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4 P’s de Storytelling con datos – iNVESTIGACIÓN dATLAS

En analítica de datos y ciencia de datos puedes ser la o el mejor científico de datos, tener un doctorado o hasta conocer la tabla de distribución Z de memoria… pero sino sabes comunicar tu trabajo… a nadie le va a importar tus credenciales. En esta columna dedicamos un espacio para elevar a la conversación la importancia del “storytelling” de datos.

¿Qué quiere decir storytelling en español?

Se le denomina storytelling al arte de contar una historia para conectar con la audiencia de una forma más íntima. En ambientes institucionales, es un formato de presentación que convierte la atención en auténtico interés. Para que ese interés después pueda ser traducido en diálogo y acciones basadas en los datos recién presentados y no en intuición.

¿Por qué aplicar storytelling?

En ciencia de datos y en la presentación de datos numéricos es muy habitual “perder” a la audiencia por la pasión en comunicar en método en lugar de las respuestas. Storytelling como emisores de un mensaje nos obliga a integrar un inicio, conflicto, climax y final para que de manera breve podamos comunicar los hallazgos de nuestra investigación de una manera entretenida y práctica.

¿Cómo funciona el story telling?

I) RELEVANCIA EN LAS HIPÓTESIS

Para hacer una buena historia primero hay que tener un material qué comunicar. Esto quiere decir que si estamos generando un análisis de datos tengamos claro las hipótesis iniciales. Mismas que tienen que hacer empatía con el público para buscar su interés.

Por ejemplo, si estamos presentando los factores del 2020 que alteran el pronóstico de ventas y las líneas de ingreso que pueden participar de mayor manera en la recuperación entonces tengamos claro que las hipótesis en el público es que hay factores que afectan la venta a la alza y a la baja. Por otro lado también puede haber hipótesis como que las líneas de ingreso digitales son las que mayor recuperación van a impulsar.

En este sentido tendremos que buscar “relevancia” en las hipótesis y los temas que vamos a presentar.

II) COMENZAR POR LAS CONCLUSIONES

En el storytelling no hay nada peor que escuchar una historia y no saber a dónde va. Perderte en los personajes y el conflicto y en pocas palabras terminar más confundido que nada por esa historia.

Un consejo para atender esto es enumerar las 2 ó 3 conclusiones que se van a compartir del estudio. Muy puntuales. Si tu historia comunica más de 3 conclusiones, vas a perder a tu audiencia. Ten en claro que cada conclusión es un “capítulo” de tu historia. Por lo que esto te servirá para estructurar correctamente la presentación.

Otro tema importante es que antes de compartir estas conclusiones puedas compartirlas con un “grupo de control” para conocer sus impresiones y preparar respuestas en caso de que exista debate o dudas.

III) LOS FUNDAMENTALES DEL STORYTELLING

Usamos las 4 P

Personas (People) : Las historias necesitan personas o conceptos que tengan vida gracias al presentador. Puede ser un cliente , un usuario o revisar un dato desde distintas “cachuchas” o perspectivas

Lugar (Place): Lleva a las personas a dónde sucede la acción. Muestra imágenes del desarrollo y argumenta las implicaciones que tuvo la investigación

Proceso (Process): Cuál es el método y cómo se lleva el análisis a la vida. Puedes apoyarte de videos o gráficos con transciiones para que te entiendan. Aún y cuando seas un científico, trata de explicarlo en términos sencillos y prácticos

Productos (product): La historia tiene que tener un protagonismo y este puede ser alrededor del producto comunicado. Un buen producto o análisis no te garantiza una buena historia. Pero contar la historia de porqué un problema provocó una inquietud y en consecuencia trabajar en tu análisis es lo que podría cautivar a un público.

IV) FORMA, POSTURA y LENGUAJE ADECUADO

Finalmente es importante cuidar la forma. Una presentación corta, forzar a 20 ó 30 minutos la presentación de la historia con algunas pausas preguntando ¿Todo claro?

Cuando presentemos gráficos, es un mensaje por gráfico y un gráfico por lámina. No abarrotemos de 10 mensajes una sóla gráfica, tratemos de destacar y si es una gráfica que tiene varios componentes ir apareciendo cada uno de los cambios punto por punto

En postura, si es presencial, hay que buscar generar empatía, compartir un estilo personal y ser extrovertido al momento que presentamos. Tratamos de ver a los ojos a todos los asistentes al menos durante algún momento de la presentación

En cuestión de lenguaje, una presentación de resultados requiere un campo de dominio. Si le presentamos ventas a un área comercial puede que tomen en cuenta las ventas sin impuestos. Pero si es para el área de tesorería pensarán lo opuesto. Hay que clarificar al inicio de la presentación o con notas al pie de página de qué manera son estimadas los términos numéricos. Otro tema importante es hablar en sus términos y en sus conceptos de negocio. Ejemplo si a los clientes se les llama usuarios, entonces llamarlos así para generar una mayor empatía.

CONOCE NUESTRO EJEMPLO

CIERRE

Storytelling es mucho más amplio de lo que alcanzamos a compartir en este blog. Pero lo que podemos destacar es que si eres alguien que trabaja con análisis de datos te recomendamos tener un buen balance en el manejo de matemática, visuales y narraciones. Buscas el punto “dulce” en lo que estos 3 campos se intersectan.

Te recomendamos continuar estudiando, aprender escuchando podcast como Café de datos, continuar leyendo investigaciones en nuestro BLOG Datlas o leer este libro “Storytelling with data”.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias

Crunching data is not enough. https://blog.adverity.com/crunching-data-need-tell-stories

3 reflexiones sobre “social dilemma” (el dilema de las redes sociales) documental en netflix y un ejemplo mexicano- COLUMNA DE OPINION DATLAS

Algún tecnólog@ una vez dijo:

” Si no estás pagando por el producto, entonces tu eres el producto ” – Sin referencia correcta-

En una economía digital donde las FAMGA (Facebook, Apple, Microsoft, Google, Amazon) tienen un montón de “aplicaciones gratuitas” para la comunidad hay que cuestionarse porque enviar un mensaje de Whatsapp es tan fácil y gratuito, esa estancia de Facebook de 2 minutos se extiende a 20 minutos porque los videos están muy buenos o cómo la estética digital y comunitaria que construyen redes como Instagram se inclinan a mostrar un lado “perfecto” de la vida.

Estos y otros puntos se presentan en el nuevo documental que se puede ver en NETFLIX “The Social dilemma” o “El dilema de las redes sociales” que explora cómo la digitalización de nuestra vida ha sido impulsada por los negocios que promueven las redes sociales. Y este negocio se acompaña de problemas como falta de privacidad, algoritmos que nos producen adicciones y el poder social que han logrado desarrollar.

En esta columna recopilaremos y sintetizaremos 3 reflexiones sobre esta película. Te recomenas ver primeramente este trailer:

**También te puede interesar: 3 reflexiones de “The Great Hack”, Nada es privado

Para poner en contexto primero hablaremos de cómo funciona el modelo de negocio de las redes sociales (mayormente) y después de las 3 reflexiones

MODELO DE NEGOCIO EN REDES SOCIALES y GOOGLE

Una empresa como Facebook o Google ¿Qué son? ¿Una red social, una empresa de internet, una empresa de mercadotecnia, un negocio para promocionar negocios, una casa de subastas o qué? En realidad un poco de todo.

Las empresas más grande de internet (FAMGA) operan bajo un modelo de negocios en donde conectan anunciantes con usuarios relevantes. Debido a esto las compañías de tecnología recopilan datos de usuarios para generar segmentos de usuarios con gustos, intereses y preferencias similares. Estos grupos son ofrecidos en “subastas” a los anunciantes donde se realizan ofertas para que sus anuncios o contenidos estén prioritariamente destacados en las búsquedas que hacen los usuarios o durante su estancia en internet.

En este sentido se imaginaran que estas compañías contratan filósofos, desarrolladores de videojuegos, programadores, expertos en ciencia de datos, expertas en UX y UIX para volver la experiencia más adictiva y relevante. Porque el nombre del juego es … del total de tiempo que pasa en internet un usuario cuánto le dedica a mi plataforma.

Según el documental, existen 3 palancas importantes que las estrategias de las grandes empresas de redes sociales buscan:

1) Engagement – Seguir scolleando

2) Crecimiento – Son sitios que hacen que regreses mediante notificaciones y que invites a más amigos a las comunidades

3) Advertising – Que genere dinero por contenido pagado

AI en la película

Por otro lado, en contexto, estas grandes compañías venden “certidumbre” lo que quiere decir es que tienen que generar buenas predicciones para ofrecerle una clientela relevante a los anunciantes. Y para generar eso necesitas muchos, muchos…muchos datos.

3 REFLEXIONES DE SOCIAL DILEMMA

1) En una generación donde hay que estar conectados siempre (o casi siempre) hay un tercero infiltrado que financia manipulaciones

Casi 1 de cada 7 personas en el mundo nacieron conectados, es decir en un mundo con internet. No muchos conocerán esa frustración de contar con un internet de 56kb que te quitaba la linea telefónica o internet muy muy lento. Pero en los últimos 10 años conforme se incrementaba la velocidad de nuestra conexión nuevas compañías como Facebook emergían aprovechando esta oportunidad para conectar a más personas.

Sin embargo, esto no puede ser gratis si lo quieren hacer bien y rápido. Si verdaderamente redes sociales como Facebook van a llegar a conectar a todo el mundo tienen que tener buenas fuentes de ingreso. Por esa razón siempre que usemos una red social hay que estar conscientes de que hay un 3ero en cuestión “financiando” o “patrocinando” esa conversación.

¿Dirías lo mismo ahora que sabes que alguien que no quieres que te escuche te está escuchando? ¿Compartirías las mismas fotos? ¿Pertenecerías a las mismas comunidades? Son temas a reflexionar…

2) Evolucionamos para ser seres sociales en grupos de 50 ó 100 personas. Pero no para socializar con 10,000 personas y tener su aprobación (Like, corazón, etc)

Las redes sociales en automático nos conectan con miles de personas. A nuestro alcance virtualmente está contactar a una buena parte de la población con accede a internet. Sin embargo ¿Estamos preparados para esto?

Los algoritmos en las redes sociales nos han acostumbrado a las recompensas. Como los económistas de comportamiento y sociólogos establecen se pueden entrenar a las masas a estos incentivos ¿Se acuerdan de algo así en una serie llamada Big Bang Theory? (0:40 en video de Youtube)

Subimos el contenido, si alguien nos da Like o similar nos refuerza para seguir hablando del tema o publicando. Por otro lado si subimos esa foto donde en lugar de los 100 likes sólo obtenemos 10, muchos cuestionamientos comienzan al grado de querer eliminar la foto o peor querer alterarnos físicamente para que la foto pueda obtener mejores impresiones.

3) Las redes sociales son herramientas de persuasión. Los paises se pueden invadir sin cruzar fronteras físicas, sólo digitales

Entonces si las redes sociales se financian con grupos de interés y organizaciones, además tienen la capacidad de premiarnos e “incentivarnos” por nuestros acto gracias a los algoritmos sociales inteligentes que han creado entonces estamos creando una máquina “casi perfecta” de manipulación.

Jeff Orlowski, director del documental y uno de los protagonistas, establece junto a un grupo de expertos que a este ritmo un país que identifique cómo aprovechar las redes sociales puede invadir a otro sin cruzar fronteras físicas ¿Les suena a intervención electoral? ¿Confusiones que el 5G es el provocador de COVID-19? o ¿Marcas pro-causa ? Detrás de todo esto hay grupos de intereses aprovechando redes sociales.

**Recuerda que puedes descargar GRATUITAMENTE nuestro DATA PLAYBOOK más reciente “Ciencia de Datos a la Mexicana”. Click aqui

CONCLUSIÓN

A voz del director de esta serie, nosotros construimos estas cosas tenemos responsabilidad de cambiarlas antes de que sean demasiado gracias. La reflexión final es que hay que educarnos más sobre las capacidades de estas máquinas que diariamente guían nuestro día a día. Los incentivos económicos para crear mejores algoritmos para las compañías seguirán creciendo conforme más inversionistas tengan. Estos algoritmos, en su evolución, buscará la manera de ser más “seamless” o transparente en su experiencia. Mientras tanto hay que proponer iniciativas como cuotas de uso, transparencia de redes sociales Entre otros.

UNA DE AZÚCAR PARA EL TEMA, CASO MEXICANO

Recientemente Facebook acaba de liberar una herramienta que brinda transparencia sobre los presupuestos en campañas de redes sociales para políticos. Obviamente no encontramos los de Trump, Bide u Obama… pero para nuestro amado México, más específico Nuevo León, México se liberaron los siguientes datos.

¿Crees que los partidos políticos están aprovechando las redes para influenciar nuestra forma de pensar? (No nuestro voto, nuestra forma de pensar? O sólo se trata de anuncions insignificantes

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Equipo Datlas

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Fuentes

Aprender ciencia de datos y big data – 3 apuntes para empezar YA – Datlas manuales

El año pasado en nuestro blog “¿Cómo aprender ciencia de datos?” compartíamos distintos puntos prácticos para empezar a rodearse de círculos y proyectos de analítica donde cualquier usuario interesado podría atender.

En un par de meses la diversidad de puntos de aprendizaje se ha incrementado. Desde podcast, como “Café de Datos”, hasta cursos en línea de todo tipo de nicho dentro de analítica. Pero el día de hoy en esta columna queremos compartir 3 recursos de utilizad que no te puedes perder si quieres aprender de ciencia de datos este 2020-2021.

Apunte 1) Sigue grupos relacionados a Data Science (ciencia de datos) en Facebook y Linkedin

*Data Science – R & Python

*Data Science

*Data Science Beginners (Para principiantes)

*Machine Learning and Data Science

*Data Science Central

En español:

*Data Science Monterrey

*Ciencia de datos con R

¿Donde aprender ciencia de datos o big data? Desde tu escritorio. Estos grupos en redes sociales en realidad son comunidades de aprendizaje. Personas como tú, que en algún momento quisieron incrementar su acervo en Data Science y han encontrado algunos atajos en su camino que quieren compartir.

Si decides entrar a estos grupos y eres aceptad@. Recuerda que lo importante es: Cumplir con las reglas de las comunidades, aportar conocimiento, preguntar y generar diálogo.

Apunte 2) Sigue cuentas de líderes de opinión en data science

* Asif Bhat – Data Analytics

*Randy Lao – ClaoudML.com

*Kyle MCkiou – Data Science Dream Job

* Favio Vázquez – Scientist

*Eric Weber – Yelp

*World Economic Forum

En español

* Ricardo Alanis – Head of Data Science, Nowports

* Aldo Valadez – Director de Analytics en Banregio

* David Puente – Director de analítica avanzada en ARCA CONTINENTAL

Apunte 3 – Busca contenido de calidad y Gratuito en tu idioma

*Podcast “Café de Datos”

* Data Playbook I – Estrategia de Datos para tu negocio

* Data Playbook II – Generando estrategias de Big Data en tu organización

* Data Playbook III – Ciencia de datos a la mexicana (Lanzamiento 15 de Septiembre del 2020 )

Y si conoces alguna otra fuente de valor compártela en @DatlasMX para que podamos darle compartir y mejorar este contenido para todos.

Hasta aqui la columna de hoy. Nos queda invitarte de manera enérgica a que descargues nuestro Data Playbook Vol. III

Descarga AHORA y aprende sobre ciencia de datos

Saludos y si eres mexican@ disfruta este grito en casa.

Equipo Datlas

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Referencias:

Lista de Shrashti Singhal: https://gist.github.com/ShrashtiSinghal

Liga de imagen: https://blog.followclass.com/2016/11/22/the-future-of-education/

ciencia de datos a la mexicana, próximo lanzamiento de playbook en 2020 – datlas MANUALES

La ciencia datos en el 2020 no debería ser “ciencia de cohetes” (rocket science) o no se le debería de ver como una caja negra. Está comprobado que “Lo que no se mide no se puede mejorar” y ahora, actualizando esta frase, “Lo que no se mide, no se analiza matemáticamente y no se socializa no se puede mejorar”. Absolutamente de esto se trata la ciencia de datos aplicada para convertir esos datos en historias (insights) y esas historias en accionables.

Uno de nuestros motivadores con Datlas ha sido desarrollar contenido para incrementar el entusiasmo y la aplicación por la ciencia de datos. Este año lo hemos hecho logrando más de 65 mil hits en nuestro blog, más de 4,000 escuchas en nuestra primera temporada del podcast “Café de Datos”, patrocinando el hackathon estudiantil más grande de México y dando más de 30 conferencias y webinars a empresas y estudiantes del ecosistema de transformación digital.

compartir experiencias e incrementar en conjunto el uso de plataformas de big data, analítica e inteligencia artificial.

**También te puede interesar nuestros Data Playbook Volumen I y II desde nuestro marketplace. Da click aqui para obtenerlo GRATIS.

Ahora te presentamos nuestro Data Playbook Volumen III”, nuestra tercera edición del compilado de nuestros aprendizajes como startup en crecimiento. En este contenido encontrarás definiciones de conceptos, metodologías y, lo más importante, aplicaciones de ciencia de datos. Contamos con lujo de detalle desde la construcción y desarrollo de modelos de respuesta inmediata, estrategias para el sector turismo, plataformas de inteligencia para “Dark Kitchens” hasta estrategias de analítica para aseguradoras. Finalmente sensibilizamos y ampliamos la conversación de nuestro podcast sobre privacidad e inteligencia de ubicación (“Location Intelligence”).

Solicita aqui para ser parte del lanzamiento este 15 de septiembre

En concreto compartiremos muchos de los métodos y aplicaciones prácticas que hemos desarrollado en el último año para negocios y gobiernos. Este tipo de lecturas le servirá a personas que están interesadas en aprender más de ciencia de datos asi como quienes ya están aplicando casos en organizaciones. Lo importante es conocer qué alcances existen, cómo prepararse y cómo acompañarse de startups o empresas aliadas que ayuden a las organizaciones a llegar ahí más rápido.

Hasta aqui la columna de hoy, estamos muy entusiasmados por este lanzamiento que llevamos en el equipo más de un mes preparando. Las y los invitamos a suscribirse en el bloque superior para recibirlo GRATIS.

Equipo Datlas

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HACKMTY Digital y reto Datlas “Predictor de Choques y Siniestros”, aqui los ganadores… – Datlas Ecosistemas

Un hackathon es un término usado en las comunidades de “hackers” o programadores para referirse a un encuentro cuyo objetivo es desarrollar nuevas ideas en poco tiempo. Pueden durar desde un par de horas hasta un par de semanas. En la época contemporánea, se han utilizado para generar ideas que terminen en MVP (productos mínimos viables o prototipos) que resuelvan retos sociales y económicos.

El #HackMTY es un evento organizado por el TECNOLÓGICO DE MONTERREY y es reconocido como el “hackathon” más grande de México enfocado para estudiantes que buscan un grado de licenciatura (donde están las ingenierías) y maestría.  El evento está abierto a la comunidad TEC DE MTY y estudiantil. En esta ocasión se realizó el evento de manera digital.Aqui puedes ver su instagram para que conozcas un poco más.

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El pasado fin de semana, 24 horas contadas del mediodía del sábado 29 de Agosto a las 12:00pm del domingo 30 de Agosto del 2020 se llevó un hackathon donde desde Datlas participamos postulando un reto y siendo patrocinadores. En esta columna documentaremos cómo vivimos el evento y los resultados obtenidos

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Como empresas participantes existe la figura de “sponsors” y la de “sponsors que publican retos”. En esta ocasión nosotros publicamos el reto “Desarrollar un sistema de predicción de choques y siniestros de vehículos para Nuevo León, México”. La explicación del reto se encuentra en el siguiente video

La gestión del evento y comunicación se realizó en un canal de DISCORD poblado con más de 300 participantes, jueves y empresas sponsors. Nos organizaron generando canales para cada uno de las empresas que postulamos un reto y finalmente los participantes seleccionaban en qué reto querían participar. Este reto era el que de manera preponderante, buscaba soluciones de ciencia de datos.

Una vez que los equipos se suscribieron a los retos, por nuestra parte les compartimos unas sencillas guías y bases de datos para que se pusieran a trabajar. Más tarde alrededor de las 4:30pm desarrollamos un workshop en donde compartimos algunos tips sobre qué orientación podrían darle al reto. Aqui la presentación:

Las ligas a los mapas de ejemplo son:

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Lo que transmitimos en este taller y que buscamos sensibilizar a los participantes es que este reto tiene el objetivo de desarrollar análisis, modelos predictivos y prescriptivos que puedan impulsar sugerencias para 2 públicos:

1) Gobierno: para impulsar mejores a las vialidades y mejoras al patrullaje de tránsito

2) Empresas aseguradoras: para mejorar sus niveles de servicio ubicando a sus ajustadores más cerca de las zonas donde potencialmente ocurrirá un choque

Después de este breve taller resolvimos algunas dudas y orientaciones que nos hicieron llegar a nuestro canal para pasar al día domingo esperando las premiaciones. Este día a mediodía era cuando los equipos se preparaban para hacer sus presentaciones estelares a los jurados del HACKMTY y a los postuladores del reto para ser calificados y competir por los primeros lugares.

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Desde Datlas, los criterios que usamos para calificar fueron los siguientes:

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La presentación de los participantes estuvo increíble. Los equipos trabajaron arduamente durante 24 horas y su esfuerzo dio frutos. Realmente quedamos impresionados con el componente social que los participantes agregaron y las técnicas de ciencia de datos que mostraron. Aqui una breve reseña de algunos de los participantes:

Finalmente, como ganadores internos:

  • Mención honorifica para el equipo ENIGMA, quienes los integrantes son estudiantes de la maestría en ciencia de datos, por haber integrado y considerado la mayor cantidad de información contextual en su modelo de una manera eficaz
  • Como ganadores del reto tuvimos al equipo ALPHA TAURI quienes documentaron su proyecto en este repositorio de GITHUB y su plataforma aqui

Estamos muy contentos porque estos participantes del reto terminaron en el TOP TEN GLOBAL del HACKMTY , por lo que participaron por los primeros lugares del evento en el pitch final.

Felicitamos primeramente a los organizadores que hicieron posible el evento. Agradecemos la invitación y esperamos el siguiente año más sponsors se sumen con entusiasmo porque de verdad esta es una de las mejores formas de inyectar consciencia social e innovación en generaciones que se están preparando para salir al mundo profesional.

Top ten y ganador del reto (Video): AlPHA TAURI

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Equipo Datlas

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5 ejercicios de ciencia de datos que todo e-commerce debería realizar – Datlas Manuales

En un e-commerce o tienda en línea cada click e interacción que se tiene con el sitio web es una oportunidad de almacenar datos para generar desarrollos que mejoren la experiencia del usuario. Y por ende, que puedan incrementar los ingresos o desarollar ahorros en la operación. Algunas preguntas que podrían salir al leer estadisticas en sistemas como google analytics serían:  ¿Por qué estarías cargando costos logísticos de un producto que ni si quiera se visualiza? ¿Si tu top 80% de ventas se concentra en 5 productos cómo te pudieras diversificar más? ó ¿Al usuario que adquiere zapatos cómo le recomiendo calcetines (productos similares?

**En la columna algunos términos están vinculados a otras columnas que hemos escrito que pueden apoyarte a incrementar tu conocimiento sobre el tema**

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Así como estos ejemplos, el E-commerce es uno de los sectores que más aplicaciones de ciencia de datos tiene por su abundancia de puntos de recolección de datos. En esta columna exploraremos algunas de las técnicas más utilizadas.

5 aplicaciones de ciencia de datos para e-commerce

1) Predicciones y pronósticos de venta en diferentes jerarquías de catálogo

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Los analistas y las personas en general somos buenos para pensar cómo podrían ser las cosas en el futuro, pero malos para puntualmente saber cuándo ocurrirá (¿Coronavirus o COVID-19? Imposible de predecir). Por otro lado la escuela de planeación de escenarios nos propone prepararnos para toda las posibles vetas que se abrirán al futuro dado nuestro contexto y las decisiones que tomamos.

Llevando esto al sentido del e-commerce, si buscamos una predicción de ventas para mejorar la toma de decisiones no solamente nos tenemos que basar en la venta de la última semana o mes. Podemos aprovechar todo el entorno digital, desde la lectura de tendencias que nos brinda plataformas como “google trends”, tendencias de facebook o platicas de twitter hasta la información interna del sitio como tiempo de estancia en sitio web, carritos sin pagar con ciertos artículos seleccionados, entre otros.

Es importante destacar, que la aplicación deberá aprovechar las bondades de ciencia de datos y capitalizar información a distintas jerarquías. Tradicionalmente en una oferta comercial se segmenta por: Categoría, subcategoría, segmento, subsegmento…. hasta llegar a producto. Esta estructura de datos nos permite aumentar la resolución al momento de generar análisis y predicciones. Entender si, por ejemplo ciertos “shorts o pantalones cortos” que vendemos en nuestra tienda están incrementando su venta porque toda la categoría de “ropa para verano” está creciendo o porque se trata de un comportamiento atípico.

2) Sistema de recomendaciones entre productos

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“Otros usuarios que compraron este producto también compraron…” ¿Te suena familiar? (También ocurre en netflix o en spotify cuando te recomiendan contenido de manera autónoma) Y es que en el mundo digital los sitios de e-commerce operan generan segmentos de manera dinámica. Esto significa que los comportamientos de compra entre grupos similares de de usuarios tienden a tener los mismos patrones.

En casos aplicados, almacenar los artículos que un usuario visualiza, qué tipo de correos electrónicos o campañas de marketing provocan clicks o usar sus cookies para aumentar la inteligencia en las recomendaciones son formas de pensar en algoritmos que nos puedan ayudar a generar un sistema de recomendación.

Es importante que en un inicio no queramos poner la vara tan alta si empezamos en cero.  Podemos comenzar trabajando en “batch”, es decir off-line, y cada 15 días actualizar el sistema de recomendación. A partir de los resultados podemos obtener mayor presupuesto y automatizar el flujo por completo.

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3) Modelado de valor por vida (lifetime value) de usuarios

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¿Cuál es la definición de “lifetime value”? Es una predicción del ingreso neto atributido a la relación futura con un cliente. En resumen, es el dinero que estimamos que un nuevo cliente nos pueda dejar a lo largo de la vida. Normalmente trabajamos este indicador de la mano del CAC (“Customer adquisition cost”). De esta manera una empresa como UBER o DIDI puede ofrecerte $150 MXN de viajes gratis porque sabe que hay una alta probabilidad de que en el primer año multipliquen por 10 el valor ($1,500 MXN de viajes en un año) una vez que descargues el app y sincronices tu tarjeta de crédito.

Fórmula:

(Valor de orden promedio) * (Número de ordenes repetidas) * (Tiempo que dura como cliente)

Este tipo de información puede ayudar para establecer objetivos de crecimiento de la página, optimizar estrategias de marketing, ajustar campañas y promocionales. Algunas empresas como Amazon o Rappi te proponen modelos como “prime” en donde te obsequian todas las entregas dado que eso representaría mayores incentivos para que seas su cliente durante más tiempo

4) Modelo de CHURN (identificar los clientes que puedes perder)

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Así cómo podemos identificar de qué clientes podemos incrementar más la venta, también podemos identificar qué clientes son los que estamos a punto de perder. Un buen e-commerce administra métricas como: Número de clientes perdidos, % de clientes perdidos, valor de la pérdida de negocio recurrente, entre otros.

Si queremos trabajar en campañas de retención para disminuir el CHURN hay que primeramente identificar a los clientes. Normalmente lo hacemos por usuarios, pero también puede ser por su IP, atributos de pago (cuenta de paypal o últimos dígitos de una tdc o tdd) , horarios, comportamientos, entre otros.

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5) Detección de fraudes

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Finalmente, el fraude y los hackeos están a la vuelta de la esquina cuando se trata de negocios digitales. En E-commerce, el aprovechamiento y uso de tarjetas de crédito robadas para pagos por internet es uno de los casos de los que hay que prevenirse ¿Por qué? Por los contracargos. Esto es, en pocas palabras, una reclamación interpuesta por un tarjetahabiente ante el banco emisor por un cargo no reconocido a sus tarjetas. Como consecuencia el banco no le paga al comercio.

En una situación donde un ladrón de tarjetas roba datos, compra en mercadolibre, por ejemplo, el cliente afectado levanta un reclamo al banco, el banco no le paga a mercadolibre, pero mercadolibre ya había enviado la mercancia ¿Quién pierde? La respuesta es mercado libre porque esa mercancía que envío no va a ser pagada.

Existen en el mercado muchos motores antifraudes, tarjetas y listas negras, pero como e-commerce una empresa puede trabajar en su propia lista y mejor aún colocar un “puntuaje” a cada usuario que realice actividades sospechosas.

**Te puede interesar este blog donde escribimos las aplicaciones y casos de uso que podemos lograr si BANXICO o el gobierno libera listas de tarjetas que se reclaman por fraudes**

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Hasta aqui la columna de hoy. Esperamos te haya servido y si estás considerando abrir un e-commerce o quieres conocer más sobre aplicaciones de analítica en estos canales de venta no dudes visitar nuestro marketplace y contactarnos para una llamada de brief.

Equipo Datlas

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Fuente de motivación:

https://towardsdatascience.com/5-data-science-project-every-e-commerce-company-should-do-8746c5ab4604

Restaurantes en tiempos de rentas altas $ ¿Qué es una Dark Kitchen y cuáles son sus factores de éxito? – Datlas Investigación

Cuándo pensamos en inversiones de largo plazo muchos libros de hace 20 años van a sugerir las bienes raíces. Pero es una realidad que “los tiempos de los terrenos baratos” terminaron y la burbuja inmobiliaria es uno de los negocios que más se ha inflado por inflaciones ficticias y por una sobredemanda de espacios físicos.

En su contraparte, quienes tienen que rentar un local en una plaza comercial, habilitar servicios, instalaciones, estacionamiento, contratar personal, capacitar, comprar insumos, promocionar y atender de manera exitosa a sus clientes tienen retos operativos y financieros para sacar sus modelos de negocio adelante ¿Hay alguna manera de sacarle la vuelta o reducir la inversión de entrada? 

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En esta columna nos enfocaremos en el sector restaurantero y en cómo un concepto nacido en Inglaterra en respuesta a las altas rentas ha sido adaptado en México en tiempos de COVID-19. Hablamos de las dark kitchens o cocinas fantasmas. Y llegó para quedarse. Así cómo qué factores podría integrar una herramienta de inteligencia de datos y analítica para este subsector restaurantero.

***Te puede interesar: 13 TÁCTICAS DE RESPUESTA PARA RESTAURANTES Y SECTOR TURISMO EN ÉPOCA DE COVID19 – DATLAS RESEARCH

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¿Qué es una dark kitchen o cocina fantasma?

Es un modelo de negocios gastronómico en tendencia que se enfoca en atender pedidos únicamente a través de reparto a domicilio. En China ya existen más de 7,500 dark kitchens, en India hay más de 3,500, mientras que en Estados Unidos están comenzando a ganar relevancia con 1,500 y en Reino Unido con apenas 750, señala el reporte de Euromonitor.

Exiten algunos formatos a tomar en cuenta:

  • Pura: Buscan espacios con excelente cobertura que los acerque a sus clientes potenciales en donde sólo instalan cocina y almacén de insumos para enviar pedidos a domicilio
  • Impura: Son espacios que tradicionalmente estaban preparados para restaurantes, se diseñó una experiencia y un “journey” para el comensal. Pero por tiempo de pandemia y en adaptación a la tendencia se tornaron en dark kitchen
  • Compartidas: Hay ubicaciones que tienen cocinas compartidas entre varios restaurantes. Es decir 4 marcas se ponen de acuerdo y en una misma cocina se prepara sushi, pizza, tacos y hasta postres
  • Híbrida: En momentos del día opera como restaurante tradicional y en otros momentos subarrenda su espacio para que otras marcas utilicen su espacio como dark kitchen

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¿Qué característica tienen las dark kitchens?

  • La tasa de éxito de estos modelos son alrededor del 80%, la recomendación es buscar alimentos de tendencia
  • No tiene camareros o meseros, Sin ambientación y espacio para atender
  • Exigen una inversión menor que restaurantes físicos (entre un 15-20% menos)
  • Todos los menús en uno (Existe un menú más concreto para una marca sin tantas personalizaciones)
  • Las apps de delivery y pedido a domicilio son una extensión del negocio
  • Se preocupan por el “packaging” o el embalaje necesario para que la presentación del platillo se mantenga al momento de la entrega
  • La inversión en equipo es similar a esta: Estufa, refrigerador, horno, mesa de trabajo, sartenes, cuchillos, ollas, cazuelas, tablas, etcétera

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Recomendaciones para el éxito de una dark kitchen

1) Cuida tu oferta de platillos y alimentos. Cumple con calidad y supera expectativas. Sorprende.

2) Ofrece un muy buen servicio al cliente a distancia, busca fidelizar con algún programa de recurrencia

3) Ofrece precios competitivos. Considera que la cantidad de opciones al alcance son muchos más grandes que cuando estás en una calle de la ciudad. Compites contra más propuestas de valor, por lo que los precios deberán ser justos

4) Mejora tu comunicación. Domina y capitaliza las redes sociales para que puedas generar una experiencia lúdica y de antojo con tus comensales

5) Investiga qué beneficios ofrecen las plataformas de delivery y marcas. Algunas veces te dan créditos o se asocian en tu crecimiento siempre y cuando tengas una buena ubicación para tu negocio

***  También te puede interesar: ¿Cómo tener la mejor ubicación para mi tienda?

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¿Qué tipo de inteligencia de datos se pudiera generar para dark kitchens?

Técnicas de análisis geo-referenciado o de big data que se han utilizado en la ubicación de otras franquicias pueden ser aprovechadas en estas circunstancias. Una buena investigación de datos podría darnos la siguiente información de un restaurante:

  • Nombre del restaurante
  • Ubicación geográfica
  • Id en Rappi, Uber Eats, SinDelantal, etc
  • Categoría de restaurante
  • Categoría de precio
  • Rating de Restaurante
  • Número de reseñas
  • Menú del restaurante

Un ejemplo de análisis exploratorio pudiera ser utilizando box-plot y validando para una serie de restaurantes cuáles es la media de precios identificada. Otra exploración es usar un gráfico de distribución para evaluar la distribución de precios de la oferta gastronómica en esa plataforma

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Podemos realizar una exploración de precios promedios por código postal, delegación o área conurbada. Otra variable de utilidad puede ser el rating. Entender cuál es el rating más alto y qué marcas de restaurantes se ubican en los extremos.

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Podríamos también generar nubes de palabras de los ingredientes o las palabras más usadas en un menú. Y darnos licencia para soñar para además de generar descriptivos empezar a cruzar variables.

Continuaremos avanzando en la generación de más inteligencia para el sector restaurantero así como para esta nueva tendencia del dark kitchen.

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Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a escuchar nuestro podcast y a seguirnos en nuestras redes sociales. Te recomendamos

 

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird-

 

Fuentes:

¿Cómo está México de Salud? Difundiendo datos de salud (ENSANUT 2018) del INEGI – Datlas investigación

Imaginate que podamos enviar a todo un país a una consulta médica o un “check-up” cuyo resultado sea una foto de la salud a nivel nacional. Sin duda alguna esta epopeya sería muy costosa, pero gracias a la estadística podemos encontrar algunas maneras de economizar el ejercicio. El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), y el Instituto Nacional de Salud Pública (INSP) en México llevaron a cabo la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2018, con el propósito de conocer el estado de salud y nutrición de la población mexicana. Con base a un tamaño de muestra bastante decente obtenemos un panorama nacional de lo que ocurre en materia de salud. Tamaño de muestra 50 000 viviendas Componente Salud, 32 000 viviendas Componente Nutrición, que representan a 126.5 millones de habitantes.

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En la columna de hoy identificaremos algunos destacados y pondremos piso a futuras investigaciones a generar con estos datos y/o microdatos.

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POBLACIÓN ¿Cuántos somos?

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En el estimado más cercano al censo del 2020 México cuenta con cerca de 126 millones de habitantes. Como lo ha sido históricamente los grupos de edad más amplios son los de 10 a 19 años y en general existe un “bono demográfico” de jóvenes que podrían asegurar el futuro demográfico y económico del país.

Por otro lado hay más mujeres que hombres a nivel general. Pero si nos vamos puntualmente por grupos de edad en menores de 19 hay más hombres que mujeres.

*Te puede interesar“Excel simple para salud” donde analizamos datos de embarazos en México 

PADECIMIENTOS

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Tristemente, pero objetivamente cuando hablamos de México y su salud tenemos que asociar diabetes y obesidad. En general son los principales padecimientos y según estudios científicos estas dos situaciones están muy asociadas.

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La educación alimentaria sigue sin ser prioridad. Con el teme del COVID-19 ha levantado la atención, pero sigue sin haber u programa formulado. Hoy 3 de Julio de 2020 se ha difundido un nuevo programa educativo por televisión para el país, sin embargo no se dieron particulares sobre brindar educación nutricional.

Por otro lado, el estudio completo de ENSANUT, identifican una mayoría de inactividad en niños. Por otro lado , muy pocos adultos declararon correctamente conocimientos sobre la cantidad de calorías que debería consumir un adulto.

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HOSPITALIZACIÓN Y ACCESO A SERVICIOS MÉDICOS

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Información del mercado de hospitalizacion también fue compartido. Llamada la atención la similitud entre acceso a seguros de zonas urbanas vs. zonas rurales. Uno pensaría que están más limitados en zonas rurales, pero al menos al 2018 la imagen es muy similar.

En relación a grupos de edad de hospitalización, destacan los grupos de 20 a 29 años. Considerando que las cesarías y partos están contabilizadas como operaciones  posiblemente esto sea por motivos de toda la atención necesaria en estos procesos.

En esa línea, los principales motivos de hospitalización son 31% por enfermedades no quirúrgicas. Después con el 26% cirugías, 12% partos, 7% cesáreas, 8% lesiones físicas, entre otros (Tabla superior).

El IMSS es la institución que más casos atiende junto a los servicios de salud Estatal. Como 3er protagonista están las instituciones privadas que atienden el 23% de las hospitalizaciones en el país.

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*Te puede interesar: “Datos de salud y ciberseguridad” ¿Qué es HIPPA? Y cómo se almacenan datos de salud

FUTURAS INVESTIGACIONES ¿Tanto dato para qué?

Mientras no podamos enviar a todo un país a servicios médicos, en México contamos con el ENSANUT para tener una radiografía detallada. En esta columna se mencionaron sólo algunas de las muchas variables que se contemplan en el reporte sobre salud y nutrición.

Este tipo de datos nos podría llevar a nuevos hallazgos para identificar qué zonas son las que necesitan mayor intervención, cómo generar un programa de asistencia alimentaria, cuándo es prudente implementar un programa nutricional educativo y qué otras variables están relacionadas con estas condiciones de salud.

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¿Qué sigue? Responder a dudas como

  • Está asociada la presencia de marcas de alimentos y bebidas de altas calorías con los índices de obesidad
  • La falta de infraestructura para deporte es el causante de la inactividad física
  • El hecho de que todos los adultos en casa trabajen significa que los niños hacen menos ejercicios
  • Los niveles socieconómicos son variables predictivas de alguna condición de morbilidad
  • Cómo podríamos dar mejores respuestas atacando el problema de raíz en caso de pandemias como el COVID-19

Lo siguiente no sólo será trabajo de científicos de datos. En colaboración el sector público, la academia, doctores, nutriólogos, entre otros podrán usar estos datos para responder este tipo de preguntas.

¿Qué otras preguntas podríamos responder? Hasta aquí la columna de hoy. Recuerda suscribirte al blog y compartir en tus redes sociales para apoyarnos a generar mayor conciencia de salud con hechos y datos más que con intuición.

*Conoce nuestro trabajo en áreas de salud orientando a hospitales y a laboratorios. Ve aqui nuestro DEMO.

Fuentes:

 

 

CONFERENCIA Y PODCAST: Generando estrategias Go-To-Market para el sector turismo – Datlas talks

Esta grabación es resultado de nuestra “MasterClass” impartida en colaboración con el Clúster de Turismo Nuevo León. Juntos quisimos innovar para compartir la metodología “Go-To-Market” (De salida al mercado”) trás el COVID-19. En esta columna contamos la gran experiencia que tuvimos, la participación de más de 50 expertos de la industria y la intervención de 5 directores y gerentes de compañías de la industria que nos compartieron su experiencia.

Esta columna y este contenido se comparte también en nuestro podcast “Café de Datos. Escuchalo dando click aqui. O puedes ver el video aqui.

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¿Qué es una masterclass? A diferencia de una clase tradicional, donde el conocimiento es unidireccional, en una masterclass se fomenta la participación de los asistentes. La experiencia propia y los conceptos prácticos son los protagonistas de este aprendizaje colectivo.

¿Qué preguntas respondemos?

A) ¿Qué es una estrategia Go-To-Market?,

B) ¿En dónde enfocar la estrategia de relanzamiento? y

C) ¿Qué tecnologías pueden apoyarte en este proceso?
¿Qué es Go To Market? Mientras una estrategia de marketing es un plan de largo plazo donde se establecen planes de comunicación y promoción para un mercado determinado. Go-To-Market es de corto plazo. Es un plan donde paso a paso se establece un mapa de lanzamiento de un nuevo producto, servicio o expansión.

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Durante la charla tuvimos 5 invitados que nos apoyaron en la colaboración de este conocimiento:

  • Juan Cuarlos Zuazua (CEO de la aerolínea VIVAEROBUS),
  • Jesús Guerrero (CEO de la empresa de aventura IBO ADVENTURES),
  • Alejandra Patiño (Gerente del CLÚSTER TURISMO DE MONTERREY),
  • Alexandra Martínez (CEO de MEETINGS FACTORY) e
  • Ileana Rodríguez (Directora de Sustentabilidad en GRUPO XCARET).

 

Revisa las láminas de la presentación aqui:

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Como conclusión de esta sesión de masterclass:

  • Continuemos retando nuestro modelo de negocio, más aún, porque el entorno nos lo demanda
  • Utilicemos las herramientas de una estrategia        Go-To-Market para impulsar nuestra reactivación en turismo
  • Trabajemos de manera colectiva, más que nunca, necesitamos un frente común y no polarizarnos

Te invitamos a completar esta lectura con la escucha del podcast. Compartirlo también con tus colegas que están en vísperas de la recuperación de tu negocio

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Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a estar en sintonía con nuestras redes y darle seguimiento a la nueva temporada que tenemos de podcast. Nos apoyaría mucho que te “suscribas” en la plataforma de spotify para continuar creciendo como comunidad.

 

También ya está online el video de la charla completa. Click aqui. 

Saludos

Equipo DatlasMX

-Keep it weird-

Fin de Temporada Podcast Café de Datos – Invitado estrella…

“Una de las cosas críticas en esta crisis que hemos estado tratando de superar … es que tenemos que tirar el libro de reglas. Nunca hemos visto este tipo de crisis en nuestras vidas ” Ana Botin,Presidente Ejecutivo Santander.

18. Fin de Temporada 1 - Understanding the world around us with location analytics

Con gusto compartimos que llegamos al fin de la primer temporada de “Café de Datos”. Y así como nuestros capítulos de invitados, lo cerramos a lo grande con un especialista en cartografía y análisis de ubicación: Sasha Trubetskoy.

Sasha es originario de “North Virginia” en  Estados Unidos. Estudió Estadística en la Universidad de Chicago. Su principal especialidad es comunicar datos y análisis a partir de mapas. Impulsando proyectos independientes como mapas de “nieve”, de iphone vs. android o históricos ha llegado acompañada de fama en redes sociales. Actualmente es consultor independiente y socio en Kartographia, empresa de análisis de datos.

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Desde Datlas, nos entusiasmo mucho invitar a Sasha al podcast y preguntarle sobre su desarrollo profesional, qué hace un cartógrafo en el 2020 y qué piensa del futuro de la analítica en 30 años. Este episodio le podrá ser de utilidad a quienes estén decidiendo cómo formar su carrera en analítica o estén evaluando darle un giro a su profesión para enfocarse a la generación y comunicación con datos. Han acudido personas a nosotros con estas inquietudes en la época del COVID-19 y nos parece un buen punto de partida para inspirar su decisión.

Este es el primer episodio que generamos en idioma inglés (rompimos las reglas). Notarán que no es nuestro primer idioma, pero hicimos el esfuerzo para traerles contenido de calidad.

Una síntesis de las preguntas qué revisamos en este episodio

o Introducción con Sasha: ¿Puede contarnos sobre su trayectoria profesional (académica, publicaciones y cursos favoritos). ¿Qué hay de tus pasatiempos? ¿Qué temas prefieres para leer?

o Entonces, ¿Qué pasa con tu título profesional (Estadística en Universidad de Chicago), cómo es el antes y el después con respecto a su conocimiento de análisis de datos?

o ¿Crees que un título como el que tomas te da una ventaja en el campo del análisis de datos?

o En este momento, ¿Cuál es tu “Caja de herramientas” preferida para analizar datos y también para hacer estos impresionantes mapas?

o Menciona estadísticas, ¿Puede especificar sobre el uso de estadísticas en los desafíos que resuelve ahora como profesional?

o Además, como cartógrafo, fusiona sus capacidades de análisis con mapas. ¿Puedes dar más detalles sobre el proyecto de mapas de Android e IOS?

o Hablemos de análisis de ubicación(“Location Analytics”). En este momento, es como el santo grial en análisis. Entonces, en tus palabras, ¿Cómo podemos definirlo?

o Con respecto a la analítica descriptiva y predictiva. ¿Cuáles son algunos ejemplos en los que podemos aprovechar el análisis de ubicación en lugar de, por ejemplo, simplemente usar una hoja de cálculo?

o Entonces, imagino que existen algunos desafíos al trabajar con el análisis de ubicación. Por un lado, necesita un atributo de ubicación para cada registro, como una coordenada, una dirección o algo similar. Por otro lado, debe poder utilizar los métodos estadísticos tradicionales para transformar estos datos en ideas. ¿Cuáles son los 3 desafíos principales cuando trabaja con este tipo de datos?

o Ejemplo de aplicaciones del mundo real de análisis de ubicación.

o En los últimos años ha habido muchos escándalos de privacidad como los de Cambridge Analytica o el gobierno siguiendo los caminos de las personas en disturbios con grandes datos. Estos eventos crean conciencia sobre el uso que las compañías le dan a nuestros datos. ¿Cuáles son las principales preocupaciones desde una perspectiva de ética que un analista debe tener cuando trabaja con análisis de ubicación?
o cierre.

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Hasta aqui el episodio de hoy, te invitamos a suscribirte a nuestra plataforma  y te invitamos a hacerlo también en nuestro podcast “Café de Datos”. Te vas a pasar un buen rato y tenemos muchas sorpresar para la 2da temporada. Gracias a  los más de 3 mil escuchas de más de 10 países que nos han dado la oportunidad hasta ahora.

Equipo Datlas

– Keep it weird –