AIRBNB en CDMX ¿Amenaza o bondad? Un análisis para sector turismo – INVESTIGACIÓN DATLAS

Vamos de visita a la capital del país, CDMX, los hoteles en mi zona favorita de Reforma, cerca del ángel de la independencia o Condesa están saturados. No te quieres quedar en un hostal, de manera que recurres al servicio del que has escuchado mucho: AIRBNB. Un sitio donde puedes reservar alojamientos auspiciado por personas y no por cadenas hoteleras o empresas. Esto quiere decir que habilitan un cuarto o propiedad sin mucha burocracia y usando sólo internet.  Hoy en día las empresas del sector turismo (mayormente hoteles tradicionales) consideran a AIRBNB una de sus mayores amenazas y es momento de dejar de hablar con el instinto para dimensionar la situación. Desde Datlas, nos dimos la tarea de analizar las propiedades listadas en AIRBNB en CDMX para compartirles algunas recomendaciones al sector.

(También puedes ver: AIRBNB, el nuevo negocio inmobiliario para Monterrey)

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Los datos

Conseguir este tipo de información no es nada sencillo, estamos hablando de que AIRBNB cataloga más de 100 variables para una ubicación. Pero logramos obtener en algunas recopilaciones poco más de 19,000 propiedades para CDMX a julio de 2019.

Metodología

Una vez que obtienes los datos, no es posible usarlos «directamente». Hay que hacer un par de transformaciones para que las bases estén «limpias», compartan la misma estructura y sean interpretables en un «lenguaje» que podamos entender fácilmente. Por ejemplo, las coordenadas son útiles para mapear, pero como lectores entendemos mucho mejor si hablamos por delegaciones (municipios) cuando hablamos de CDMX. En ese sentido hicimos el trabajo de «georeferenciar» e identificar en qué delegación es cada cada una de las ubicaciones. A continuación la documentación de esta labor.

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Análisis y 5 hallazgos

Además de datos de ubicación, contamos con descriptivos de AIRBNB. Si alguna vez has utilizado la plataforma te podrás dar cuenta que un alojamiento tiene datos de precios, descripciones, cantidad de cuartos,baños, cajones de estacionamientos, comentarios de visitantes pasados, ratings, entre otros más . Tomando esto en cuenta iniciemos con los descriptivos.

1. «Existen 19 propiedades de AIRBNB por cada kilómetro cuadrado en CDMX»

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2. Más de la mitad de oferta de AIRBNB son apartamentos. Existen ya hoteles y hostales que se enlistan en AIRBNB para ofrecer sus servicios a los viajeros

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3. A un precio promedio por noche de $886 MXN por persona si todas estas propiedades fueran usadas al mismo tiempo sumarían $21.6M de ingresos al día

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4. La oferta de cuartos está balanceada, entre cuartos privados y alojamientos enteros reservados. Siendo los de menor proporción los cuartos compartidos

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5.  Frecuencia de menciones en amenidades “relevantes” ofrecidos en alojamientos

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Cierre

Las compañías hoteleras y oficinas de turismo deberían monitorear más de cerca información como esta información. En su transformación digital deberían considerar a qué puntos de precio competir, en qué cobertura y las amenidades que más valoran los usuarios de este tipo de servicios.

Si te interesa conocer más información como esta que te ayude a mejorar tus estrategias de negocio, usar temporalmente el mapa de AIRBNB CDMX o te interesa trabajar con analytics en tu organización puedes buscarnos en ventas@datlas.mx

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Dejamos la documentación final para que puedas revisarla más a detalle si te interesa:

Saludos y recuerda compartir este blog para que más gente pueda conocer como transformar datos en decisiones con Datlas.

-Equipo Datlas-

Keep it weird

Análisis de NLP discurso de AMLO de 1 de Julio 2019 – Datlas research

(Este análisis sólo tiene fines científicos, no son interpretaciones políticas)

7 meses de gobierno de AMLO, la 4T , el gobierno de transformación o cómo le gusten llamar. Y el pasado primero de Julio se promovió un evento en el Zócalo capitalino de la CDMX en México para «celebrar» algunos avances del gobierno en su corta temporada.

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Muy al estilo de Andrés Manuel Lopez Obrador, preparó un discurso con hechos, datos y planes que le dan a su sector votante y a los mexicanos un ocaso de esperanza. Sin tomar algún tinte político, desde Datlas, donde nos dedicamos a la analítica, quisimos hacer un ejercicio de Procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) para analizar en dos sentidos este discurso. Primero conocer la carga «emocional» aplicando un «análisis de sentimiento» a las frases. Y en el segundo sentido con un simple conteo de frecuencia de palabras.

En este blog explicamos cómo funciona a detalle estos análisis: Análisis de discurso presidencial de AMLO

Análisis de sentimiento

Contamos alrededor de 108 enunciados  que promediaban 22 palabras cada uno. Cada frase fue procesada por un algoritmo que nos interpreta si el sentimiento o la intención del enunciado fue negativo, neutral o positivo

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Para una mejor comprensión, hacemos un conteo general donde obtenemos lo siguiente

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En contraste con el análisis del primer discurso que AMLO dió como presidente. En aquella ocasión el 15% de los enunciados encausaba mensajes positivos. En esta ocasión hablamos de un 12%.

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Frecuencia de palabras

Respecto al conteo de palabras. En una lógica parecida se hace una limpieza de preposiciones, números, puntuaciones y acentos en el discurso. Para posteriormente hacer una tabla de conteos. Por ejemplo aqui les mostramos las primeras 10

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Para una mayor apreciación usamos un gráfico de nube para comunicar los hallazgos.

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Las interpretaciones las dejamos abiertas, pero a ojo de analista encontraremos en tamaño más grande las palabras que más veces se repitieron. Por ejemplo en el análisis del discurso presidencial encontramos: Todos, México, Corrupción, amigos, país y gobierno. En este caso: Pueblo, país, publica, social, entre otros. Sin duda alguna se ve más como un discurso de rendición de cuentas más que un discurso de arranque como lo fue el caso anterior.

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¿Te interesa conocer más sobre análisis de datos? Visita nuestro sitio www.datlas.mx en donde desarrollamos plataformas para reducir incertidumbre para tus decisiones de negocio.

Atentamente.-

Equipo Datlas

Fuentes de discurso:

https://www.gob.mx/presidencia/articulos/discurso-de-andres-manuel-lopez-obrador-presidente-de-los-estados-unidos-mexicanos?idiom=es

3 mitos y realidades de los choques de auto en Nuevo León – Datlas analytics

-«Vas por el tráfico cotidiano de regresa a tu casa después de un día pesado de trabajo y no logras avanzar a más de 20km/hr en una de las avenidas más «rápidas» de la ciudad. Te enfrentas con un choque como el de todos los días. Y más adelante una carambola y luego un camión volcado. Y luego viernes de quincena, ya valió.» –

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¿Cómo se ven los choques en mi ciudad? ¿Estamos preparados? Responder esta inquietud ha sido la inspiración de esta columna en la que realizaremos un análisis de los choques y siniestros en auto en el Estado de Nuevo León (México) un lugar con más de 6 millones de habitantes y más de 2 millones de vehículos motorizados. La etapa de análisis es del primer semestre del 2018 (1S2018).

3 Mitos y realidades de siniestros de autos

1) Hay más accidentes en las avenidas principales de la ciudad

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Sí y no. Haciendo un «ranking» de las avenidas con más choques encontramos unas asociación entre las avenidas de la ciudad que tienen más carriles y por ende son más transitadas. Al mismo tiempo que las más extensas y las más conocidas. Sin embargo el TOP 15 sólo representa un 17%, en realidad los choques están regularmente distribuídos por toda la zona metropolitana de Monterrey.

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2) Los jóvenes son los que peor manejan y más chocan

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Si bien los datos no están normalizados, hemos encontrado más registros de siniestros en grupos de edad que van entre los 30-40 años y los 40-50 años. El grupo de edad de jóvenes, contemplando entre 20-30 años sólo participa con un 21%.

3) Los viernes de quincena el tráfico está terrible

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Si alguna ves escuchaste esta frase, no son pretensiones, es una realidad. En promedio el día de la semana con más registros de choques son los viernes, y si tomamos en cuenta el número de día sería alrededor del 14-16 del mes. Sin mucho análisis estadístico, en efecto destaca relativamente estos días.

¿Y entonces? ¿Si tengo entre 30-40 y es quincena mejor ni salgo de la casa? Hay veces que no se puede y esta columna no trata de eso. Nuestro objetivo es sensibilizar que este tipo de información se puede utilizar para mejoras a la planificación urbana, preparación de contingencias de empresas públicas y privadas de salud, así como estimar la cantidad de servicios de rescate que necesitamos habilitados por zona de la ciudad.

La presentación completa puede ser encontrada en nuestro #slideshare

Gracias por leer la columna. Si te interesó favor de compartir. Los análisis y gráficos fueron desarrollados por José Romo, nuestro más reciente integrante al programa de Verano Datlas.

Así como en este blog convertimos datos en potenciales decisiones te invitamos a usar nuestro DEMO GRATIS en www.datlas.mx

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Equipo Datlas

-Keep it weird-

Fuentes:

http://cuentame.inegi.org.mx/monografias/informacion/nl/poblacion/

https://www.milenio.com/estados/nuevo-leon-tercer-lugar-en-registro-de-vehiculos

Explorando las cifras de homicidio del 2017 INEGI – Datlas Research

Este pasado mes de julio el INEGI saco cifras relacionadas a defunciones por homicidio. Las cifras resultaron ser un poco alarmantes ya que de acuerdo a los datos del INEGI los homicidios registrados alcanzaron un record histórico nunca antes visto. Se registraron unos 25 homicidios por cada 100 mil habitantes (31,174 homicidios totales) por el INEGI durante el 2017, lo que viene siendo una alza de casi 27% con respecto al año previo (2016) y una alza del 14.5% con respecto al 2011 que hasta ahora había sido hasta ahora el año más violento (se registraron 27,213 homicidios en el 2011). Por si esto fuera poco, también cabe notar que el INEGI menciona en su página que las cifras del periodo 2017 son cifras preliminares con corte al 16 de julio de este año y que “aún no concluyen los procesos de generación de la estadística de defunciones registradas”. En este post estaremos explorando más a fondo hallazgos obtenidos usando estos datos para entender a mayor profundidad el entorno relacionado a los homicidios en México actualmente.

El Estado de México, Guerrero y Guanajuato fueron los tres estados con mayor número total de homicidios registrados en el 2017. Sin embargo, cuando las cifras son ajustadas para representar el número de homicidios en proporción al número de habitantes, Colima, Baja California Sur y Guerrero terminan en los primeros lugares. Baja California, Chihuahua y Sinaloa son otras de las entidades que destacan entre los primeros lugares en cuanto a la tasa de homicidios por cada 100 mil habitantes durante el 2017. Campeche, Aguascalientes y Yucatán quedan entre los tres estados con menos homicidios registrados durante el 2017 (esto es en cuanto a la tasa por cada 100 mil habitantes al igual que al número total de homicidios). La gran mayoría de los homicidios registrados ocurrieron en zonas urbanas, con solamente 5,446 de los 31,174 homicidios ocurriendo en zonas rurales y otros 1,476 ocurriendo en zonas “no especificadas”.

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Para Nuevo León, el mayor número de homicidios ocurrió en el municipio de Monterrey con 188, seguido por los municipios de General Escobedo (59), Cadereyta Jiménez (56), Guadalupe (53) y Santa Catarina (37). Para Jalisco, el municipio que tuvo más homicidios fue Guadalajara con 357 seguido por Zapopan (236), Tlajomulco de Zúñiga (171), Tlaquepaque (160) y Tonalá (113). En la capital, Iztapalapa salió en primer lugar (256), seguido por Gustavo A. Madero (247), Venustiano Carranza (141), Miguel Hidalgo (107), mientras que las delegaciones de Álvaro Obregón y Cuauhtémoc ambas reportan 101 homicidios ocurridos en el año previo. Es interesante notar que a pesar de la alza en homicidios, el índice de homicidios por cada 100 mil habitantes en la Ciudad de México durante el 2017 sería de 14.8 homicidios, lo cual es bastante por debajo de lo reportado por muchas importantes ciudades Norteamericanas durante el 2015 como Chicago (17.52), Filadelfia (17.86), Pittsburgh (18.57), Atlanta (20.23), Washington DC (24.10) y Nueva Orleans (41.68). Esto quiere decir que a menos que la tasa de homicidio haya bajado casi un 50% durante los últimos dos años en la capital americana, sigue habiendo menos riesgo de ser víctima de un homicidio en la capital mexicana que en la de nuestros vecinos del norte. Para comparar, el área metropolitana de Monterrey tuvo en 2017 una tasa de 12.28 homicidios por cada 100 mil habitantes mientras que la del AM de Guadalajara fue de un poco más alarmante con 22.07 homicidios por cada 100 mil habitantes.

Homicidios5Octubre y Junio se podría decir que fueron los meses más violentos en México durante el año pasado con respecto a homicidios; se registraron 2,823 y 2,802 homicidios ocurridos en estos meses respectivamente. Sin embargo, no se detectan variaciones significativas en cuanto al número de homicidios de mes a mes (la mediana de homicidios es 2,539 y el promedio por mes es de 2,533). Las 00:00 horas fueron por mucho las horas del día más populares para el homicidio durante el año pasado en México; 3,042 homicidios fueron registrados con ocurrencia durante estas horas (casi el doble de la segunda hora más popular la cual viene siendo las 23:00 horas con 1,637 homicidios, seguida por las 22 horas y las 01 horas). Las horas menos populares fueron las 07, 08 y 06 horas. “Agresión con disparo de otras armas de fuego” fue el método más común para cometer homicidio por mucho. Sin embargo, “agresión con objeto cortante”, “agresión por ahorcamiento, estrangulamiento y sofocación” y “agresión por medios no especificados” fueron otras de las causas comúnmente reportadas. Naturalmente, el uso de químicos, fuego, ahogamiento, empujones y drogas no fueron tan populares. La gran mayoría de los homicidios ocurrieron en una vía pública (18,164) seguidos por vivienda particular (4,089). Mientras tanto, solamente 80 homicidios ocurrieron en una escuela u oficina pública (la cifra más baja en cuanto a lugar de ocurrencia del homicidio).

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Ahora se presentarán algunas cifras relacionadas a las víctimas de homicidio. La gran mayoría de las víctimas fueron hombres (se registraron en el año 2017 27,771 casos de homicidios con víctima masculina, 3,324 con víctima de sexo femenino y 79 casos “no especificados”). El mayor número de víctimas masculinas oscilan entre los 25-29 años, mientras que para las mujeres la edad más común de las víctimas fue entre 20-24 años. Los adultos mayores y los niños son los grupos de edades con menor número reportado de víctimas. De las víctimas de homicidios registrados el año pasado solamente una pequeña fracción son extranjeros (313). Es interesante notar que el grado de escolaridad de las víctimas más comúnmente reportado es el de “secundaria o equivalente” seguido por “primaria completa”. Se reportó que 4,565 víctimas en edad laboral que no trabajaban y de los que sí trabajan las ocupaciones más comunes eran: “ocupaciones insuficientemente especificadas” con 4,706 víctimas, seguido por “trabajadores artesanales” (4,081) y “comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas” (3,462). “Trabajadores auxiliares en actividades administrativas” fue la categoría dentro de ocupación menos popular entre las víctimas (213).

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La tasa promedio global de homicidios era de 6.2 homicidios por 100 mil personas en el 2015; es claro que México se encuentra por encima del nivel global y las cifras siguen aumentando. Sin embargo al analizar los datos con más profundidad surgen hallazgos que no siempre son evidentes a primera vista. Es claro que los problemas de violencia (y homicidio específicamente) se concentran en ciertas geografías del país. A muchos les puede sorprender que ciudades como nuestra capital o Monterrey tienen una tasa más baja de homicidios que muchas ciudades estadounidenses, sin embargo al mismo tiempo hay otros ciudades como Acapulco y Guadalajara que han tenido una alza alarmante durante los últimos años la cual contribuye a los índices elevados a nivel nacional. Los datos nos muestran que las vías públicas en nuestras zonas urbanas parecen no ser de lo más seguras, especialmente a media noche o horas tempranas de la madrugada. También se podría inferir que el flujo ilegal de armas hacia el país (en gran parte proveniente de EUA) puede estar contribuyendo a esta alza en violencia ya que la gran mayoría de los homicidios fueron perpetrados con armas de fuego. Otra de las conclusiones a la cual podemos llegar gracias a los datos es que las víctimas por lo general tienden ser gente adulta joven con bajos niveles de educación y frecuentemente sin un empleo formal. Esperemos que los lectores hayan aprendido algo nuevo con en este análisis y como siempre les recomendamos mantenerse informados para poder saber prevenir y detectar riesgos a su seguridad. Los datos del INEGI se pueden consultar en la siguiente liga: http://www.inegi.org.mx/sistemas/olap/proyectos/bd/continuas/mortalidad/defuncioneshom.asp

Fuentes:

Análisis del discurso de AMLO – Datlas Research

Ya tenemos un virtual cierre electoral donde Andrés Manuel Lopez Obrador (AMLO) ha sido declarado triunfador. En la mayor convocatoria de la historia casi el 63% de la lista nominal (También puedes leer nuestra columna anterior: ¿Con cuántos votos gana un presidente en México ? ). Siendo esta votación y la elección de este candidato vistas como históricas quisimos hacer un análisis puntual sobre su primer discurso como presidente.

En inglés este tipo de ejercicios se denomina «Sentiment analysis» «Text mining» . En donde el principal objetivo del análisis es cuantificar las emociones detrás de las palabras utilizadas en el discurso y hacer un conteo de las palabras que se usaron con más frecuencia.

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((A continuación explicamos cómo lo generamos, si quieres ver los resultados pasa al final de esta columna))

Para esto utilizamos algunas librerias de programación (En R Studio):

library(SentimentAnalysis), library(«tm»), library(«SnowballC»), library(«wordcloud») y
library(«RColorBrewer»)

Estos son los resultados de nuestros análisis:

  • El discurso fue breve, contenía 1046 palabras; sin conectores gramaticales serían cerca de 522 palabras las que analizamos
  • Para un mejor entendimiento dividimos el discurso en 26 enunciados para hacer un análisis más puntual . A continuación las palabras en cada enunciado (que hace sentido con la estructura gramática original: división por puntos y comas)

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  • Luego realizamos un ejercicio de análisis a cada uno de los enunciados. Esto se genera tomando de referencia un diccionario de palabras que asocia si las palabras cuentan con una frecuencia de uso en contextos positivos o negativos. Esto se cuantifica entre 0 y 0.5 a cada palabra y se clasifica como Positivo,neutral y negativo

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  • El resultado del análisis de sentimiento se encuentra al final del blog
  • Luego procedimos a hacer un análisis por conteo de palabras y a mostrarlo en una «nube de palabras». Pero hay que tener cuidado porque si hubiéramos tomado el discurso como tal obtendrías un análisis como el siguiente.

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  • Para poder ser más objetivos hicimos el ejercicio de remover los conectores gramaticales que podían desenfocar el análisis. El ejercicio quedó como el siguienteDatlas_DiscursoAMLO6
  • La nube de palabras resultante se muestra en el final de esta columna

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Análisis Final

En cuanto a los sentimientos que se lograron interpretar en el discurso. Principalmente ell uso de palabras fue neutral, con ligera inclinación durante el discurso hacia mensajes positivos. Esto fue mayormente pronunciado por palabras como amigos, amigas, viva, y siendo incluyente hablando con «todos», «nos», entre otros.

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En cuanto a la frecuencia de palabras, el primer discurso histórico del candidato destacaron términos como : Todos, México, Corrupción y gobierno. En realidad siendo muy contundente con los mensajes que había dado durante toda la campaña.

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También puedes leer la versión 2019 de este blog.

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Atentamente.-

Equipo Datlas

Fuente de Discurso: https://expansion.mx/nacional/2018/07/02/este-es-discurso-completo-que-dio-amlo-en-el-zocalo

Japón, sus robots y su Big Data – INVESTIGACIÓN DATLAS

 

«Sumimasen», «Konishiwa», «Arigato» (Frases en Japonés)

Hace unas semanas tuvimos la oportunidad de visitar Japón. Un gran país con bastante historia y cultura que ha logrado mantener la riqueza de su cultura (samurai, emperadores, literatura, atención a los detalles, etc.) en paralelo a convertirse en una de las potencias en desarrollo tecnológico de la actualidad. De esta visita surge la idea de esta columna donde queremos hablar de como una tendencia como el Big Data se ha mezclado a la perfección con la cultura Japonesa para capitalizar oportunidades de una forma que sólo ellos saben hacerlo.

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Así que si te interesa Japón y conocer un poco de lo que dicta el Big Data para los siguientes 5 años continúa leyendo, estás en el lugar indicado.

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«Sumimasen», «Konishiwa», «Arigato» (Disculpe o perdón, Hola, Gracias) son frases en Japones que escuchas en cualquier tienda japonesa. Y es que la atención a los detalles y al cliente de manera impecable es casi una religión para las empresas en Japón. Entregarse al servicio de los clientes sonriendo, atendiendo sus necesidades está en su cultura. Los japoneses tienen formas peculiares de decir «no» sin rechazar y de corregir haciendote ver siempre que «es por tu bien».

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Desde el plano tecnológico  y para estar en el mismo contexto es importante saber que hace unos 20 años llegó el internet a Japón.  Y hace unos 10 años se comenzó a trabajar en lo que hoy conocemos como Big Data. A continuación investigamos 4 prácticas de Analítica y datos que se aplican en Japón que pudieran llevarse a países en desarrollo.

1) Universidades promoviendo Big Data en el sector público

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La escuela más prestigiosa de Japón, La universidad de Tokyo, abrió hace unos meses un centro de investigación de Big Data para incentivar políticas públicas. La información demográfica, geográfica y meteorológica puede ser utilizada de manera gratuita por empresas privadas.

Dentro del UTODC ( University of Tokyo Open Data Center) Las personas también tendrán acceso a mayor transparencia de empresas y gobiernos locales que quisieran hacer pública su información. Esto ahorrará a personas y empresas tiempo – dinero que gastarían creando sus propios canales de información.

El dato más impresionante es el estimado en el crecimiento del PIB que realizaron con la apertura de este centro. El valor agregado sobre Producto interno bruto es de alrededor de 160-700 billones de Yenes. Que en dólares sería 1.51 – 6.67 billones.

2) Gobierno incentivando Big Data

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Otro caso aplicado es el del gobierno certificando a compañías que se conviertan en proveedoras de datos a cambio de beneficios fiscales.  Los denominados «bancos de datos» consolidarán información de empresas y de centros de investigación con el objetivo promover la creatividad para nuevos negocios y mejoras en la productividad.

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Los datos a incluir consideran: Mapas, información naval y terrestre e imágenes capturadas por cámaras locales.

3) Big data como complemento a la cultura japonesa de Atención impecable

Si al principio del blog hablamos de que los japoneses tienen una atención al cliente extremadamente buena. Algunas aplicaciones de análisis de datos enfocada al contacto humano son «robots» para ofrecer nuevas interacciones del cliente con las marcas.

En la práctica es díficil lograr que un cajero sea multilenguaje y cumplica con estricto apego el manual operativo de una empresa. Atendiendo esta complejidad, comienza a ser cada vez más normal en Japón encontrarse en centros comerciales, aeropuertos o tiendas departamentales robots que asistan a los clientes en sus compras.

Por ahora su principal labor es dar información, escoltar a áreas de la tienda o levantar encuestas. Pero en un futuro se piensa que sean acompañantes de todos los días como el robot Kirobo que desarrolla Toyota.

4) Caso aplicado – Seven Eleven (7-11)en Japón y tiendas de convenencia

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Seven Eleven Japón tiene más de 16 mil sucursales en el país. Es la tienda de convenencia más grande del país. Manejando más de 1000 productos por tienda la compañía tiene prácticas muy guiadas con analítica. Tal es el caso de escoger la mejor variedad de productos conforme los entornos y también las frecuencias de entrega de inventario en cada una de las tiendas.

Algunas startups han sacado valor también del contacto con el cliente. En Japón si algo le molesta al cliente buscará la forma de llamar o contactar a las oficinas en su sitio web para hacerles saber su molestia y pueden mejorar. Empresas como Insight Tech compran bancos de quejas de clientes , aplican técnicas de big data y generan mucho valor en consultorías de empresas con todas estas quejas.

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Hasta aqui la columna de hoy. Esperamos que estos casos aplicados en la academia, gobierno, empresas y startups se vayan replicando a otros países como México en los siguientes años.  Desde Datlas tratamos de ir colaborando en la democratización de los datos y en acercardo más volumen de informacións a más personas.

Recientemente en Datlas hemos sido seleccionados semi finalistas del premio Everis 2018. Everis es una consultora global de tecnologías que tiene como empresa padre NTT Data Group, empresa japonesa. En las siguientes semanas daremos más noticias de los resultados.

Gracias por leer y recuerda compartir.

 

Saludos

Keep it weird

Equipo Datlas

 

Fuentes:

Caso Facebook: más que un «hack» – INVESTIGACIÓN DATLAS

Hoy en día Facebook se ha vuelto una de las plataformas de uso cotidiano más famosas en el mundo. Pero como dice la película: “un gran poder conlleva una gran responsabilidad” y desafortunadamente Facebook ha tenido un par de tropiezos en el área de seguridad y tratamiento de los datos que maneja. El último escandalo es el que protagoniza junto a Cambridge Analytica, una firma de consultoría política que trabajó para la campaña del ahora presidente de los Estados Unidos, Donald Trump. El escandalo se da a partir de que se confirma que Cambridge Analytica usó la información de 50 millones de perfiles (usuarios) de Facebook para dirigir mensajes en pro de la campaña de Trump. Pero, ¿Dónde empezó todo? ¿Cuándo? ¿Cómo consiguieron esa información? Y ¿Qué pasará ahora?… Te lo contamos de una manera sencilla…

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  • ¿Qué es Cambridge Analytica?

Una compañía creada por Steve Bannon con apoyo de un par de donadores del partido conservador estadounidense. Bannon se convirtió en vicepresidente de la compañía y en 2016 ofreció sus servicios para la campaña de Trump, en donde llegó a ser consejero senior hasta agosto 2017, cuando fue despedido.

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  • ¿Qué es SCL Group? ¿Qué relación guarda con Cambridge Analytica?

Cambridge Analytica subcontrataba los servicios de SCL Group, una firma británica de relaciones publicas que describía su expertise como “guerra psicológica” y “operaciones de influencia”, dando servicio a gobiernos, políticos y militares de todo el mundo. Esta relación sugiere, como escribe el New York Times, que Cambridge Analytica era una “pantalla” (cobertura) para SCL Group.

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  • ¿Cómo obtuvieron la información Cambridge Analytica/SCL Group?

Cambridge Analytica/SCL Group obtienen la información de los 50 millones de perfiles a través de Aleksandr Kogan, un ruso-americano que trabajaba en la Universidad de Cambridge, y que desarrolló una app de Facebook que básicamente era un quiz. Lo que pocos sabían era que la aplicación “minaba” la información de los usuarios que tomaban el quiz y, al mismo tiempo, explotaba una anomalía en la API de Facebook para obtener la información de los amigos de los usuarios que tomaban el quiz. Aquí es necesario aclarar que Facebook prohíbe la venta de la información minada a través de su API.

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  • ¿Cómo nos dimos cuenta de este escandalo?

The Guardian, el famoso periódico británico, en su sección The Observer, fue el responsable de dar luz a esta polémica acción por parte de Cambridge Analytica/SCL Group.

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La peor parte de la historia es que diversas fuentes aseguran que Facebook era consciente de esta minería de información desde hace más de 2 años y nunca dijo nada al respecto. Esta es una de las múltiples razones por las que el mercado ha estado castigando el precio de la acción durante varios días. De igual forma, personalidades como Elon Musk, también han reaccionado eliminando las paginas oficiales de sus empresas (Tesla & Space X, por ejemplo).

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Para nosotros, lo más alarmante y trascendental son las consecuencias que este tipo de escándalos tienen en el ámbito social y político. Socialmente siembra pánico en las personas y las vuelve más reacias a compartir su información, siendo que el hecho de compartirla ha dado la oportunidad para que diversas empresas y startups puedan minarla y explotarla para crear nuevos modelos de negocios y soluciones cada vez más innovadoras y eficientes. Por el lado político, tensiona la relación entre el gobierno y la iniciativa privada, presionando a las autoridades a querer regular cada vez más a este tipo de compañías, provocando una rigidez importante en el actuar de las empresas y mermando su flexibilidad y capacidad para seguir innovando. Asimismo, el dilema interno, no solo para Facebook, sino para cualquier compañía que maneje datos, es ver la forma en la que la seguridad de los datos y la rentabilidad que provee la venta de los mismos, no se contrapongan y aseguren, antes que nada, los derechos y la privacidad de los principales dueños de la información, los usuarios.

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-Keep it weird-

¿Quieres saber más? Consulta nuestras fuentes:

Los 5 perfiles para una estrategia de Datos en la EMPRESA – Datlas INVESTIGACIÓN

En los últimos años fuera del ambiente corporativo se ha hablado de innovar de manera ágil y de cómo hay que adaptarse a las modernidades tecnológicas por miedo a no quedarse atrás. Dentro de estas tendencias, entre las más asociadas a una buena toma de decisiones, se  ha hablado de Analytics, Big Data e Inteligencia Artificial.

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Y no es que las empresas nunca hayan visto con utilidad un buen análisis de sus negocios o una investigación de mercados. Antiguamente, hace 30 o 50 años, los numéricos se concentraban en los equipos de finanzas y contabilidad. Y con la información a su alcance, recordemos que no había Google ni internet, calculaban oportunidades de mercado y tomaban decisiones de negocio.

OrganigramID 32377103 © Shawn Hempel | Dreamstime.com Business
Organigram ID 32377103 © Shawn Hempel |

Ahora con el internet y la información al alcance de cualquier corporativo este ejercicio se ha hecho mucho más fácil y replicable. Lo que demanda un nuevo tipo de organización para responder a las necesidades de información de una empresa. No podemos manejar la misma estructura de hace 40 años. En un entorno tan cambiante hay que adaptarse lo más rápido posible ¿Cómo lograrlo? La respuesta es reinventando parte de la organización, con nuevos perfiles y equipos.

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Estos son los 5 perfiles para echar a andar una estrategia de datos en tu compañía:

1) Jefe Analista de negocio: Es responsable de atender a las áreas de negocio en sus necesidades de información y de la creación de nuevos proyectos de aprovechamiento de datos en la compañía. Es versátil en sus capacidades de análisis y comunicación hacia la empresa. También tiene una parte didáctica para entrenar y capacitar equipos sobre cómo aprovechar de mejor manera las bases de datos del negocio.

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2) Arquitecto de datos: Es un experto conocedor de las estructuras de bases de datos del negocio y de cómo es la mejor manera de que se relacionen y se consulten. Es el principal contacto cuando de contratar capacidades externas se trata.

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3) Ingeniero de datos: Encargado de dimensionar y anticiparse a las necesidades de almacenamiento y seguridad para los datos de la compañía. Prepara e integra los datos relevantes para que estén listos para ser consultados. Está en contacto constante con ciberseguridad de la compañía y con los equipos financieros encargados de presupuestar la capacidad a futuro de almacenamiento para las iniciativas de información de los siguientes años.

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4) Director / Gerente de analítica: Es un conocedor de las necesidades del negocio, tiene exhibición a foros especializados donde se hablan de problemas y oportunidades del modelo de negocio actual y es el principal punto de contacto con otras gerencias y áreas para proponer mejoras. Gestiona a su vez con áreas de legal y monitorea los procesos ágiles de desarrollo en sus equipos. Finalmente cesiona la gobernanza y acceso a la información.

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5) Chief Data Officer: justo debajo del CEO y al nivel de las otras direcciones. Un error común es comenzar a verlo dentro de las estructuras de Marketing o de Tecnología. Lo que sesga su accionar y evita que esté en los foros de mayor relevancia para la empresa. Guía a nivel estratégico y mediático las intenciones futuras de aplicar inteligencia artificial y big data a los modelos actuales de la compañía.

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Para una correcta ejecución de la estrategia de datos, además de contar con estos perfiles, hay que habilitar una estructura organizacional en donde convivan los procesos de innovación y transformación digital a nivel interno en la compañía. Un ejemplo que propone Harvard (HBR) es el siguiente:

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Hasta aqui la columna de hoy ¿ Tu empresa ya está lista para una estrategia de datos? ¿Será tu proyecto de 2018?

Déjanos cualquier duda o comentario. ¿Cómo funciona actualmente en tu empresa? Sigue la conversación en redes @DATLASMX

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Equipo Datlas

¿Con cuántos votos gana un Presidente en México? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Este 2018 se viene el año electoral para México en donde se eligirán la mayor cantidad de puestos de gobiernos en la historia del país (629). A los alrededores de este magnánimo evento comienza a tomar la relevancia las acusasiones que confunden entre candidatos, tendencias anti- fake news (bloqueando noticias falsas de elecciones en redes sociales), candidatos sin partido y, lo más importante, estrategias para el VOTO GANADOR.

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El INE, instituto nacional electoral, es el organismo responsable de llevar a cabo las votaciones en México. Desde hace un par de años ha hecho pública y transparente mucha de la información de los resultados electorales. En Datlas nos dimos la tarea de buscarle sacar provecho a toda esta información y hacer algunas averiguaciones para las votaciones del 2018 en el país.

En resumen, esta columna responde a 2 preguntas:

  • ¿Qué obtienes cuando escarbas en los datos del Instituto nacional electoral?
  • ¿Cuántos votos ocupa el candidato a presidente de México que quiera ser el ganador?

En ese sentido realizamos un trabajo de investigación y cálculos para la elección presidencial del 2018. Aqui te dejamos los 5 datos más relevantes.

1) Tenemos la lista nominal más grande de la historia

Considerando las últimas 4 elecciones del país.

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La lista nominal de potenciales votantes rebasará los 80 millones este 2018. Esto quiere decir 67% de los mexicanos está en capacidades de votar de acuerdo al registro público. Al menos en México la única limitante para votar es ser ciudadano mexicano de nacimiento o naturalizado y mayor de 18 años.

2) 30M van a abstenerse de votar

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Aún así, en los últimos registros no todos los mexicanos en capacidades de votar lo hacen. En promedio el 34% de la lista nominal no vota. De seguir esta tendencia en el 2018 se estima (2018e) que casi 30 millones no salgan de votar.

Hay bastante oportunidad para los partidos políticos de que en lugar de entrar en una guerra de votos puedan llamar la atención de estos votantes.

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3) El entusiasmo por la elección cambia dependiendo las zonas del país.

El Estado con más participación es Yucatán (70.86% de la lista nominal) y el que menos, Tlaxcala (39.8%)

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Ve la lista completa aqui

4) 40 mil votos para presidencia provienen del extranjero

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Los mexicanos residentes en el extranjero pueden exigir su voto si cumplen con el proceso indicado.  Alrededor de 40 mil votos se registraron la última elección. Principalmente de Estados Unidos y Canadá.

5) Finalmente, El presidente que quede ganador ocupa alrededor de 14M de votos

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Nota: Los votos ganadores son estimados elaborados con información publica de votantes del registro de votación histórica +/-5% de error

El dato duro es que el candidato ganador tendrá que convocar a alrededor de 14 millones de votantes.  En perspectiva sería algo asi como

  • 160 partidos a lleno total en el Estadio Azteca; talvez este suena díficil.. pero
  • Si todos los 14.7 millones de seguidores del instagram de Juanpa Zurita fueran a votar quedaríamos sobrados
  • Convocando la misma gente que Luisito comunica a ver uno de sus videos como el de visitando el OXXO más caro del mundo con casi 12 millones de views en youtube
  • Si sumamos los seguidores de Yuya 10 millones de seguidores + Chumel Torres 1.5M en twitter estaríamos cerca de escoger un ganador

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Si te gustó el blog, te invitamos a leer otros donde ya hemos hablado de política sobre reflexiones de año electoral o cosas que emprender en tiempos de campañas. Y hemos hecho muchos experimentos e investigaciones de datos.

Comparte para que haya más gente informada y sigamos sumando a esta conversación. No olvides votar este 1ero de Julio

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Equipo Datlas

Fuente:

¿Cómo encontrar la mejor ubicación para mi negocio de…. – Investigación Datlas

¿Qué tal? Oye alguna vez te haz preguntado ¿Puedo abrir un negocio?

Si vas más avanzado en esa pregunta y ya sabes si esto se trata de un restaurante, un bar, o una cafetería, por ejemplo, te darás cuenta que uno de los aspectos más relevantes para tu negocio será la ubicación.

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Como lo hemos mencionado en otros blogs. La ubicación es clave por lo siguiente:

  1. Una mala ubicación, con poco tráfico de gente y en zonas que pudieran ser peligrosas, es una pésima publicidad.
  2. Sitios web y expertos citan que el 75% de las pymes o primeras sucursales fracasan por una mala ubicación. ¡Nunca les llegan clientes ni prospectos!
  3. Descuidar la ubicación incrementa costos de marketing. ¿Por qué crees que un starbucks o McDonalds gastan poco presupuesto en publicidad? Se ubican en principales plazas y avenidas con lo que suman máss de 150 mil impactos diarios.
  4. Pensar en que la ubicación de tu negocio es un gasto y no una inversión es un error de novatos. Hay que dedicar tiempo, investigar tecnología y consultar a otros micro empresarios vecinos para validar cualquier sitio.
  5. Las mejores ubicaciones cada ves se hacen más escasas. Estar alerta de las oportunidades en bienes raíces a tu alrededor, las nuevas plazas comerciales o fraccionamentes, es clave para tu plan de expansión

Estos y otros puntos dejan claro que hoy más que nunca es relevante solucionar la pregunta.

¿Dónde lo pongo?

En esta columna no solamente nos gustaría dejarte con dudas, en esta ocasión buscamos revelar por primera vez nuestros videos de casos de uso hecho por los creadores de Datlas.

Te invitamos a tomarte un tiempo y revisarlos. Durante el video usamos la plataforma de inteligencia comercial de Datlas con toda la información que necesitas para aconsejar tu ubicación.

¿Dónde pongo mi restaurante? – Caso en Nuevo León

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¿Dónde pongo mi cafetería? – Caso de uso en Jalisco

Entonces referente a dónde pones tu negocio….. ¿Qué opinas

Gracias por leernos y recuerda compartir en redes sociales.

Saludos

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Equipo Datlas