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¿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 –

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¿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

¿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.

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¿Cómo encontrar clientes potenciales usando mapas? – Datlas Caso de Uso

Hace un par de años cuando le contábamos a la gente que hacíamos análisis de datos con mapas se nos quedaban viendo extrañados. Y es que la historia nos enseñó que el uso común de los mapas era para navegación, establecer rutas, indicar direcciones. Pero hoy en día la disponibilidad de datos geo referenciados (asociados a un punto geográfico, un punto en el mapa) nos ha permitido utilizar los mapas para realizar análisis más complejos, incluso de variables ajenas a temas de tráfico y navegación. En esta columna te vamos a explicar cómo puedes utilizar el mapa Premium de Datlas para encontrar nuevos prospectos, justo como lo han hecho nuestros clientes. Quédate hasta el final y obtén una sorpresa que te ayudará a adquirir tu licencia premium de inmediato e iniciar hoy mismo a prospectar nuevos clientes potenciales.

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El proceso es muy sencillo, no importa si vendes productos o prestas servicios, el paso #1 es: la delimitación geográfica. Estamos seguros de que tu producto es único y tu servicio es inigualable, que pronto todo el mundo se va a pelear por adquirirlo, pero analizar todo un continente o un país te puede provocar dolores de cabeza. Es por ello que en DATLAS hemos dividido nuestros mapas por estados. Por lo tanto, debes elegir el estado en el que se encuentra la zona donde te quieres enfocar para encontrar a tus prospectos. Para ejemplificarlo de forma sencilla usaremos el caso de Carolina, una joven que vende repostería a través de redes sociales, principalmente en Monterrey. Ella estaba buscando expandir su mercado y comenzar a vender en San Pedro Garza García. Por lo tanto, la plataforma que vamos a utilizar para este ejercicio será el Mapa Premium del estado de Nuevo León, disponible en nuestro Marketplace.

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Una vez definida la geografía que vas a analizar, el paso #2 es: definir el perfil de tu cliente objetivo (o mercado meta). Si eres dueño o parte de una organización que tiene años operando, será mucho más sencillo ya que conoces las características generales de tus clientes actuales y con ello puedes establecer un perfil con ciertos atributos a buscar. Por otro lado, si eres un emprendedor que está iniciando su negocio definir el perfil del cliente objetivo será un ejercicio distinto, basado en el problema que resuelves y el tipo de solución que has diseñado. Para el caso de Carolina ella definió a su cliente objetivo como: mujeres entre los 24 y 31 años de edad, con estudios universitarios o superiores, que tuvieran una capacidad de pago de $1,000 MXN o más.

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Una vez definida la geografía de enfoque y el perfil de cliente que buscas es momento de entrar en la plataforma. Si has tenido la oportunidad de probar nuestro DEMO seguro sabrás como navegar y que atributos están disponibles, si no es así te invitamos a suscribirte para tener conocimiento de algunas de las variables y herramientas que estaremos comentando.

Una vez dentro de la plataforma fácilmente podrás reconocer que los polígonos que aparecen al inicio son interactivos y que al dar click en ellos se revela un pop-up del lado izquierdo con alguna información relevante. Y es justo ahí en donde podrás encontrar la información demográfica y socioeconómica que en este caso Carolina estaba buscando.

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Ahora bien, ya identificaste donde está la información ¿qué sigue? ¿checar uno por uno todos los polígonos? ¡Por supuesto que no! para eso hemos habilitado la herramienta llamada búsqueda específica que se encuentra justo en la barra lateral derecha. Esta herramienta te permite establecer un área dentro del mapa y buscar aquellos polígonos que cuenten con características específicas, como por ejemplo mujeres de 24 a 31 años.

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Una vez identificada la herramienta el siguiente paso es establecer los criterios de búsqueda. En este caso podrás observar que los rangos de búsqueda para variables como “Mujeres” (cantidad de mujeres) desde 0 hasta un máximo (ej: 1547). En el caso de Carolina, podemos hacer un cálculo simple para establecer la cantidad de mujeres que necesitaría encontrar: si Caro quisiera atender 3 bodas cada fin de semana del mes estaría buscando generar 12 clientas. Si su porcentaje de conversión es del 10% eso quiere decir que debe estar buscando una zona con 120 clientas potenciales (prospectos). Siendo así el criterio de búsqueda para el tema de mujeres debería tener como mínimo 120.

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Ahora bien, Caro no solo busca mujeres, sino mujeres de cierta edad, así que el segundo paso sería establecer un rango para las edades de 25 a 31. Es importante notar que los datos de edades son agregados, es decir, contemplan tanto a hombres como mujeres por lo que un cálculo simple pudiera ser el siguiente: navegando en la plataforma notamos que la mayoría de las veces la proporcionalidad de hombres y mujeres es de alrededor de 50-50% por lo tanto, usando esta simple regla de dedo, si queremos encontrar 120 mujeres y el rango de edades contempla hombres y mujeres, pudiéramos establecer un mínimo de 240 para la variable de edad de 25 a 31.

Finalmente, Caro buscaba que tuvieran una capacidad de pago de $5,000 MXN o más. Aquí es importante contextualizar. El dato socioeconómico que manejamos es el de ingreso promedio, por lo tanto, si buscamos que sean personas dispuestas a gastar $5,000 MXN en su organización de bodas habría que buscar que su ingreso promedio sea superior a esta cantidad. Para simplificar el ejercicio, en este caso, lo haremos buscando ingresos de $10,000 MXN o más.

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Finalmente, el resultado es muy simple: en color rojo verás todos aquellos polígonos dentro del área que has establecido, pero que no cumplen con los criterios de búsqueda. Por otro lado, los polígonos en color amarillo serán aquellos que cumplen con las características establecidas. De esta forma puedes identificar rápidamente las zonas en donde se encuentran tus prospectos. Con esto, Caro, tú y todos nuestros clientes pueden accionar campañas enfocadas, realizar trabajo en campo de una manera focalizada o muchas otras estrategias para capitalizar a ese mercado meta que ya has podido encontrar.

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Recuerda que esta es solo una de las multiples herramientas de análisis que integran nuestros mapas. Puedes combinar el uso de distintas herramientas para realizar análisis más complejos, comparar los resultados en distintas zonas y mucho más.

Puedes probar este ejercicio y todos los demás detalles suscribiéndote en nuestra pagina y probando la versión DEMO.

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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.

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¡NUEVO! Mapa Socios Datlas: Al servicio de agencias de investigación, firmas de consultoría y grandes corporativos.

Nuestra filosofía está basada en que, con la información y la tecnología adecuada, las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. Para mantenernos en sintonía con esta afirmación realizamos constantes esfuerzos en pro de los tres grandes pilares de nuestra empresa: la información, la tecnología y las personas. Durante los últimos años hemos realizado esfuerzos por integrar cada vez más y mejor información a nuestras soluciones, integrar lo mejor que hay en tecnología y finalmente, lo más importante, escuchar a las personas: nuestros clientes. Cada innovación que hemos realizado ha tomado en cuenta estos 3 pilares y es por ello que hoy nos complace presentarles nuestro más reciente lanzamiento: el Mapa Socios Datlas.

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Este nuevo modelo de licenciamiento nace a partir de nuestra relación con agencias de investigación y firmas de consultoría, entendiendo que hoy en día están teniendo su propia transformación digital, al igual que los negocios a los que les prestan servicios. El objetivo detrás de esta nueva herramienta es apoyarles a generar mayor valor a sus clientes. Quédate hasta el final y podrás ver el video de nuestro primer socio.

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Pero ¿cómo es que estas agencias y consultoras han llegado hasta este punto? Hace falta entender un poco de historia, se las contamos en breve.

Para tomar una decisión basada en datos existe todo un proceso detrás que podemos simplificar en 5 etapas:

  1. Recolección de los datos
  2. Organización de los datos
  3. Análisis de los datos
  4. Generación de reportes de resultados
  5. Y, finalmente, la toma de decisiones

Esta claro que el valor agregado detrás de los servicios de las agencias y consultoras está en el análisis de la información, por lo que las etapas de recolección y organización de datos resultaban ser un “mal necesario” hace algún tiempo. Dado el contexto de los negocios y la estructura de estas organizaciones, generalmente delegaban este trabajo a un solo miembro de la organización por lo que estas etapas se volvían intensivas en consumo de tiempo y recursos.

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Conforme los negocios fueron evolucionando, comenzaron a exigir cada vez un menor tiempo de respuesta para estos servicios y las agencias y consultoras, muy acertadamente, comenzaron a distribuir el trabajo entre un equipo de personas, logrando beneficios directos.

Pero actualmente el contexto ha cambiado de una forma disruptiva. Hoy en día los negocios no solamente exigen una inmediatez en la respuesta sino una capitalización del valor que saben que esconden sus datos. Y es precisamente en este punto donde, en conjunto, hemos desarrollado una solución que permite a Datlas encargarse del trabajo duro de la recolección y organización de los datos, para que nuestros socios puedan enfocarse directamente y de lleno al análisis de la información y la derivación de accionables de valor.

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De esta manera hemos logrado diseñar una plataforma completamente nueva que capitaliza la experiencia que hemos tenido en Datlas y fusiona los grandes conocimientos de estas agencias y firmas de consultoría, dotando a nuestros socios de toda la información de forma inmediata y también permitiéndoles integrar y personalizar capas de datos que ellos puedan manejar de sus clientes.

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Finalmente, te invitamos a escuchar de todos lo que puedes lograr como Socio Datlas desde la voz de nuestro primer socio:

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Si conoces a alguien que pudiera ser Socio Datlas o tienes alguna duda por favor escríbenos a direccion@datlas.mx y con gusto te apoyaremos. Con tu ayuda seguimos creciendo y generando mejores soluciones que nutran y hagan crecer el ecosistema digital de México.

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@DatlasMX

 

¿Por qué pueden fracasar los proyectos de Ciencia de datos?

Según estadísticas de Kaggle, entre el 70 y 85% de los proyectos de ciencia de datos fallan en alguna rubrica a la hora de ser implementados. En esta columna dedicaremos un espacio para analizar sobre las principales razones de fracaso en proyectos de analíticas. Esto lo haremos utilizando una encuesta a más de 16,000 participantes de la industria de “data science”.

Como preámbulo, es justo entender en esta lectura porqué estos proyectos nacen de manera inherente con problemas de dimensionamientos en tiempo, recursos y esfuerzos.  Como cualquier iniciativa de tecnologías, los proyectos de información son complejos. Entre más grande la organización más difícil se vuelve integrar una visión estratégica a problemas de datos. Aún en compañías pequeñas y medianas nos vamos a enfrentar al retador mundo de la estadística y cómo usar técnicas matemáticas adecuadas para sacarle valor a los datos de mi negocio. Esto sin mencionar que en cualquiera de los casos hay que hacer una venta interna sobre lo que probablemente será una “caja negra” . Todo esto se traduce en resistencias internas en la organización, plantear proyectos sobre fundamentos que no se conocen al 100% , entre otros.

También puedes leer: “No se aprende “Big Data” en un curso de 2 horas, pero tampoco requieres un doctorado” .Datlas_barra_suscribir

Con este importante contexto , vamos a tener la óptica de que en proyectos de analítica de datos es muy probable que nos enfrentes a algunos de estos obstáculos (mencionados como respuestas de la encuesta).

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Problemas de Colaboración-Organización

En una compañía , este tipo de proyectos involucra a 3 áreas: negocios, TI y analítica (si existe el área, en su defecto sería TI o similar). Las encuestas muestran que existe principalmente faltas de comunicación.  Esto principalmente viene de que cada área tiene sus especialistas, a los que les gusta hablar su propio lenguaje. También que no necesariamente se le informa al negocio la manera en que se está resolviendo el problema.

Datos

En general las compañías y organizaciones tienen datos gracias a los sistemas que han implementado durante la última década. El problema es que esta información no está lista para consumir. Al menos el 30% de los que respondieron la encuesta identificaron la falta de datos como un reto. Lo más común es que el proyecto se estime sin considerar los tiempos reservados a la limpieza e integración de datos con los que se va a trabajar.

Talento

Los especialistas en datos están muy demandados y dentro de las organizaciones han optado por capacitar a su personal interno para resolver estos retos de analítica. Sin embargo, esto ha traído consigo falta de método y de respuestas precisas a los retos de negocio. En la encuesta mencionan el 42% de los retos son asignados a la obtención de talento. También puedes leer “5 perfiles para una estrategia de datos en tu organización”.  La necesidad de desarrollar  e incorporar equipos con experiencia en el área de analítica que puedan planear proyectos con mayor probabilidad de éxito cuidando los temas de fracaso común como los mencionados en la encuesta.

Herramientas y Presupuesto

Resolver nuevos retos de big data algunas veces requiere de nueva infraestructura.  Entre mayor sea la cantidad de datos y las áreas de la compañía a atender se van a requerir herramientas más sofisticadas y presupuestos.  Algunas de ellas las mencionamos en nuestro “Data Playbook”. Pero como aclaramos en la charla del INCMTY 2019,  las tecnología es relevante pero no es lo más importante. El presupuesto primeramente debe ir dirigido a la cultura y personas que estarán revisando los temas, más que a la tecnología. Al final las personas indicadas harán el mejor uso de los recursos que se le asignen a los proyectos.

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Cierre

Termina la columna de hoy con la recomendación que la “planeación de escenarios” nos puede ser de utilidad en proyectos de big data. Esto significa que si ya sabemos las posibilidades de enfrentarnos a estos retos deberíamos de prepararnos dando por hecho que estos obstáculos que hemos nombrado aparecerán en el curso del proyecto. Siendo así podríamos generar nuestro propio “checklist” para verificar que contamos con todo lo necesario para echar a andar alguna iniciativa de datos y sobre todo los compromisos de negocio que vienen acompañados de las mismas.

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Esperamos te haya gustado la columna y comparte tus comentarios así como precauciones que tomas en proyectos de datos. Te invitamos además a participar en nuestra lista de prelanzamiento para el “Data Playbook Vol II”.

Equipo Datlas

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INC Monterrey 2019: Nueva sede, nuevas dinámicas, más contenido

Hemos tenido la oportunidad de colaborar con INC Monterrey desde su edición 2017 y somos testigos de su evolución. Hoy queremos contarles nuestra impresión acerca de su más reciente edición la cual se llevó a cabo en una sede completamente nueva: Cintermex. Históricamente INC Mty se había llevado a cabo simultáneamente entre 3 distintas sedes: el campus Monterrey del TEC, el Pabellón M y el hotel Crowne Plaza. Este año la organización decidió concentrar todo el contenido en una sola sede y, en nuestra opinión, fue un gran acierto. Cuando tienes una agenda llena de buen contenido con horarios apretados es una gran ventaja el no tener que desplazarte más que algunos pasos para poder llegar a tu siguiente conferencia/taller.free_Suscriber

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Cintermex Sala G-H (vista desde arriba)

La planta baja conjuntaba: escenarios, zonas de networking, boots de startups y empresas, creando una dinámica estimulante para interactuar y compartir. Un detalle clave fue precisamente la dinámica en los escenarios que estaban en estas zonas “comunes”. Cuando tienes más de un escenario en el mismo espacio y las conferencias sucediendo en simultaneo el problema principal es la “pelea del audio” (acabo de inventar el termino), es decir, como asistente estas escuchando tu conferencia, pero al mismo tiempo a toda la gente pasando e igualmente el eco de la conferencia de a lado, etc. De ahí la importancia de esta gran solución: audífonos. Como recordaran, en el blog acerca de la IMC Conference introdujimos por primera vez este gran descubrimiento, en el los escenarios tienen un set de audífonos para cada asistente, dándole la oportunidad de tener una experiencia completamente inmersiva en la conferencia/taller al que asiste.

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Escenario B, Conferencia de DATLAS: “Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?”

Fue precisamente en este espacio, en el escenario B, que dimos nuestra conferencia el día viernes en punto de las 10:00am a más de 80 personas que se dieron cita con nosotros para descubrir como iniciar la revolución del big data en su organización. Iniciamos contextualizando acerca de que es el big data y su relevancia en la actualidad. Enseguida abordamos la forma en que se implementa una estrategia de big data en la organización y, finalmente, platicamos del ingrediente clave para llevar a cabo una implementación exitosa: las personas. En este cierre comentamos acerca de la cultura organizacional y algunas recomendaciones importantes a tomar en cuenta antes de seleccionar la tecnología en la que vas a invertir para implementar tu estrategia. Al final hubo una sesión de preguntas y respuestas, bastante buenas, y nos despedimos obsequiándoles a los asistentes nuestro Data Playbook.

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En el segundo y tercer piso habilitaron salones, más grandes, para talleres donde la dinámica era más privada e interactiva. Nosotros tuvimos la oportunidad de participar en un taller de Design Thinking para proyectos sociales a cargo de Frida y Dany, co-fundadoras de Tierra de Artistas, una organización cuya misión es fomentar la conciencia social e individual propiciando un ambiente de armonía y equilibrio para la mejora del entorno y la comunidad, a través de espacios de expresión y proyectos de arte. En su taller nos explicaron el concepto y técnica del design thinking para luego llevarnos por todo el proceso en un caso real de un proyecto que actualmente realizan en Arrazola, Oaxaca. Fue muy interesante ver como una metodología que comunmente vemos aplicada en los negocios, puede servir también en el ámbito social.

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Frida y Dany platicando la historia de Tierra de Artistas

En la misma planta alta, pero al otro lado del recinto estaban los escenarios principales en donde se llevó a cabo la ignauración, las conferencias magistrales, el cierre y un par de paneles bastante interesantes. Fue precisamente en el Salón TLC donde pudimos asistir al Panel de Innovación corporativa: retos y oportunidades, en donde participó Eduardo de la Garza, Gerente General del Monterrey Digital Hub (nuestra casa). En el panel se habló acerca del rol de los corporativos en el ecosistema y los distintos modelos de innovación corporativa.

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Ahora bien, el INC Monterrey es más que solo un congreso, por lo que nos encantaría destacar un par de dinámicas sociales que nos encantaron. La primera fue una especie de “galleta de la fortuna”. Era una pared, justo saliendo del salón TLC, que tenía una serie de sobres (abiertos) pegados en ella y que te invitaba a tomar una tarjeta, leer su contenido y devolverla. Era una dinámica de reflexión, para compartir, tuvo un gran éxito.

free_SuscriberLa segunda fue una especie de “cita a ciegas” denominada social dinning a cargo de Cenas Amarillas la cual consistía literalmente en sentarse a comer con completos desconocidos y fomentar una dinámica de conversación e interacción con ellos. Claramente el reto más grande en una dinámica como estas es romper el hielo, pero para ello tuvimos la ayuda del gran Roberto Palomares quien con unos trucos de magia nos ayudó a crear un ambiente ameno que generó una apertura clave para tener una gran convivencia.

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Regresando a las conferencias y los talleres tuvimos la oportunidad de disfrutar también el talento internacional. En nuestro caso, por ejemplo, asistimos a la conferencia “A.I. Entrepreneurship Lessons, and what´s next?” a cargo de Nir Kaldero, autor del libro Data Science for Executives y vicepresidente de Galvanize Inc, quien nos contó acerca de lo que es la inteligencia artificial, los últimos avances y una serie de oportunidades que esta tecnología trae en el ámbito de los negocios. Básicamente nos dio 6 ideas de negocio para quienes les guste la inteligencia artificial.

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Finalmente no nos queda más que agradecer a INC Monterrey por seguir confiando en nosotros, ha sido una experiencia fantástica crecer juntos y esperamos que el contenido, la organización y la experiencia siga siendo cada vez mejor para todos los que asistimos y disfrutamos de este gran evento.

free_SuscriberA ti, ¿qué te pareció INC Monterrey 2019? Compártenos tu opinión en nuestras redes sociales

@DatlasMx

Analytics para mejora de experiencia en eventos – Caso Congreso Lidera 2019 del IMEF Universitario

Parte esencial de nuestra filosofía se centra en compartir lo que sabemos y hemos aprendido con los demás y así aportar al desarrollo del ecosistema. El pasado 3, 4 y 5 de octubre tuvimos la oportunidad de hablar acerca del “Emprendimiento en la era digital” a más de 1,000 alumnos de más de 70 universidades de todo México durante el XXI Congreso Nacional IMEF Universitario “LIDERA El momento es hoy” llevado a cabo en las instalaciones del Pabellón M. Durante la conferencia hablamos del perfil de un emprendedor, es decir, las habilidades y técnicas que lo distinguen del resto. Uno de estos aspectos, decíamos, es precisamente la obsesión con el cliente. Entendiendo por obsesión la idea de poner al cliente en el centro de todo el diseño de soluciones y experiencias. Es por ello que más que hablarles del gran apoyo del staff, las interesantes preguntas de los asistentes y las motivadoras palabras de los jóvenes, hoy queremos platicarles de una iniciativa que nace en colaboración con el equipo organizador del evento precisamente como parte de esta “obsesión por el cliente”, es decir, un ejercicio en conjunto realizado para entender mejor a los asistentes y ofrecerles contenido y experiencias innovadoras en sus próximos eventos.

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El ejercicio comenzó con un recorrido por toda la experiencia del usuario y sus distintos puntos de interacción. Una vez comprendido el “viaje” se dividió en dos grandes fases: pre-evento y durante el evento (naturalmente hay una fase post-evento, pero dejaremos esa como sorpresa para otro blog). De tal suerte que iniciamos por la fase #1 y la primera pregunta que quería responder el equipo era ¿quién es mi cliente? Y para responder a ello se perfilaron las características de los asistentes por categorías como: sexo, si son foráneos o no, la región a la que pertenecen (en base a la división geográfica del IMEF), grupos de edades y nivel de afiliación al IMEF.

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Una vez resuelta esta primera cuestión, el equipo prosiguió a formular otra pregunta: ¿de dónde viene mi cliente? Y para ello analizamos las Universidades de procedencia y las regiones en términos de cuantos asistentes enviaron y que porcentaje representaban del total de asistentes al evento. Asimismo, se realizó un análisis de cada región identificando el perfil de asistentes y la universidad de procedencia.

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Hasta este momento, el equipo ya tenía un perfil de cliente y su procedencia. Para cerrar esta fase el equipo planteo la intención de entender como era la dinámica de pagos y su temporalidad, por lo que se realizó un análisis para saber con cuantos días de anticipación pagaban los asistentes del evento. Esto permitió identificar tendencias y áreas de oportunidad que resumiremos al final de este blog. Una vez concretado este entendimiento, pudimos pasar a la fase #2 donde naturalmente la pregunta obligada fue ¿les está gustando el evento? Para lo cual realizamos un análisis de la dinámica ocurrida durante el evento. En este caso los organizadores generaron un hashtag oficial del evento y establecieron que la ronda de preguntas y respuestas para el final de las conferencias fuera a través de twitter utilizando el #CNLidera2019. Esto nos permitió hacer un análisis de interacciones durante el evento, registrando cuantos de los asistentes interactuaron, cual fue el alcance de sus publicaciones, desde que dispositivo enviaron su tweet y si hicieron menciones de conferencistas o amigos.

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Siendo así, y homologando un poco esta sección al análisis a la fase anterior se busco analizar la procedencia de los usuarios que realizaron las interacciones, para comprender si realmente representaban la diversidad de regiones que analizamos en la primera fase. El resultado fue sorprendente pues más del 60% del país estaba representado.

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Ahora bien, con todo esto habíamos logrado comprender al usuario, sus características, su procedencia y su interacción con los contenidos presentados en el evento. Pero más de uno podría estarse preguntando ¿y esto como sirve para mejorar la experiencia y el contenido del siguiente evento? Así que permítanos resumirles algunos de los accionables derivados de este ejercicio de análisis:

  1. Se identificó la región con menos asistentes para coordinar apoyos de marketing y aumentar su convocatoria en siguientes eventos
  2. Se definió el nicho objetivo de asistentes con posibilidad de volverse socios para ajustar los esfuerzos comerciales y concretar su afiliación
  3. Se mapearon las Universidades con mayor convocatoria para ajustar paquetes o posibles beneficios
  4. Se calendarizó la temporalidad de pagos para ajustar precios, promociones y descuentos
  5. Se evaluó el alcance de las interacciones en redes sociales como indicador de gustos y preferencias del público para ajustes de contenido e invitados

Finalmente, estos son solo algunos ejemplos (fáciles y rápidos) de lo que puedes lograr haciendo análisis sobre la base de datos de asistentes a un evento. Si te gustó la idea y tendrás tu evento próximamente no dudes en contactarnos, encantados de colaborar de esta manera contigo. De igual forma si tienes algún comentario o retroalimentación por favor compártela en nuestras redes sociales. Gracias y nos vemos la próxima.

@DatlasMX

🤖No se aprende “Big Data” en un curso de 2 horas, pero tampoco ocupas un doctorado – Compartimos 3 DO’s and DONT’s para identificar el conocimiento de calidad en analítica

La transformación digital llegó a boca y mente de casi todas las organizaciones en este 2019 (algunas desde antes).  Frases como: “No hay que quedarnos atrás” ; “No queremos ser el blockbuster”, “AIRBNB está compitiendo a los hoteles  y no tienen como defenderse” ; etc.  se esuchaban en los “radiopasillos” de la mayoría de las empresas de LATAM y, más de cerca, en México.

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El caballo de batalla en esta transformación afortunadamente (lo digo para startups como Datlas) ha sido la analítica. Se han contratado consultores de lo más sofisticado. Un dineral invertido en sistemas como lago de datos y licencias de software. Prácticamente armamos un “Ferrari”. Pero… y ¿Quién los va a conducir?  Y hemos visto en la industria errores TERRIBLES en esta ejecución. En esta columna hablaremos de los DO’s and DONT’s de implementar analítica y Big Data en las organizaciones. Sobre todo el tema de cómo aprenderlo.

“Yo considero que empecé a aprender (Big data) sin saberlo en mis primeras clases de estadística, pero no sabía que eso en el futuro iba a ser Big Data”

“(…)No necesitas 2 doctorados para ya hacer algo valioso”

-Anónimos, científicos de datos-

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CONTEXTO

También te va a interesar leer estos blogs ….

Ya hemos hablado en estos blogs sobre los perfiles, metodologías y ejemplos pero quisimos complementar con toda la sección de cómo identificar un buen aprendizaje de Big Data. Y algunas observaciones en el otro polo, el cómo SI aprender

DONT’s

  • No se aprende en un curso de 2 horas. Hoy en día prolifera en internet la oferta de cursos y aprendizajes de Big Data , pero no hay que olvidar que esta materia tiene bastantes fundamentos estadísticos de trasfondo. Recomendamos leer libros sencillos como NAKED STATISTICS donde por $10 dllrs podrás incrementar la comprensión estadística tuya o de tu equipo.

 

  • Un Data Scientist no es un experto en todos los dominios de la ciencia de datos. La analítica avanzada requiere de la convivencia entre múltiples áreas de conocimiento desde un ingeniero de datos hasta un analista de negocio. Una parte del valor agregado, sin duda un valor cada vez más incremental, viene del data scientist. Sin embargo si quieres fundamentar una buena estrategia requieres cubrir múltiples ángulos de esta actividad apropiadamente.

 

  • No requieres un doctorado. Big data es una ciencia relativamente nueva y es muy constante la cantidad de publicaciones como lo cita CMINDS. Como cualquier nueva ciencia, deporte o instrumento. Uno se siente atraído por esas espectaculares formas de meter “goles” o “canastas”. También por la manera de que “tal” artista toca una canción y tu la quieres replicar. En el campo de ciencia de datos los de nuevo ingreso comenzamos queriendo hacer lo más complejo. Poco a poco eso te lleva a mapear las áreas donde quieres especializarte. Alguien con doctorado ya está especializado en un área, y eso ayuda.. sin embargo un buen encargado de analítica puede figurar mientras continúa desarrollando su conocimiento.

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DO’s

  • Se aprende colaborativamente.  Las mejores estrategias de analítica como las de BBVA o UBER funcionan de manera colaborativa. Es decir evitan el “compro un software de millones de dólares para que una o dos personas lo manejen”. De manera más natural hay un ambiente de trabajo donde todos tienen hambre de compartir su trabajo y, con la correcta documentación, el nivel general va subiendo de nivel poco a poco.

 

  • Enseña y explica , basta de cajas negras. La ciencia de datos es muy especializada, sin embargo no pueden existir más cajas negras. Como lo platicamos en “Por qué no necesitas un data scientist en tu organización” , un analista deberá ser capaz de explicar de manera sencilla su trabajo. Dejar de lado los complejos términos estadísticos y ser más “ameno” en sus capacidades de comunicación.

 

  • Contribuye a la comunidad. Existen comunidades como Data Science & Engineering Monterrey en las que generadores de datos y analítica comparten sus hallazgos y conocimientos.  Si descubres algo que valga la pena , únete a alguno de estos círculos virtuosos para que crezca la comunidad.

Hasta aqui el blog de hoy. Para cerrar nos gustaría puntualizar en los distintos roles dentro de un equipo de datos y algunas de las plataformas en las que se requieren especializar. Si le quieres entrar y avanzar al mundo de los dato “hay tarea” y por aqui algunas rutas de cómo empezar.

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Danos tu opinión sobre cómo has aprendido de datos, analítica y cómo has compartido todo esto que has aprendido.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

 

 

¿Y en qué quedó el CoDi (Cobro digital) de BANXICO? – Datlas research

(En Datlas, startup de analítica Mexicana e impulsores del movimiento de big data mexicano, estamos  interesados en el CODI por la generación de datos que esta iniciativa va a promover. Un nuevo recurso abundante se aproxima ¿Cómo le haremos frente?)

**ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN

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**** Continúa blog original

Imagínate que vas camino a la tienda de la esquina y al momento de pagar te das cuenta de que no llevas contigo tu cartera o imagina que estás de vacaciones, es momento de pagar la cuenta en un restaurante, pero al abrir tu cartera notas que no tienes efectivo. Te imaginas evitar pasar todos estos eventos que te provocan perder tiempo, pasar vergüenza, etc. Actualmente se está desarrollando una tecnología en México que te podrá ayudar con eso, y su nombre es CoDi. En esta columna te platicamos un poco de qué es y cómo van los avances según la información pública.

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CoDi es una plataforma de pago fintech, propuesta y en proceso de desarrollo por el Banco de México, en la cual se podrá realizar y solicitar pagos en los procesos de compra-venta de bienes y en los procesos de pagos de servicios, de una manera rápida, eficaz, segura y sin tener que llevar consigo una tarjeta o efectivo.

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El proceso de uso requiere de un código QR, el cual el vendedor deberá proporcionar ya se por una impresión o por una foto digital, el cual el comprador deberá escanear, despues de esto al comprador se le haría llegar un mensaje donde se solicitará aceptación para realizar el pago.

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¿Es novedad Mexicana?

En países como China, están dejando de lado el uso de efectivo y de tarjetas, y han optado por usar métodos de pagos iguales a Codi. Alipay y WeChat Pay son de los servicios que ofrecen este método de pago. Compañías como Apple y Samsung han puesto al alcance de sus usuarios un método de pago llamado NFC el cual estará enlazado con la tarjeta del usuario, pero este método no requiere de un código QR, aquí con solo acercar el teléfono a la terminal automáticamente se realizará el pago sin que el usuario tenga que sacar su cartera o cargar con ella, pero esta tecnología solo sirve en ciertos países y no todos los comercios cuentan con la facilidad de usar este método.

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¿En México? ¿Cómo vamos?

Hoy en día CoDi está en fase de prueba, pero según Banxico, la plataforma estará habilitada a partir del cuarto trimestre de 2019. Solo algunos bancos tienen acceso a lo que se le puede llamar prueba piloto y se estima que para julio o agosto se iniciara una segunda etapa de prueba con algunos usuarios.

La lista de beneficios los cuales traería consigo CoDi es amplia:

  • Evitar el cargar con efectivo y/o la cartera.
  • Transacciones rápidas, eficientes y seguras.
  • Una mayor inclusión hacia todos los comercios tanto tiendas grandes como tiendas pequeñas como la de la esquina.
  • Crea y fomenta la competencia para que nuevos métodos de pagos sean creados con el fin de mejorar el servicio y beneficiar tanto al comprador como al cliente.
  • Al ser pagos electrónicos se evita la corrupción y se motiva más a la transparencia.
  • Podrás disponer de lo que este en tu cuenta de banco.
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Imagen obtenida del sitio web de BANXICO: http://www.banxico.org.mx/sistemas-de-pago/codi-cobro-digital-banco-me.html

En conclusión, se puede decir que la implementación de CoDi es un gran avance para México, el dejar de disponer siempre de cargar con efectivo, haciendo que dejemos de ser tan vulnerables a los asaltos en la calle podría ayudar a crear una sociedad más segura y además CoDi ayudaría a comercios pequeños a entrar en la evolución sin tener que gastar tanto. Estos métodos de pagos son un gran salto a la evolución de la economía en el país, y más aun cuando países  como China, Japón, EE. UU., etc., ya usan esta tecnología y funciona de una gran forma.

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Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos leernos y si te gustó comparte. Pronto comenzaremos una etapa que podría ser un inicio de “cash-less” society o sociedad sin dinero en efectivo.

 

Equipo Datlas

(Desarrollado por José Romo parte de nuestro programa de intern de verano)

-Keep it weird-

 

Fuentes y otras referencias de datos: