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Analytics para Restauranteros – GRATIS – Buscamos 100 suscriptores

¿Restaurantero o  emprendedor que piensa abrir un nuevo lugar de comida? ¿Y piensas expandirte o buscar la ubicación ideal? Hemos desarrollado algo para ti. Te imaginas una plataforma donde puedas monitorear tu industria, revisar la posición de algunos competidores y también nuevas oportunidades de expansión. Finalmente en Datlas lo hemos logrado y te queremos contar en este blog cómo lo hicimos.

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En Datlas llevamos poco más de un año desarrollando plataformas de inteligencia comercial. Algunos nos han conocido por nuestros mapas para apoyar a la estrategia de negocios o por nuestros servicios de análisis de datos. Pero después de escuchar a nuestros usuarios nos hemos pronunciado por generar algunos recursos de ayuda para las industrias con mayor expansión y de mayor relevancia en el país.

Este es el turno de la industria restaurantera, y por ejemplo en una ciudad como Monterrey se abren cada semana cerca de 10 restaurantes, y qué decir de Ciudad de México o Guadalajara. Lo que detectamos es que la competencia en esta industria se está volviendo más dura y si bien un chef o autor de cocina puede ser un artista culinario, no se trata de lo mismo cuando pensamos en la ubicación de un local para restaurante.

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Ejemplo de nuestro mapa (60-70% de construcción) Suscríbete al prelanzamiento gratis en http://www.datlas.mx

Utilizamos toda nuestra experiencia comercial para entregar la información de mayor utilidad en este mapa. Este mapa cuenta con toda la competencia comercial con más de 6 meses de existencia. Este mapa concepto será lanzado para Nuevo León, aunque si eres de otra ciudad te recomendamos suscribirte y comentarnos para qué ciudad te gustaría que lancemos.

Comparte esta oferta con tus amigos más cercanos y ayudanos a apoyar a nuevos restauranteros para que puedan crecer su negocio.

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Nuevo lanzamiento: MAPA PARA RESTAURANTEROS

¿Te gustaría tener mapeada a tu competencia? ¿Conocer quién vende productos similares al tuyo o cómo capitalizar nueva clientela?

***Suscríbete en www.datlas.mx y te ofrecemos 72 horas gratuitas de uso a los primeros 100 suscriptores.

***Prelanzamiento: 30 de junio 2018
***Lanzamiento: 15 de julio 2018

 

 

Recuerda….

– Keep it weird –

Equipo Datlas

 

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¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

¿Dónde se sabe programar más en México? (y otros datos…)

Las formas en la que usamos y nos conectamos al internet están cambiando constantemente, tanto en México como en el resto del mundo. Para cualquier empresa es importante estar al tanto de estos cambios ya que muestran nuevas perspectivas de cómo alcanzar e interactuar con los usuarios. No es gran sorpresa por ejemplo que Netflix reportó en el 2016 que la mitad de sus usuarios usan el servicio en Smartphones durante cualquier mes dado.

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Aquí en México, justo esta semana fue hecha pública la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares 2017 (ENDUTIH). Los creadores de la encuesta describen su diseño como “probabilístico”; en otras palabras, los resultados se generalizan a toda la población. A continuación se mostrarán algunos hallazgos que fueron hechos usando esta encuesta (incluyendo el título de este post obviamente):

Uso de Internet:

El porcentaje de la población de más de seis años que se caracteriza como usuario de Internet fue de un 63.9% en el 2017 a nivel nacional (un aumento de 4.4 puntos porcentuales al 2016). Otro dato de alta importancia es que la gran parte de los usuarios de Internet usan un Smartphone (sin embargo no exclusivamente) para conectarse a la red. Otro dato de los más característicos de los resultados de la encuesta fue (sin sorpresa alguna) que el uso y disponibilidad de Internet es significativamente más alto en zonas urbanas y más desarrolladas.

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Fuente: INEGI

Disponibilidad de conexión a Internet:

En cuanto a lo urbano, de las 49 ciudades encuestadas las ciudades con mayor porcentaje de viviendas que tienen disponibilidad de conexión a Internet fueron: Hermosillo, Cancún y La Paz. Mientras las ciudades con menos disponibilidad de conexión a internet en las viviendas fueron: Tehuacán, Tuxtla Gutiérrez y Tlaxcala.

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Entre más grande el circulo, más disponibilidad de Internet en los hogares.

Tipo de conexión a Internet en las viviendas:

De las viviendas encuestadas que disponen de conexión a la red, en la Ciudad de México el 57% tienen conexión a Internet de ambos tipos fija y móvil, mientras que el 10% tiene solamente conexión móvil y el 23% tienen solo conexión fija. En Guadalajara la gran mayoría reporta únicamente tener conexión fija a Internet (88%). Mientras tanto Monterrey parece estar en un punto medio de los extremos reportados en estas dos otras ciudades.

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Uso de redes sociales:

Un 51% de los entrevistados reportan usar redes sociales, la más popular siendo Facebook y la menos siendo LinkedIn. Otro dato interesante es que las ciudades donde LinkedIn es más popular son Toluca y Querétaro, con más de un 3% de los entrevistados reportando que usan esta red. La encuesta también muestra que no existe mucha diferencia entre sexos con respecto al uso de redes sociales (ambos sexos reportan un uso de aproximadamente 51%), sin embargo los hombres usan más LinkedIn y Twitter mientras que las mujeres están más activas en Facebook, Snapchat y Instagram.

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Presencia en distantes redes sociales de los usuarios que reportan usar redes sociales.

Habilidades de programación:

Según los datos de la encuesta, el 8.1% de la población encuestada a nivel nacional tiene habilidades de programación en un lenguaje especializado.
De los hombres encuestados, el 9.7% reporta tener este tipo de habilidades mientras que solamente el 6.7% de las mujeres reporta tener la habilidad.
De las ciudades encuestadas, la ciudad con mayor porcentaje de mujeres que programan es Zacatecas y en la que menos es Tapachula (para los hombres estas ciudades vienen siendo Pachuca y Acapulco respectivamente).
Si tomamos a toda la gente de ambos sexos, las ciudades con mayor porcentaje de programadores entre los encuestados son Pachuca, Toluca y Zacatecas. Claro que no resulto sorprendente que la ciudad con mayor número de encuestados programadores en total es primero la Ciudad de México, seguida por Guadalajara y Monterrey.

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*Es importante tener en cuenta que la encuesta únicamente pregunta: “¿usted sabe programar en lenguaje especializado?”, no se especifica el nivel de competencia y al final de todo es una encuesta.

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La encuesta abarca mucho territorio; se registraron respuestas de temas desde la compra y venta de productos en línea, la descarga de aplicaciones, a infecciones de virus y fraudes de información.  Para explorar más datos la encuesta se puede encontrar en la siguiente liga: http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/regulares/dutih/2017/.

 

Equipo Datlas