)

El día de ayer la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró como pandemia el coronavirus o COVID-19, por su nombre oficial. ¿Qué significa esto? Una enfermedad entra en la categoría de pandemia cuando cumple cualquiera de las siguientes condiciones: se extiende a muchos países o ataca a casi todos los individuos de una localidad o región. En este caso, la propagación que ha tenido este virus desde el continente asiático hasta Europa y América le ha conferido la categoría de pandemia. Ahora bien, los coronavirus son una extensa familia de virus que pueden causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus causan infecciones respiratorias que pueden ir desde el resfriado común hasta enfermedades más graves como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). La COVID-19 es la enfermedad infecciosa causada por el coronavirus que se ha descubierto más recientemente. Tanto el nuevo virus como la enfermedad eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019. Si bien esta no es una nota médica te invitamos a consultar los síntomas, las maneras de prevenir y protegerte de este virus en el sitio oficial de la Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés).

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Sin duda la industria de la salud no ha sido exenta de vivir y beneficiarse de la reciente transformación digital y la innovación tecnológica. Para este caso puntual del coronavirus queremos destacar el papel que han tenido el big data y la inteligencia artificial en la lucha, prevención y reacción ante esta pandemia. En cuanto se confirmó el brote en Wuhan el gobierno chino comenzó a desplegar una estrategia de prevención y control basado en los sistemas de inteligencia y la tecnología que tanto han distinguido al país en las últimas décadas, así como apalancado en su sistema de gobierno que, para muchos expertos, en este caso fue bastante útil y eficaz para la capacidad de reacción que tuvo el país.

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Por si no lo sabías, el gobierno de China ha instalado un sistema masivo de vigilancia para sus ciudadanos que va desde cámaras hasta una intervención directa en smartphones, rastreo de operaciones financieras y ubicación en tiempo real. Fue así como el gigante asiático comenzó a luchar contra el COVID-19. Lo primero en llegar fueron las cámaras térmicas. Como salido de una película de guerra o de invasión alienígena, empezaron a utilizar las cámaras para detectar la temperatura térmica de las personas, ya que uno de los principales síntomas del COVID-19 es el alza en la temperatura. Mediante inteligencia artificial, aún vigilan la temperatura corporal de los ciudadanos.

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El siguiente gran paso fue desarrollar aplicaciones para los smartphones que, utilizando un esquema de semáforo clasifican a los ciudadanos hasta condicionarles qué hacer y con quién relacionarse. En esta iniciativa destacaba la cooperación del gigante del comercio online Alibaba, que contribuyó a desarrollarla. La aplicación era capaz de identificar a las personas según tres colores: el verde, para quien puede moverse con libertad; el amarillo, para quien había estado en una zona con peligro de infección (razón por la que debía permanecer siete días en cuarentena); y el rojo para quien hubiera estado en contacto con zonas de alta afectación del COVID-19 (lo que obliga a permanecer catorce días en cuarentena).

Pero esta innovación, sin embargo, no fue la última. Porque si el semáforo móvil clasificaba a los ciudadanos de cara a su control peatonal en la calle, hubo una aplicación posterior que profundizó aún más. Y es que el gobierno y la Corporación de Tecnología Electrónica de China, respaldados por datos de las autoridades de salud y transporte –según publicó la agencia estatal Xinhua–, desarrolló una segunda app para permitir rastrear a las personas y alertar sobre si han tenido un “contacto cercano con alguien infectado”. Una aplicación que explotaba el big data en manos del gobierno, y que es accesible apenas con escanear un código QR en las populares plataformas chinas WeChat o Alipay. El único requisito es enviar el nombre, el número de teléfono y el número de identificación y, tras cruzar los diferentes datos a los que tiene acceso, ya puede advertir si se camina por un lugar con peligro de ser infectado, o si se ha viajado cerca de personas infectadas, también si se trata de miembros de la familia o de pasajeros y tripulación de un mismo tren o avión. Es más, incluso permite buscar números de identificación diferentes, y saber si son un riesgo de salud.

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Sin duda alguna, estas últimas medidas pueden ser controversiales ya que son obligatorias en algunas ciudades chinas mientras que en otras están disponibles a voluntad. Lo que no se puede negar es que estas medidas han sido eficaces en el corto plazo, pero presentan un riesgo muy delicado. “La extrapolación de estas apps de control sanitario al incipiente sistema de crédito social puede provocar, además, que algunos colectivos sean marginados y aislados socialmente. Y ello se añade a un sistema masivo de vigilancia que, en base a lo detectado por cámaras, permite o no acceder a determinados medios de transporte, o tener prioridad en los servicios”, explica Antoni Gutiérrez-Rubí, experto en tecnología y política. Lo que se añade a la conocida opacidad informativa del gobierno de China sobre su alcance.

Finalmente, debemos estar atentos al desarrollo de esta pandemia, tomar en cuenta las medidas precautorias y seguir atentos a la forma en la que podemos adoptar algunas de estas tecnologías en favor no solo de la detección de posible infección sino en la cura definitiva de la misma.

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@DatlasMX

¿Cómo usar los datos del INEGI para diseñar una estrategia en el sector Turismo? (Caso Nuevo León, México) – Datlas Research –

El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) es una agencia del gobierno Mexicano que coordina y reúne los principales indicadores estadísticos y geográficos del país. Es autónomo y financiado con los impuestos de los contribuyentes. Desde Datlas hemos realizado algunos casos de estudio y análisis con esta información y nos gustaría compartirte un estudio que hicimos con enfoque en “co-crear” productos para Turismo. Al mismo tiempo damos algunos datos interesantes para Nuevo León.

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El objetivo de la investigación es diseñar un análisis geoestadístico para lanzar un producto/servicio que incremente la derrama económica de los huéspedes (turistas) que visitan los hoteles de la región y que al mismo tiempo incremente su satisfacción durante su estancia en la ciudad.

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La propuesta de negocio a evaluar es una alianza comercial entre restauranteros, museos y servicios de hospedaje que se traduzca en una mejor experiencia de estancia donde el huésped pueda tener a la mano experiencias culinarias, culturales y a precios preferenciales por quedarse en un hotel que esté dentro de la alianza.

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Para esto consultamos el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE), específicamente para Nuevo León, donde enfocamos la extracción de datos hacia Hoteles, restaurantes y museos. Una vez que evaluamos estas bases de datos que integran direcciones, códigos postales, tamaños y otros rasgos de cada uno de los negocios podemos responder la siguiente pregunta ¿Cuáles códigos postales tienen presencia de los 3 socios de la alianza: Hoteles, restaurantes y Museos en Nuevo León?

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Tabla 1 . Códigos postales con presencias de Hoteles, Restaurantes y Museos

En esta tabla segmentamos por código postal (CP) las regiones que cumplen con la presencia de Hoteles, restaurantes y Museos. Para un lanzamiento piloto hace más sentido enfocarnos en regiones que tengan más potencial de éxito en donde los turistas puedan encontrar cerca de sus hoteles, en el mismo código postal, restaurantes o museos qué visitar.

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Otra variable relevante para decidir donde lanzar pudiera ser el tamaño de los hoteles. Si bien el DENUE no tiene la cantidad de habitaciones por hotel, podemos hacer una estimación con el conteo del número de empleados necesarios para la operación del negocio.

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Tabla 2. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1

Teniendo más sensibilidad sobre la relevancia del tamaño de los hoteles en el programa de alianzas que queremos generar podemos comunicar estos hallazgos con visualizaciones. A continuación, un ejemplo de gráfico

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Gráfico A. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1
% = Proporción de hoteles medianos y grandes con relación al total

Para pilotear la propuesta con más probabilidad de éxito podríamos enfocarnos en reclutar los hoteles en los códigos postales seleccionados con mayor proporción de hoteles medianos y grandes. Que nos daría una cobertura inicial del programa de alianzas para las mejores zonas de: Monterrey, Apodaca, Linares, San Pedro y San Nicolás de los Garza.

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Gráfico B. Mapa de zonas de más oportunidad para implementar el programa de alianzas en presencia de hoteles (medianos y grandes), restaurantes y museos

Como análisis adicional podemos consultar otras bases que cuenten con una mejor actualización que la del INEGI. Por brindar un ejemplo exploramos la base de datos de YELP, una plataforma de “ratings” (evaluaciones) y directorios de atracciones en ciudades de todo el mundo.

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Usando YELP, un directorio de restaurantes y atracciones evaluadas por una comunidad que ya ha visitado ese lugar.

YELP indexa y registra restaurantes de una gama más “Premium” por lo que sería interesante evaluar si hay oportunidad de tener un programa de alianza regular y otro premium.

Encontramos 1,050 restaurantes de gama alta evaluados en rating y nivel de precio para Nuevo León.

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Tabla 3. Registros de Tabla 1 enriquecida con datos de YELP

Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Para dimensionar una oportunidad en ventas (caso de ejemplo para fines del ejercicio) asumiremos un tráfico promedio de 100 turistas al mes para cada uno de los 61 hoteles medianos-grandes analizados dando un total de 6,100 turistas.

Si cada uno participará en un programa donde pagando $300 puedes acceder a una experiencia de restaurante + hotel podríamos impactar $1.8M de MXN al sector de manera mensual.

Si de los 6,100 turistas, el 10% quisiera participar en el programa premium, podríamos generar $366k mensuales adicionales de esta fuente

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Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Muchas gracias por leer este episodio de investigación. Al igual que este caso, en otras industrias es posible utilizar los datos del INEGI y otras bases de datos digitales para orientar mejor nuestras decisiones de negocio. También te puede interesar nuestro caso en el sector inmobiliario.

Si te gusto no olvides compartir  y recuerda dejar tus comentarios

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– Equipo Datlas –

Keep it weird

¿Cómo convertirte en analista estrella? Usando mapas – Datlas Casos de Uso

Hemos estado relatando los distintos casos de uso de nuestros clientes emprendedores y empresarios, pero hay una clase de clientes de los que no hemos platicado aún y es momento de hacerlo ya que ellos son la razón principal de que Datlas haya podido llegar a los grandes corporativos. En esta ocasión les contaremos la historia de Paulina, una analista junior dentro de un gran corporativo de bienes raíces con presencia nacional y oficinas centrales en Ciudad de México. Pau se dedica a realizar análisis y presentar reportes al equipo de desarrollo, con información relevante para evaluar la posibilidad de construir sobre un terreno u otro, comparando entre varias opciones. Antes de que Pau conociera Datlas su dinámica de trabajo consistía en consultar información de alrededor de 5 fuentes distintas, extraer dichos datos, sacar pantallazos de distintos sitios web, concentrar todo en una presentación y enviarla al equipo. Este proceso le tomaba alrededor de 4 horas para poder completar un solo análisis. Su entregable consistía en una sola lamina de presentación, con una imagen de la ubicación y una tabla resumen con datos como: población total, cantidad de hogares e ingreso promedio de la zona. Un buen día Paulina conoció a Datlas en una conferencia, entró a la página, probó el DEMO GRATIS de la plataforma de mapas y, a partir de ahí, todo cambio.

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Su experiencia con el DEMO GRATIS le ayudó a darse cuenta de que el mapa Premium de Datlas integraba ya en una sola plataforma la información que ella capturaba de las 5 distintas fuentes. Asimismo, el hecho de partir desde una visualización de mapa le permitía a Pau mostrar una narrativa más homologada desde la imagen hasta el resumen de datos. Para una mejor explicación hagamos el caso rápidamente.

El paso #1 es entrar a tu panel personalizado y acceder al mapa Premium de CDMX. Para esto debiste haber adquirido tu licencia directamente en nuestro Marketplace. Quédate hasta el final y aprovecha el cupón de descuento que tenemos para ti.

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El paso #2 es localizar la ubicación que quieres analizar. En esta ocasión Paulina estaba analizando una zona a las afueras de la ciudad por lo que tuvo que hacer un ajuste antes de realizar su análisis. Entendiendo que su ubicación estaba del lado izquierdo a la carretera y que la carretera es una restricción u obstáculo de acceso, decidió medir la distancia paralela a la carretera para establecer un área rectangular para realizar su análisis.

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Una vez establecido el límite, procedemos al paso #3 que es realizar un análisis de la zona, en este caso mediante un área rectangular.

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Para este punto, Paulina ya tiene mucha más información que tan solo su par de variables iniciales. Es por ello que el paso #4 ella lo bautizó como: extraer hallazgos. De manera ilustrativa esta etapa se pudiera resumir de la siguiente manera:

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Ahora bien, es importante denotar aquí que Paulina comenzó utilizando el mapa Premium dado que ella fue quien invirtió ($$$) de forma personal en la plataforma para poder probarla en su trabajo. Tras los primeros meses de uso Pau les mostró la plataforma a sus superiores y logró que el corporativo le aprobara contratar nuestra modalidad Socios, de la cual les hablamos en este blog anterior. Llegado este punto Pau fue capaz no solo de obtener los datos mostrados anteriormente sino nutrirlo con una capa de información especializada que, para su caso, fue la de nivel socioeconómico.

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Finalmente, el paso #5 para Pau es integrar estos hallazgos en una presentación ejecutiva para su equipo de desarrollo. De esta forma Paulina logró realizar durante las mismas 4 horas de trabajo, hasta 8 presentaciones completas que incluían más de 6 láminas cada una.

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De esta forma Pau logró convertirse no solo en la analista estrella dentro de su equipo y su compañía, sino que actualmente ha logrado obtener el cargo de gerencia de inteligencia de mercados capitalizando aún más los mapas, el sistema de reportes y hasta la consultoría en análisis de datos para seguir generando valor a su negocio, desde ahorro en tiempos, eficiencia en proceso, mejores tomas de decisiones, identificación de oportunidades y mucho más.

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Tú también puedes convertirte en el analista estrella de tu organización. Entra ahora mismo a nuestro Marketplace y aprovecha el cupón BLOG20 para obtener un 20% de descuento en nuestros mapas Premium y Socios de CDMX o de cualquiera de nuestras geografías activas.

Mantente atento a nuestras redes porque pronto anunciaremos sorpresas alrededor de nuestros mapas.

@DatlasMX

OFICIAL: Lanzamiento de PODCAST “Café de datos” auspiciado por @DatlasMX

No hay fecha que no se llegue, ni plazo que no se cumpla cuando uno persevera en el intento. El día de hoy nos da un gusto publicar un proyecto que se ha cocinado desde el 2019 y nos ha tenido desvelados en 2020.

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Café de datos” es un podcast elaborado por la startup de analytics Datlas (datlas.mx). Tiene como objetivo difundir conocimientos, métodos, tendencias e historias relacionadas con la analítica de datos. El podcast va dirigido a una audiencia que busca iniciarse en la analítica de datos y emprendedores que tienen interés de conocer más sobre estos temas. Buscamos comunicar de manera sencilla y con muchos ejemplos este tipo de temas que le apoyen a la audiencia a profesionalizarse en big data, inteligencia artificial y algoritmos.

Cada temporada del podcast tiene 3 formatos de capítulos: 1) Analytics (Elaborado por el equipo Datlas donde explicamos conceptos claves), 2) Invitados (Integrando testimonios de expertos que nos acercan a las prácticas más importantes en la industria) y 3) Emprendimiento (Buscando motivar y sembrar ideas innovadoras en las personas que están buscando iniciar proyectos dentro y fuera de sus organizaciones).

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Lanzamos este 29 de febrero 2020 con 4 capítulos: 1) Lanzamiento, 2) Qué demonios son los analytics, 3) Big data en mi organización ¿Cómo la inicio? y 4) Invitado: Aldo Valadez ¿Cómo hacer Analytics a lo grande? ; La primera temporada subiremos nuevos capítulos cada semana.

Nos encantaría que nos apoyes suscribiéndose y compartiendo desde el app.

Sobre la organización

Como recomendación personal, te recomendamos escuchar esta súper entrevista que tuvimos con Aldo Valadez, director de analytics de Banregio.

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Hasta aqui el mensaje, continuamos generando contenido en más formatos para seguir democratizando el acceso al conocimiento de analítica de datos. Hoy damos nustro granito de arena.

Saludos

Equipo Datlas 

 

¿Cómo definir la vocación de un terreno usando mapas? -Datlas Casos de Uso

Durante nuestros primeros años en el mercado, parecía bastante acertado e intuitivo resolver el reto de evaluar un cierto negocio en una ubicación dada. Conforme el conocimiento alrededor de los temas de analítica, datos y mapas se fue permeando en el mercado, llegó un punto en el que un cliente se atrevió a cuestionarnos “¿y si lo hacemos al revés?” y si… nosotros nos quedamos con la misma cara de duda que tienes tu, ¿Cómo que al revés? Lo que el buen Luis se atrevió a sugerir era darle una vuelta de 360 grados a la lógica de evaluar un cierto negocio en una ubicación dada y cambiarlo por evaluar una cierta ubicación para descifrar el mejor negocio para montar en ella. Así nació uno de los casos de éxitos más populares: definir la vocación de un terreno usando mapas. Recuerda que puedes ver otros casos de uso como prospección de clientes o segmentación de mercado en nuestros blogs pasados.

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En esta ocasión vamos a repasar el caso de Luis, uno de nuestros clientes en Monterrey. Para ello utilizaremos el Mapa Premium de Nuevo León, que puedes encontrar disponible en nuestro Marketplace. Como ya sabes, puedes acceder desde tu panel en nuestra página web.

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Una vez dentro del mapa el paso #1 es encontrar la ubicación a analizar. El paso #2 es establecer el radio para análisis de entorno. Para definir este radio es importante establecer el alcance que tendría el negocio que podríamos poner ahí, es decir, aunque se trate de definir el mejor negocio hay que estar consciente de las restricciones. Por ejemplo, ¿realmente construiría un hotel 5 estrellas con alcance de hasta 10 kms a la redonda en esa ubicación? Suponiendo que el estudio así lo dijera. Claramente habrá personas que sí, otras que no. Sin duda depende del caso. En el caso de nuestro buen Luis era una ubicación en el centro de Monterrey, y se definió un radio de 1 kilómetro a la redonda para analizar el entorno. Para esto, usamos la herramienta de análisis que ya hemos utilizado en casos anteriores y generamos el reporte de resultados.

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El paso #3 es revisar la sección de negocios por categoría y definir si queremos enfocarnos en negocios con alta competencia (algunos dirán modelos de negocio ya probados) o con baja competencia (algunos dirán mayores oportunidades). En el caso de Luis, ellos definieron irse por aquellas categorías con la mayor cantidad de negocios. De ahí se definió un top 5 de oportunidades:

  • Servicios profesionales
  • Industria
  • Servicios de salud
  • Comercio
  • Restaurantes

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El paso #4 es comenzar a establecer gustos y preferencias sobre ese top 5 de opciones. En el caso de Luis, por ejemplo, ellos estaban 100% convencidos de que no pondrían un negocio industrial nunca. Asimismo, el tema comercial quedaba descartado porque la logística en la zona era bastante complicada y no querían batallar. Finalmente, ellos no querían operar el negocio de manera intensiva por lo que la opción de servicios profesionales quedo también descartada. Para este punto lograron acotar las opciones a dos: servicios de salud o restaurantes.
Siendo así les pareció atractivo evaluar la dinámica de tráfico peatonal en estas categorías y compararlas. Para esto activaron las capas de mapas de calor y compararon la categoría de restaurantes y salud.

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Con esto lograron seleccionar la opción de servicios de salud como la vocación del terreno. Pero hasta aquí, aún queda muy amplia la respuesta. Para poder definir que tipo de negocio dentro de los servicios de salud llegamos al paso #5 analizar el punto especifico. Para el caso de Luis hay 2 atributos relevantes que se analizaron en este paso: el primero, las dimensiones del terreno y el segundo los negocios del sector salud que estaban en su entorno.

Siendo así se concluyó que el terreno no alcanzaba para montar un hospital y, de hecho, en su entorno ya existía un hospital. Una vez identificado el hospital se trabajó puntualmente sobre opciones complementarias a un hospital, dentro del mismo sector salud, como opciones de negocios a establecer en la ubicación. Como seguramente se te ocurrió a ti también, efectivamente la opción fue una farmacia. Ahora bien, hasta aquí ya podríamos concluir como exitoso el ejercicio, pero… ¿y cómo acabo la historia de Luis?

El paso #6 y adicional para el caso de Luis fue el de mapear las principales marcas de farmacias y utilizar la herramienta de medición de distancia para saber a que distancia estaba la farmacia más cercana, de cada marca, con respecto al hospital. De esta forma identificó la oportunidad de establecer la farmacia de la marca X porque su sucursal más cercana al hospital era de hasta 2kms.

De esta forma es que Luis pudo descubrir la vocación del terreno usando mapas. Tu también puedes definir la vocación de tu terreno utilizando nuestros mapas. Visita www.datlas.mx/marketplace y aprovecha el cupón BLOG100 para obtener tu descuento especial en la compra de cualquiera de nuestros mapas.

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Sin más, compartenos tu caso de uso en nuestras redes sociales y siguenos

@DatlasMX

 

¿Cómo segmentar mi mercado usando mapas? – Datlas Caso de Uso

Hace un par de columnas comenzamos esta sección de casos de uso de nuestros clientes utilizando los mapas Datlas. En la primera edición platicamos acerca de la prospección de clientes. Si no has tenido oportunidad de leerla, te invitamos a dar click aquí. En esta ocasión nos enfocaremos en un nuevo caso de uso: segmentación de mercado. Seguramente si has llevado clases acerca de mercadotecnia o ventas sabrás que segmentar el mercado se refiere a la actividad de dividir a toda una masa critica en grupos con características similares para poder enfocar los esfuerzos de venta de tu producto o servicio. En esta columna les platicaremos acerca del caso de Carlos, uno de nuestros clientes en Ciudad de México. Charlie tuvo la oportunidad de acondicionar un local comercial que tenia su familia en una buena zona y puso una pizzería, pero con el nuevo concepto de “dark kitchens”, es decir, sin tener un frente con atención a clientes, solo dedicándose a la parte de entregas a domicilio a través de todas estas nuevas plataformas. Contrario a su expectativa inicial, no logró capturar suficientes clientes durante las primeras semanas y fue entonces que se le ocurrió usar Datlas para conocer el mercado a su alrededor y poder segmentarlo para hacer promociones.

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Para este ejercicio vamos a usar el mapa Premium de Ciudad de México, disponible en nuestro Marketplace. Una vez adquiriendo el mapa puedes accesarlo a través de tu panel personalizado.

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Una vez dentro de la plataforma el paso #1 es identificar la ubicación de tu negocio. En este caso la pizzería de Carlos se encontraba en la Condesa, sobre Avenida Michoacán.

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Enseguida, el paso #2 es definir/conocer el radio de influencia de tu negocio. En el caso de los restaurantes, la naturaleza propia de su servicio les da la ventaja de poder definir su radio de influencia, es decir, delimitar perfectamente su zona de cobertura para envíos a domicilio. En contraste, negocios del sector retail por ejemplo, muchas veces necesitan conocer o descubrir su radio de influencia y calcularlo con base al numero de competidores en su entorno y la distancia que pueda haber entre ellos. De todas maneras, dedicaremos una columna específicamente para el tema de radios de influencia. Por el momento, regresando al caso de Charlie, se definió que la operación de la pizzería podría atender a un mercado de hasta 2 kilómetros a la redonda.

Siendo así, se utiliza la herramienta de análisis que vienen en la barra lateral derecha dentro de la plataforma. Una vez seleccionada nos pedirá elegir la forma de delimitación que vamos a utilizar. Existen varias opciones dentro de las cuales destaca el análisis radial, rectangular o en base a selección específica de polígonos. Para el caso de Carlos se utilizó el análisis radial. La forma en la que esta herramienta funciona es dando click justo en la ubicación definida en el paso #1 y abriendo el radio hasta la distancia definida en el paso #2.

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Una vez establecido el radio de influencia el paso #3 es obtener los resultados para analizarlos. Como ya saben, los resultados arrojan variables demográficas, socioeconómicas, comerciales y hasta dinámicas. De esta forma Carlos puede saber cuanta gente hay dentro de ese radio de influencia, sus características, poder adquisitivo, cantidad de negocios, generadores de tráfico y mucho más.

En este caso destacaron varios hallazgos claves:

  1. La mayoría de la población son mujeres
  2. La mayoría de la población es soltera, aunque viven en hogares de 2-3 personas
  3. La mayoría de la población tiene más de 32 años
  4. Hay más de 11,000 negocios, predominantemente micronegocios de 0 a 5 trabajadores y los sectores más relevantes son: comercial, servicios profesionales e industrial

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Finalmente, el paso #4 es generar los segmentos claves para definir estrategias para cada uno. En este caso Charlie hizo dos grandes segmentos: hogares y negocios. Para capitalizar la oportunidad en los hogares, enfocó sus campañas y promociones a las mujeres mayores de 30 años e hizo un tamaño de pizza especial para 2-3 personas, con sus respectivas promociones y combos.

Para el segmento de negocios, se lanzó a realizar alianzas estratégicas con algunos comercios de alrededor y comenzó a empujar una tradición similar a los “viernes de tacos”, pero llamada “jueves de pizza”. Igualmente les ofreció programar pedidos para que no tuvieran que esperar a las horas pico de comida para solicitar su comida y así ahorrar tiempo y esfuerzo. También les ofreció formatos de pizza y complementos tipo botanas/canapés para los días de juntas y pequeños eventos internos. Finalmente les ofreció descuentos especiales para los trabajadores que hacen “horas extras” en sus pizzas y productos más rentables.

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De esta forma, en tan solo algunas horas, Carlos fue capaz de segmentar su mercado, generar un par de estrategias y comenzar a ejecutarlas de manera que en un par de semanas comenzó a ver resultados e incluso los clientes comenzaron a darle retroalimentación y nuevas ideas para seguir aumentando el menú y mejorando el servicio.

Si crees que ya estas listo para ponerte manos a la obra y segmentar tu mercado para mejorar los resultados de tu negocio puedes ir directamente a nuestro Marketplace y aprovechar el código de descuento BLOG100 para obtener $100 MXN de regalo en tu primera compra de cualquiera de nuestros mapas Premium.
De esta manera concluimos el blog de hoy, mantente atento a todos los nuevos casos de uso, videos y nuevos lanzamientos que tendremos para ti.

@DatlasMX

La Historia de las TIC en México – Datlas Research

Al día de hoy hablamos de analítica, transformación digital y madurez tecnológica, pero alguna vez te has preguntado ¿Cómo empezó? ¿De dónde vienen? ¿Cómo fue la evolución? En la columna de hoy daremos un espacio para explicar la historia de las tecnologías de información y comunicación (TIC) en México.

 

I. Orígenes

Se puede dimensionar desde 1958 cuando llega el primer computador IBM 650 a la UNAM. Esto significó la llegada del primer computador a México y América Latina.

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En 1961 por el IPN se crea el centro nacional de computadoras donde juega un rol importante IBM-709

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En 1968 el IPN la primera microcomputadora llega a la ciudad con la PDP-8. También por INTELSAT México logro unirse al sistema satelital y transmitir mundialmente los XIX juegos olímpicos

En 1970 los datos del IX censo general de población y vivienda se procesan electrónicamente por primera vez en el INEGI. En 1972 se crea el consorcio TELEVISA y se crea el primer servicio de televisión vía satélite. En 1973 IBM introduce el disco duro.

En 1982 en México aparecen las primeras computadoras personales de IBM, la 53100 y la PC Junior. En 1984 Apple inaugura su primera fábrica en el país con la producción de Apple 11. En 1989 nace Iusacell y se convierte la primera compañía telefónica en México.

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En 1995 Microsoft introduce el primer sistema operativo. El 2000 se da inicio el programa e- México que busca apoyarse en las TIC para reducir la brecha digital. En 2002 la red mexicana escolar ILCE tienen un total 7000 escuelas conectadas a internet.

 

II. Principales motivantes

  • Integrar tecnologías para eficiencias en censos
  • Acelerar los avances en la educación (UNAM e IPN)
  • Eventos deportivos (Olimpiadas 1968)
  • Vanguardia en lo corporativo
  • Globalización y conexión con el mundo exterior
  • Integración financiera a bolsas de valores

 

III. Obstáculos en desarrollo

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De acuerdo con datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) y de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), en el 2015 en México apenas el 39.2% de los hogares contaban con una conexión a internet, para el 2016 el porcentaje se elevó́ a 47%, en el 2017 fue de 50.9 por ciento y el año pasado el porcentaje de hogares en el país con acceso a la red era del 52.9 por ciento.

Esto demuestra que, si no fuera por los teléfonos inteligentes, el porcentaje de personas en México con Internet sería mucho menor de lo registrado hoy en día.

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Si bien las TIC han alcanzado niveles importantes de adopción tanto en hogares como en usuarios, el crecimiento en el acceso a dichas tecnologías parece haberse estancado. Esto significa que a pesar de los avances que se han logrado, se necesitan nuevas políticas públicas y de inversión para garantizar un acceso universal.

Por ejemplo, aún existen 16.4 millones de hogares que no cuentan con acceso Internet, de los cuales el 49% de éstos se encuentran concentrados en los siguientes estados de la República:  Chiapas, Estado de México, Guanajuato, Jalisco, Oaxaca, Puebla y Veracruz.

Cabe resaltar que en 13 de los 32 estados se registró que más de la mitad de hogares están desconectados; sobresalen los casos de Chiapas, donde 75 de cada 100 hogares están desconectados, y en Oaxaca, donde 71 de cada 100 también carecen del servicio.

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IV. Situación actual

De acuerdo con la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH), la cual cuenta con datos estadístico de Enero de 2015 a Diciembre de 2018, el incremento en el número de individuos con acceso a este servicio se ha elevado de manera gradual y constante.

Hace cuatro años, 62.4 millones de personas hacían uso del Internet, para el 2016, el número creció a 65.5 millones, en 2017 fue de 71.3 millones y para el 2018 se registraron 74.3 millones de usuarios en todo el territorio mexicano.

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De todos los usuarios, el 92.7 por ciento de ellos accede a través de su teléfono móvil, lo que equivale a 68.9 millones de personas de 6 años en adelante; le siguen las computadoras portátiles con el 32.6 por ciento (24.2 millones de personas); las computadoras de escritorio con el 32 por ciento (23.8 millones de personas); las tabletas con el 17.8 por ciento (13.2 millones de personas); televisores inteligentes con el 16.6 por ciento (12.3 millones de persones) y por último los que se conectan a través de una consola de videojuego con el 6.9 por ciento (5.1 millones de personas).

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V. Futuro

  • Industria 4.0
  • IOT
  • Tecnologías 5G
  • Robotización
  • Big Data

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Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otro dato conoces de la historia de las TICs? ¿Crees que han avanzado a buena velocidad?  Cuando queremos progresar es importante conocer de dónde venimos para plantear de manera objetiva hacia donde vamos.

Saludos

-Equipo Datlas-

 

Fuentes:

Emprendimiento de Inteligencia de Datos y Big Data