Tecnologías Emergentes: Transformando el Mundo Actual – Columna de Opinión Datlas

En un mundo en constante cambio, la innovación es la clave para el progreso. Las tecnologías emergentes, aquellas que se encuentran en sus primeras etapas de desarrollo, representan una ola de transformación que está impactando todos los aspectos de nuestra vida. Desde la forma en que trabajamos hasta la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea, estas tecnologías tienen el potencial de mejorar nuestra vida en muchos aspectos.

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La Cuarta Revolución Industrial: Un Nuevo Paradigma

La Cuarta Revolución Industrial, también conocida como Industria 4.0, marca un hito en la historia de la humanidad. Esta revolución se caracteriza por la convergencia de tecnologías emergentes como la computación en la nube, el internet de las cosas (IoT), el big data y la inteligencia artificial (IA). Esta convergencia está impulsando una transformación profunda en todos los sectores de la economía, desde la manufactura hasta la atención médica.

Tecnologías Emergentes Clave: Motor del Cambio

Las tecnologías emergentes que impulsan la Cuarta Revolución Industrial son:

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• Computación en la Nube: La computación en la nube nos permite almacenar y acceder a datos y aplicaciones a través de Internet, en lugar de hacerlo en un dispositivo local. Esto ofrece mayor flexibilidad, escalabilidad y eficiencia.
• Internet de las Cosas (IoT): El IoT conecta objetos físicos a Internet, permitiéndoles recopilar y compartir datos. Esto está creando una red masiva de dispositivos inteligentes que pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia, la automatización y la toma de decisiones.
• Big Data: El big data se refiere a la gran cantidad de datos complejos que se generan a diario. Estos datos pueden ser analizados para obtener información valiosa que puede ser utilizada para mejorar procesos, tomar decisiones más inteligentes y desarrollar nuevos productos y servicios.
• Inteligencia Artificial (IA): La IA es la capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana. Esto incluye la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas. La IA tiene el potencial de transformar muchos aspectos de nuestra vida, desde la forma en que trabajamos hasta la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.

Smart Tecnologías: Aplicaciones que Transforman

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Las tecnologías emergentes están dando lugar a las «smart tecnologías», soluciones inteligentes que utilizan datos y análisis para mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad de vida. Algunos ejemplos de las smart tecnologías más destacadas son:

• Smart Manufacturing: La manufactura inteligente utiliza IoT, big data e IA para optimizar los procesos de producción, reducir el desperdicio y mejorar la calidad del producto.
• Ciudades Inteligentes: Las ciudades inteligentes utilizan tecnologías emergentes para mejorar la gestión del tráfico, la energía, el agua y otros servicios públicos.
• Agricultura Inteligente: La agricultura inteligente utiliza IoT, big data e IA para optimizar el uso del agua, los fertilizantes y los pesticidas, y para mejorar el rendimiento de los cultivos.
• Transporte Inteligente: El transporte inteligente utiliza tecnologías emergentes para mejorar la seguridad y la eficiencia del transporte, así como para reducir el congestionamiento y la contaminación.
• Salud Inteligente: La salud inteligente utiliza tecnologías emergentes para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la atención al paciente.

Un Futuro Impulsado por la Innovación

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Las tecnologías emergentes no son solo conceptos abstractos; ya están impactando nuestra vida diaria de maneras tangibles e innovadoras. Veamos algunos ejemplos concretos de cómo estas tecnologías están transformando diversos sectores:

1. Computación en la Nube:

• Almacenamiento personal: Servicios como Dropbox, Google Drive y iCloud nos permiten almacenar nuestros archivos, fotos y documentos de forma segura en la nube, accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet.
• Trabajo remoto: Plataformas como Slack, Zoom y Microsoft Teams facilitan la colaboración y el trabajo en equipo a distancia, rompiendo barreras geográficas y aumentando la flexibilidad laboral.
• Entretenimiento: Servicios de streaming como Netflix, Spotify y Disney+ nos brindan acceso a una biblioteca infinita de películas, música y series, a la carta y desde cualquier lugar.

2. Internet de las Cosas (IoT):

• Casas inteligentes: Dispositivos como termostatos inteligentes, bocinas inteligentes y cerraduras inteligentes nos permiten controlar y automatizar tareas en nuestro hogar a través de comandos de voz o aplicaciones móviles, mejorando la comodidad, la eficiencia y la seguridad.
• Ciudades inteligentes: Sensores inteligentes integrados en la infraestructura urbana optimizan el tráfico, la iluminación, la gestión de residuos y otros servicios públicos, creando ciudades más sostenibles y eficientes.
• Wearables: Relojes inteligentes, pulseras de actividad física y auriculares inteligentes monitorean nuestra salud, actividad física y patrones de sueño, proporcionando información valiosa para mejorar nuestro bienestar.

3. Big Data:

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• Análisis del comportamiento del consumidor: Las empresas utilizan el big data para analizar las compras, búsquedas y preferencias de los clientes, permitiéndoles personalizar ofertas, mejorar la experiencia del cliente y desarrollar productos y servicios más relevantes.
• Detección de fraude: Los bancos, compañías de seguros y minoristas utilizan el big data para identificar patrones inusuales en transacciones y actividades, previniendo fraudes y protegiendo a sus clientes.
• Investigación médica: El análisis de grandes conjuntos de datos médicos ayuda a los investigadores a comprender mejor las enfermedades, desarrollar nuevos tratamientos y mejorar la atención al paciente.

4. Inteligencia Artificial (IA):

• Asistentes virtuales: Siri, Alexa y Google Assistant nos permiten realizar tareas como configurar alarmas, reproducir música, controlar dispositivos inteligentes y responder preguntas, utilizando comandos de voz naturales.
• Coches autónomos: Vehículos como los de Tesla y Waymo utilizan IA para navegar por las calles de forma segura y autónoma, revolucionando el transporte y abriendo nuevas posibilidades para la movilidad.
• Reconocimiento facial: La IA se utiliza en sistemas de seguridad para identificar personas en fotos y videos, mejorar la seguridad en aeropuertos, edificios y otros espacios públicos.

5. Smart Tecnologías en Acción:

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• Manufactura inteligente: Fábricas como las de Ford y Siemens utilizan IoT, big data e IA para optimizar la producción, reducir el desperdicio y mejorar la calidad del producto, aumentando la eficiencia y la competitividad.
• Agricultura inteligente: Los agricultores utilizan sensores IoT, drones y análisis de datos para optimizar el riego, la aplicación de fertilizantes y pesticidas, y el monitoreo del estado de los cultivos, mejorando la productividad y la sostenibilidad.
• Salud inteligente: Hospitales como el Mayo Clinic utilizan IA para analizar imágenes médicas, apoyar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, y desarrollar planes de atención personalizados para cada paciente.

Las tecnologías emergentes están transformando nuestro mundo a un ritmo acelerado. Estas tecnologías tienen el potencial de mejorar nuestra vida en muchos aspectos, desde la forma en que trabajamos hasta la forma en que cuidamos nuestra salud. Es importante comprender cómo funcionan estas tecnologías y cómo se pueden aplicar para crear un futuro mejor para todos.

Equipo Datlas

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Predicciones de series temporales con PROPHET de facebook (META) – Columna de Investigación DATLAS

Introducción a las series de tiempo y Prophet

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Las series de tiempo son un conjunto de valores recopilados, registrados o medidos en intervalos de tiempo regulares. Las series de tiempo pueden ser utilizadas para diferentes propósitos en ingeniería, medicina, negocios y finanzas, con el fin de analizar y predecir el comportamiento futuro de los datos en cuestión. Algunos ejemplos de series de tiempo podrían ser, histórico de precios de acciones, datos de ventas, datos de salud, entre otros muchos otros posibles casos.

Por su parte, Prophet es una herramienta open source desarrollada por Facebook que ayuda con la predicción y el análisis de las series de tiempo. Tiene como principal objetivo su rápida y fácil implementación dando buenos resultados gracias a su versatilidad para adaptarse a tendencias no lineales, estacionalidad e incluso los días festivos. En este blog te mostraremos un caso de uso de experimentación para que evalúes usarla.

Instalación de Prophet

Para instalar Prophet en Python se puede hacer de manera fácil debido a que que está en PyPI por lo que se puede usar pip para su instalación con el siguiente comando en la terminal de windows.

pip install prophet

Cabe mencionar que prophet solo funciona en versiones de Python superiores a 3.7.

También se puede instalar por medio de conda-forge utilizando el siguiente comando:

conda install -c conda-forge prophet

Una vez hecho esto, se puede empezar a utilizar la librería.

Análisis exploratorio de datos

Para tener un mejor entendimiento de los datos y por ende de que se debe esperar de la predicción de un modelo, se realiza un análisis exploratorio de los datos, en donde se espera encontrar patrones, valores atípicos o eventos anómalos,  y relaciones entre variables. 

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Con el fin de que el entendimiento del blog sea transmitido de una mejor manera, estaremos desarrollando un modelo práctico con Prophet. En este caso, usaremos una base de datos que contiene el uso de electricidad en una ciudad de Estados Unidos. Primeramente usaremos un poco de python y su librería pandas para hacer nuestro análisis exploratorio.

Esta primera figura, desglosa el contenido de la base de datos que estamos utilizando, donde podemos ver el consumo de energía a través de los años, a primera vista esto no nos dice mucho, ya que parece que todo está similar, sin embargo se pueden hacer todavía más acciones para visualizar de una manera más significativa nuestros datos. 

En la figura anterior tenemos una visualización de cómo se comporta dicho consumo de energía por día de la semana, además de una segmentación por estación del año. Aquí podemos notar como en la temporada de verano e invierno hay un consumo mayor a comparación del resto de las estaciones, esto se puede deber a los climas y/o calentadores que se suelen usar en dichas temporadas. Así mismo también vemos que los días sábados y domingos tienen un decrecimiento en el consumo de energía, lo cual se puede deber a que las personas tienden a estar menos tiempo en casa y por lo tanto consumen menos energía.

Analizar los datos antes de pasar a las predicciones es algo muy importante que se debe de llevar a cabo, ya que nos ayuda a tener una perspectiva más acertada de nuestros datos y de los pasos a seguir para su manejo.

Predicciones con Prophet

Ahora bien, pasando al modelado de futuras predicciones, Prophet tiene una forma fácil de hacer sus predicciones, ya que el único verdadero cambio que se debe de hacer a la base de datos original es renombrar la columna de tiempo a ‘ds’ y la columna a predecir a ‘y’.

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Una vez hecho esto, Prophet nos da la ventaja de entrenar al modelo con datos históricos, por lo que se recomienda primero ver qué tan bien se está ajustando a tus datos. Para esto podemos separar la base de datos en dos, una siendo nuestra base de datos ‘Train’, la cual le daremos al modelo para que entrene y la otra sería la de ‘Test’, en donde realizaremos la prueba de predicción para ver que tan bien se ajusta a los datos en cuestión. 

Lo único que restaría sería llamar a la función de Prophet, la cual se puede hacer fácilmente asignando el objeto a una variable como lo sería ‘m=Prophet()’, después usamos el método ‘.fit’ de Prophet y les damos los valores de entrenamiento previamente especificados. Por último, utilizamos el atributo ‘.predict’ con los datos de prueba para que realice la predicción.

split_date = '1-Jan-2016'
df_train = df.loc[df.index <= split_date].copy()
df_test = df.loc[df.index > split_date].copy()
m = Prophet()
m.fit(df_train)
forecast = m.predict(df_test)

A continuación se muestra como fue la predicción del modelo Prophet en comparación de los datos reales que ya teníamos. En donde el azul son las predicciones y el rojo son los valores actuales.

Se puede observar que el modelo consideró que había una tendencia a la baja en la cantidad de uso de energía a través de los años y por ende los valores arrojados por la predicción son menores a los reales, sin embargo sus intervalos de confianza están dentro del rango de los valores reales.

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Por último, Prophet también puede hacer predicciones a futuro, para esto solo debemos de hacer unos pequeños cambios al código anterior, así como también especificar que tanto tiempo queremos predecir y listo, de esta forma tendríamos nuestras predicciones a futuro con sus respectivos intervalos de confianza.

model=Prophet()
model.fit(df)
future = model.make_future_dataframe(periods=365*24, freq='h', include_history=False)
forecast = model.predict(future)

Evaluación del modelo

Como a todo modelo, es importante hacer su respectiva evaluación, esto con la intención de saber si es lo suficientemente bueno para lo que buscamos o si es necesario realizar ajustes o incluso cambio al modelo. Para este caso se realizó el cálculo de “Error cuadrático medio”, “Error absoluto medio” y “Porcentaje de error absoluto medio”.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

np.sqrt(mean_squared_error(y_true=df_test['y'],
                   y_pred=forecast['yhat']))

mean_absolute_error(y_true=df_test['y'],
                   y_pred=forecast['yhat'])

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): 
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

mean_absolute_percentage_error(y_true=df_test['y'],
                   y_pred=forecast['yhat'])

Donde se obtuvieron los valores, de 2603, 2045 y 13.58% respectivamente. Este último dato resulta el más útil, ya que nos dice que en promedio las predicciones realizadas cuentan con un 13.58% de error a comparación del valor real, por lo que si bien no es un número bajo, pudiera ser considerado dentro de un rango aceptable.

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Así mismo también se podría comparar contra otros modelos de series de tiempo como lo sería ARIMA, Holt Winters, ETS, etc. con el fin de ver cual es el modelo que mejor se está ajustando a tus datos.

Ventajas y limitaciones de Prophet

Tras realizar este ejercicio con la librería Prophet, nos pudimos dar cuenta de algunas de sus ventajas y desventajas, entre ellas destacan:

+Es rápido y fácil de usar aún para usuarios sin tanta experiencia.

+Da predicciones con intervalos de confianza que pueden llegar a ser útiles.

+Automatiza grandes partes del proceso de modelado de series de tiempo.

+Se puede agregar días festivos y/o eventos. 

-Limitado para problemas de mayor complejidad.

-La interpretación no es tan intuitiva y puede resultar confusa.

-No es aplicable para todos los casos de series de tiempo.

En general es una buena herramienta para hacer pronósticos, sin embargo es importante considerar sus limitaciones y verificar que es aplicable para el caso que vayas a realizar para de esta forma maximizar su eficiencia, obteniendo los mejores resultados para la tarea en mano.

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– Equipo Datlas –

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¿Cómo establecer el precio de mi producto/servicio? – Columna de investigación Datlas

¿Cuánto es barato? ¿Cuánto es caro? ¿Por qué si estoy vendiendo no me sale para pagar las quincenas? Después de años de dar conferencias y workshops sobre procesos comerciales y consumir más del doble de contenido alrededor de canales de venta, comercialización, marketing y demás nos encontramos con que uno de los dilemas más comunes y de los menos abordados es el tema del famoso precio o pricing en inglés. ¿Cómo establecer el precio de mi producto o servicio? Eso es de lo que hablaremos en esta columna del blog Datlas.

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El punto de partida, como muchos de los temas que abordamos, es que existen diversas metodologías para poder establecer el precio de cualquier producto o servicio. Algunas de las más comunes son:

1. Costos más Ganancia

Esta técnica implica calcular todos los costos asociados con la producción del producto o la prestación del servicio. Estos costos pueden ser clasificados como directos o indirectos, fijos o variables, pero invariablemente todos los costos se deben de tomar en cuenta. Es importante recordar que cuando hablamos de costos directos nos referimos a conceptos como: materiales y mano de obra directa. Por otro lado, cuando hablamos de costos indirectos nos referimos a conceptos como: gastos generales y administrativos. De igual forma, cuando hablamos de costos fijos nos referimos a conceptos como: renta del edificio, luz, agua. Mientras que cuando hablamos de costos variables nos referimos conceptos como: horas de uso de las maquinas, materia prima consumida por tonelada de producción. Al final, cuando ya se tienen todos los costos calculados se le suma de manera directa un monto de ganancia deseado, ya sea como porcentaje o como monto monetario directo. Ahora bien, veamos ejemplos rápidos:

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Ejemplo de producto – Una hamburguesa: sumas el costo del pan, la carne, los condimentos, el carbon (porque si, deben ser al carbón porque #regios), los minutos que el chef invirtió en cocinarla y finalmente te da un total de $40 pesos mexicanos (MXN). A eso le sumas un 25% de ganancia y finalmente tienes un precio al público de $50 MXN

Ejemplo de servicio – Asesoría legal para hacer un contrato: sumas el costo de la luz de la oficina, la renta, una tarifa por hora del tiempo del abogado o asesor legal y finalmente te da un total de $2,000 MXN. A eso le agregas tu 35% de ganancia y te da un precio final al público de $2,700 MXN

Ahora bien, en esta primera técnica es importante tomar en cuenta que existen conceptos que se suelen no traducir en costos, pero que son muy relevantes a la hora de ponerle el precio a algunos productos o servicio, como por ejemplo: el costo de financiamiento y el costo de adquisición del cliente. El costo del financiamiento tiene que ver con ese costo de oportunidad al momento de tener que aceptar las condiciones del cliente que te pide entregarle hoy su producto o darle su servicio y te paga hasta dentro de 30 días. Mientras que el costo de adquisición del cliente (CAC) tiene que ver con el costo del esfuerzo de adquirir un nuevo cliente a partir de todos los esfuerzos de marketing, prospección, etc. En el caso de quienes somos proveedores de servicios B2B estos dos conceptos pueden hacer la diferencia entre un precio que nos de utilidades o un precio que nos lleve a la quiebra.

2. Precio Basado en la Demanda: Aquí se establece el precio según la disposición que tengan los clientes para pagar por el producto o servicio. Ahora bien, ¿Cómo le hacemos para saber la disposición que tienen los clientes para pagar? Existen varias maneras de hacerlo, siendo la más común realizar estudios de mercado y análisis de la elasticidad del precio para determinar cuánto están dispuestos a pagar los consumidores por el valor percibido del producto o servicio. Ahora bien, veamos ejemplos rápidos:

Ejemplo de producto – Una botella de agua o refresco en pleno festival de música después de 4 horas. Seguramente esa agua de $15 MXN se convertirá en una botella más cara que las que compras en el antro para festejar tu cumpleaños un fin de semana (bueno, no tan cara, pero sí más del doble)

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Ejemplo de servicio – Una boleada de zapatos/tenis en pleno aeropuerto o en un hotel o afuera de un restaurante lujoso. Te aseguro que ese servicio de $50-100 MXN en el centro, se convertirá en un servicio premium con productos organicos, artesanales o lo que sea para terminar costando el doble o más

3. Precio Basado en la Competencia: Consiste en fijar el precio de un producto o servicio en función de lo que están cobrando los competidores por productos similares. Esto puede implicar fijar precios por debajo, al mismo nivel o por encima de los competidores, dependiendo de la estrategia de posicionamiento de la marca. Y aquí podemos irnos directo a los ejemplos:

Ejemplo de producto – El kilo de arroz o frijoles en cierta tienda de autoservicio que se promociona como «la más baja» es siempre contar con la referencia de un competidor (la otra tienda) y ofrecerlo por lo menos 10% más barato. ¿Por qué? Para «robarle» mercado a la competencia

Ejemplo de servicio – El típico taller mecánico de colonia que te pide la cotización que te dio la agencia y casi en automático te da un 40% de descuento justificando que «acá no se pagan tantos costos fijos»

En cualquiera de los casos, como negocio debes cuidar que tus niveles de costos de producción sean lo suficientemente bajos como para soportar que aún con los descuentos que das frente a tu competencia haya un margen de ganancia digno para tu organización

Finalmente no olvidemos que existen otras técnicas que se enfocan en la forma de presentar el precio al cliente final y toman en cuenta cuestiones psicológicas, estrategias de penetración de mercado, aumento incremental del precio, etc. Pero todas ellas deben tomar como punto de partida un calculo de precio inicial para poder generar esos posicionamientos.

No olvides que cada organización y situación puede requerir una o varias de estas técnicas, y es importante considerar varios factores desde tu mercado meta (B2B vs B2C) hasta el prestigio de tu marca.

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Sin más, recuerda que puedes aprender más de pricing en nuestro nuevo Reto Academy «Big Data y herramientas de automatización de ventas»

– Equipo Datlas –

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Planeación Estratégica Efectiva: ¿Cómo lograrlo? – Columna de Investigación Datlas

En el acelerado mundo empresarial actual, la planeación estratégica se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito de las organizaciones. Desde las empresas más grandes hasta las startups emergentes, la capacidad de diseñar y ejecutar estrategias efectivas es crucial para mantenerse a la vanguardia en un entorno competitivo en constante evolución.

En este blog, exploraremos a fondo el fascinante mundo de la planeación estratégica. Desde entender qué es realmente una estrategia hasta desglosar los componentes esenciales de un plan estratégico sólido, nos sumergiremos en los principios fundamentales que impulsan el crecimiento y la prosperidad empresarial.

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¿Qué es una estrategia y cómo identificar una buena?

Una estrategia empresarial es el conjunto de acciones diseñadas para alcanzar y mantener un rendimiento superior en relación con los competidores. Pero, ¿qué hace que una estrategia sea realmente efectiva?

Una buena estrategia no solo persigue la superioridad competitiva, sino que también abarca tres elementos esenciales:

1. Diagnóstico del entorno competitivo: Este primer paso implica analizar el entorno externo e interno de la empresa. Se trata de comprender las oportunidades y amenazas del mercado y los recursos internos de la organización.
2. Política orientada: Una vez identificados los desafíos y oportunidades, es crucial establecer políticas claras para abordarlos. Estas políticas deben alinear los recursos y esfuerzos de la empresa hacia la consecución de sus objetivos estratégicos.
3. Acciones coherentes: Por último, una estrategia efectiva se traduce en acciones concretas y coherentes que se implementan en toda la organización. Estas acciones deben estar alineadas con las políticas establecidas y contribuir a la consecución de los objetivos estratégicos.

Administración Estratégica:

La administración estratégica es un enfoque integral que combina el análisis, la formulación y la implementación de estrategias para alcanzar una ventaja competitiva sostenible. Este enfoque implica no solo la creación de la estrategia, sino también su ejecución y evaluación continua.

El proceso de planeación estratégica es una propuesta de desarrollo competitivo de mediano y largo plazo, para definir objetivos, elaborar
estrategias y determinar acciones que resulten en un aumento de la competitividad, asegurando la sostenibilidad de la organización.

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Componentes clave de la planeación estratégica

1. Objetivos estratégicos

• Son objetivos de largo plazo, con un horizonte de tiempo de cinco a diez años, dependiendo de la naturaleza de la organización y de los resultados que se pretende alcanzar.
• Son elementos críticos para el éxito de la planeación estratégica o de todo el plan o proyecto.
• Cuando cubren la organización y sus unidades de negocios como un sistema global también se conocen como objetivos organizacionales o corporativos.
• Las decisiones respecto de los objetivos estratégicos son responsabilidad de la alta gerencia de la organización, pero se puede invitar a todos los demás niveles organizacionales para una
  participación incluyente.

2. Objetivos tácticos

• Son los objetivos de mediano plazo que suelen coincidir con el ejercicio fiscal o anual de la organización y cubren, por lo general, cada una de las áreas en relación con sus diferentes funciones: marketing, recursos humanos, finanzas, producción, tecnología,
  entre otros.
• En este nivel, los objetivos están relacionados con los resultados de utilidades, participación de mercado, desarrollo humano, satisfacción del cliente, metas de costos, programas de calidad,
  responsabilidad social o procesos de innovación. Los objetivos tácticos tienen como propósito optimizar un área determinada de resultados y no a la organización como un todo.

3. Objetivos Operacionales

• Son los objetivos específicos y de corto plazo, por ejemplo, referidos a días, semanas o meses, que se concentren en la ejecución de las operaciones rutinarias que están en la base de la organización.
• Incluyen recursos, procedimientos, productos, procesos, plazos y personas responsables de su implementación y ejecución. Se formalizan en documentos escritos y en procesos y métodos de trabajo para cada plan operacional.
• Así, un objetivo táctico de mejorar la calidad de los productos puede incluir varios objetivos operacionales para adquirir materias primas de mejor procedencia, entrenar al personal,
  darle mantenimiento periódico a las máquinas y reducir –un 2%, por ejemplo– los rechazos por defectos.

Análisis Financiero de tus objetivos

Por cada objetivo que definas, debes considerar su viabilidad para realizarlo. Esto ayuda a definir si:

• Es necesario proyectar y/o presupuestar flujos de entrada y salida
• El generar un fondo de reserva ante eventualidades.
• Es sostenible económicamente en el largo plazo
• Da estabilidad a los colaboradores sobre su futuro en la empresa
• Ayuda a aclarar los diversos fuentes de ingresos y como en su
  caso, aumentarlos.

Al final, da certidumbre y estabilidad un proyecto que ha sido evaluado económicamente y que se vea si es realista o no.

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Conclusión

En un mundo empresarial en constante cambio, una estrategia sólida es la brújula que guía a las empresas hacia el éxito. Al comprender el entorno competitivo, desarrollar planes de acción claros y ejecutarlos con precisión, las empresas pueden navegar con confianza hacia sus objetivos y alcanzar una ventaja competitiva duradera. La administración estratégica y la planeación estratégica son herramientas esenciales para cualquier empresa que aspire a prosperar en el largo plazo.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

Referencias

Rothaermel, F. T. (2019). Strategic management. McGraw-Hill.

Chiavenato, I. (2017). Planeación estratégica. Mc Graw Hill.

Utilizando la Inteligencia Artificial para Pronósticos de Inundaciones Globales – Columna de Investigación DATLAS

En un mundo cada vez más afectado por el cambio climático, las inundaciones representan un peligro latente que pone en riesgo vidas y medios de vida. Sin embargo, gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), se vislumbra una esperanza para mitigar estos riesgos. Este blog explora cómo Google Research está revolucionando los pronósticos de inundaciones a escala global, mediante la integración de IA para proporcionar predicciones oportunas y precisas, especialmente en regiones con escasez de datos y recursos.

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La Necesidad de Pronósticos Precisos de Inundaciones

Las inundaciones son desastres naturales devastadores a nivel mundial, afectando a millones de personas cada año y generando enormes pérdidas económicas. La capacidad de pronosticar inundaciones de manera precisa puede ayudar tanto a individuos como a autoridades a prepararse mejor para mantener a las personas a salvo. Sin embargo, esta capacidad no está disponible en muchas áreas, y los sistemas de alerta existentes pueden ser imprecisos y poco útiles, dejando a muchas personas mal preparadas y mal informadas antes de que ocurra una inundación.

Personas afectadas por inundaciones en india

Esfuerzos Iniciales en India

Hace aproximadamente seis años, en septiembre de 2018, Google anunció el lanzamiento de Alertas SOS en Búsqueda y Mapas, con el objetivo de hacer que la información de emergencia sea más accesible durante crisis y desastres naturales. Este fue un primer paso crucial para proporcionar información oportuna y relevante durante situaciones de emergencia, como las inundaciones.

A través de una colaboración con la Comisión Central de Aguas de la India, Google comenzó a implementar alertas tempranas de inundaciones en la región de Patna, una de las áreas más afectadas por las inundaciones en el país. Mediante el uso de datos disponibles públicamente y la tecnología de Google, se desarrollaron modelos de pronóstico de inundaciones que podían prever no solo cuándo y dónde ocurriría una inundación, sino también la gravedad del evento.

Simulación de inundación de un río en Hyderabad, India. El lado izquierdo utiliza datos disponibles públicamente, mientras que el lado derecho utiliza datos y tecnología de Google.

Modelo Utilizado

Google Research ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) revolucionario para predecir inundaciones a escala global, en colaboración con diversos socios. Este modelo, basado en redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory), utiliza datos estáticos y dinámicos, incluyendo atributos geográficos y meteorológicos, para generar pronósticos probabilísticos del caudal de los ríos. Comparado con sistemas existentes como GloFAS, el modelo de Google muestra una precisión similar o superior en la predicción de eventos de inundación, incluso para eventos extremos y poco frecuentes. Continuando con su misión de expandir la cobertura y precisión de los pronósticos de inundaciones, Google Research colabora con organizaciones internacionales y agencias meteorológicas para mejorar la resiliencia de las comunidades ante desastres naturales.

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Un diagrama del modelo LSTM

Ampliando el Alcance Global

Los esfuerzos iniciales en India fueron solo el comienzo. Google Research continuó avanzando en la implementación de modelos de pronóstico de inundaciones a nivel global, utilizando inteligencia artificial y una potencia computacional significativa para mejorar la precisión de los pronósticos. La colaboración con instituciones locales y globales permitió expandir la cobertura de alertas tempranas de inundaciones a más países y regiones en todo el mundo, ayudando así a más personas a acceder a información crucial para mantenerse informadas y seguras durante eventos catastróficos.

Plataforma Flood Hub para consultar predicciones.

Gestión de Inundaciones en DATLAS

En Datlas, hemos implementado en proyectos anteriores una capa de Zonas Inundables para el estado de Nuevo León, basada en imágenes satelitales capturadas durante eventos climáticos extremos. Estas capas se pueden utilizan para diversas aplicaciones, como la planificación inmobiliaria, la gestión de riesgos empresariales y la planeación pluvial y gestión de drenaje urbano, permitiendo tomar decisiones informadas para evitar construcciones en áreas propensas a inundaciones, gestionar riesgos de activos e infraestructuras, y mejorar la infraestructura de drenaje para reducir el riesgo de inundaciones urbanas.

Mapa DATLAS con Capa de Inundaciones en Nuevo León.

Conclusión

En resumen, el empleo de la inteligencia artificial para prever inundaciones a nivel mundial marca un avance crucial en la capacidad de anticipación y mitigación de desastres naturales. La colaboración de Google Research con diversos socios ha permitido desarrollar un modelo innovador, basado en redes neuronales LSTM, que mejora la precisión de los pronósticos y fortalece la resiliencia de las comunidades ante el cambio climático. Con la promesa de alertas tempranas y probabilísticas, este enfoque refuerza la protección de vidas y bienes, proyectando un futuro más seguro y preparado para los desafíos venideros.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias

• How we are using AI for reliable flood forecasting at a global scale
• Keeping people safe with AI-enabled flood forecasting
• Using AI to expand global access to reliable flood forecasts
• Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds
• Using AI to make critical flood forecasting information universally accessible

¿Qué es y como funciona un modelo de Partners? – Manuales Datlas

El mundo de la tecnología y transformación digital todos los días no sorprende con nuevas soluciones innovadoras para afrontar los desafíos crecientes de la sociedad. En ese sentido,  las empresas deben enfocarse en desarrollar productos y servicios más personalizados e innovadores que se adapten a las necesidades cambiantes del mercado. La colaboración estratégica entre organizaciones se presenta como uno de los elementos clave para alcanzar el éxito en este dinámico entorno.

Por eso en esta entrada te queremos presentar el modelo de Partners, un ejemplo de modelo de cooperación empresarial enfocado al crecimiento conjunto, donde hablaremos sobre sus características, algunos de sus beneficios y como funciona en Datlas.

¿Qué es un modelo de Partners?

El modelo comercial de Partners consiste en una alianza o asociación estratégica entre organizaciones que ofrecen soluciones o productos complementarios y que en combinación les permite lograr resultados de manera más eficiente y como menos riesgo que por sí solos. Más específico, este tipo de alianza comercial permite acceder a nuevos mercados y canales para crecer en clientes, facturación y beneficios. A diferencia de un proveedor de servicios tradicional, un Partner si se involucra en la ideación e implementación de estrategias de crecimiento.

En el ámbito tecnológico, donde las inversiones para desarrollo de software especializado son elevadas, es común ver empresas como Google, Amazon, Microsoft o Oracle asociados a miles de partners tecnológicos con quienes trabajan de la mano para poder mantenerse a la vanguardia con inversiones menores y de bajo riesgo.

¿Cuáles son sus características?

1. Objetivo Compartido:  Se establece metas en común, hacía el cuál se dirigirán los esfuerzo en conjunto y se desarrolla un estrategia personalizada para alcanzarlas con un compromiso de trabajo colaborativo.
2. Especialización: Las organizaciones se especializan en algún servicio o producto conjunto. En el ámbito tecnológico, por ejemplo, cada empresa contribuye con su experiencia única, conocimiento, información o software.
3. Integración de soluciones: Los Partners trabajan en conjunto para ofrecer a los clientes soluciones completas y personalizadas que aborden desafíos específicos y que aumenten la satisfacción del cliente.
4. Acceso a mercados específicos: Este tipo de alianzas permite acceder a mercados específicos o segmentos de clientes que pueden ser difíciles de alcanzar de manera individual o que de alguna forma ya están conquistados por alguno de los partners.
5. Innovación continua: Propicia la innovación continua al combinar recursos para la investigación y desarrollo, acelerando el tiempo de llegada al mercado de nuevas tecnologías y soluciones.

¿Cuáles son los beneficios?

1. Contexto ampliado del mercado: Permite identificar nuevos riesgos u oportunidades para el negocio desde un punto de vista objetivo del Partner que es externo a la organización.
2. Ampliación de capacidades y combinación de recursos: Al asociarse la organización amplía sus habilidades, porque puede acceder a conocimientos y recursos especializados del Partner que pueden ser difíciles de obtener internamente.
3. Aceleración del crecimiento: La colaboración estratégica acelera el crecimiento al permitir a las empresas tecnológicas aprovechar las oportunidades de mercado de manera más eficiente. Adicionalmente las asociaciones a través de Partners tiene un enfoque a largo plazo lo que permite un crecimiento más sólido y sostenible
4. Reducción de riesgos: Una de las ventajas en los modelos de partners es el compartir riesgos. Las empresas pueden compartir la carga de la inversión para disminuir riesgos financieros, de seguridad o tecnológicos. Así mismo, en momentos críticos un Partner puede brindar respaldo o recursos adicionales.  
5. Mejora de la competitividad: La colaboración en el sector tecnológico mejora la competitividad al crear soluciones más completas y avanzadas. Esto no solo satisface las crecientes expectativas del mercado, sino que también posiciona mejor a las empresas frente a la competencia.

¿Cómo funciona el modelo de Partners en Datas?

Este año en Datlas hemos implementado el modelo de Partners, a partir de planeación y aprendizajes de años anteriores. El objetivo de este programa es generar beneficios conjuntos, a través de la transferencia y combinación de recursos, habilidades, conocimientos e información. Dependiendo de la trayectoria y madurez en la relación con Datlas, los partners se clasifican en 3 niveles, comenzando por Referidos: Referencian prospectos a Datlas, Afiliados: Referencias cruzadas de prospectos entre Datlas y Afiliado, y por último, Resellers: Integración completa de oferta y colaboración​.

En conclusión, el modelo de Partners es una estrategia esencial para las empresas que buscan prosperar en un entorno empresarial dinámico. La especialización, la integración de soluciones, el acceso a mercados específicos y la innovación continua son características clave que definen este modelo que se visualiza como un generador de crecimiento.

Hasta aquí la columna de hoy, no olvides sucribirte a nuestro Blog para mantenerte al día en noticias de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

Partnerships: Cómo trabajar juntos para alcanzar el éxito

¿Cuál es la Función de un Growth Partner?

¿Por qué Necesitas un Growth Partner para el Éxito Sostenible de tu Empresa?

DENUE Interactivo 2023: una herramienta indispensable para la toma de decisiones – Ecosistemas DATLAS

¿Quieres conocer el número de establecimientos comerciales y de servicios que hay en México? ¿Quieres saber dónde se encuentran? ¿O quieres saber a qué sector económico pertenecen? Si es así, el DENUE Interactivo 2023 (Nueva Actualización Noviembre 2023) es la herramienta que necesitas.

También te podría interesar: https://blogdatlas.wordpress.com/2023/11/12/entendiendo-los-sistemas-de-coordenadas-geograficas-columna-de-investigacion-datlas/

El DENUE Interactivo es un producto estadístico del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) que proporciona información sobre los establecimientos económicos ubicados en el territorio nacional. Esta información incluye datos de identificación, ubicación, contacto, actividad económica y tamaño.

Usos principales del DENUE Interactivo

El DENUE Interactivo es una herramienta útil para una amplia gama de personas y organizaciones, entre las que se incluyen:

• Empresarios: les permite conocer la competencia, identificar oportunidades de negocio y realizar estudios de mercado.
• Inversionistas: les ayuda a evaluar la ubicación de sus inversiones y a identificar los sectores económicos más dinámicos.
• Gobierno: El DENUE Interactivo es una herramienta valiosa para la toma de decisiones en materia de política económica, desarrollo regional y planificación urbana.

Principales hallazgos de la nueva actualización

La nueva actualización del DENUE Interactivo, correspondiente a noviembre de 2023, presenta los siguientes hallazgos principales:

• El número de establecimientos económicos en México aumentó un 28% respecto a la primera versión del DENUE, publicada en 2010.
• El sector terciario, que incluye las actividades de comercio y servicios, es el que concentra el mayor número de establecimientos.
• Los estados de México y Ciudad de México son los que tienen el mayor número de establecimientos, seguidos de Jalisco, Veracruz y Nuevo León.

El DENUE Interactivo es una herramienta indispensable para la toma de decisiones en todos los sectores de la sociedad. Su información actualizada y confiable permite a las personas conocer el panorama económico y empresarial del país, y tomar decisiones más informadas.

Algunos ejemplos específicos de cómo se puede utilizar el DENUE Interactivo:

• Un empresario que quiere abrir una nueva sucursal de su negocio puede utilizar el DENUE Interactivo para identificar las zonas con mayor demanda de su producto o servicio.
• Una empresa que quiere invertir en un nuevo mercado puede utilizar el DENUE Interactivo para conocer el tamaño y la estructura del sector económico en el que quiere invertir.
• Un gobierno local puede utilizar el DENUE Interactivo para identificar las áreas con mayor concentración de negocios, y así planificar el desarrollo urbano.

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El DENUE Interactivo es una herramienta gratuita y accesible para todos. Puedes consultarlo y concoer más de esta herramienta en el sitio web del INEGI. Y si te interesa conocerlo en contraste con capas del censo, más datos de negocios, competidores o implementar un algoritmo geo-espacial no dudes en buscarnos via www.datlas.mx

Equipo Datlas

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Modelos Regionales Insumo-Producto (MRIP) – Investigación DATLAS

Imaginemos que una región tiene tres sectores económicos: agricultura, industria y servicios. La agricultura produce alimentos, la industria produce bienes y los servicios producen cosas como educación, salud y transporte.

Los MRIP son una herramienta que nos permiten ver cómo estos sectores se relacionan entre sí. Por ejemplo, la agricultura necesita insumos de la industria, como maquinaria y fertilizantes. La industria necesita insumos de la agricultura, como materias primas. Y los servicios necesitan insumos de los otros dos sectores.

Los MRIP pueden ser utilizados para una variedad de propósitos, incluyendo:

• Análisis del impacto de las políticas económicas: Los MRIP pueden ser utilizados para estimar el impacto de las políticas económicas en la economía regional. Por ejemplo, un MRIP podría ser utilizado para estimar el impacto de un aumento del salario mínimo en la creación de empleo y en el crecimiento económico regional.
• Planificación de la inversión pública: Los MRIP pueden ser utilizados para identificar las áreas de inversión pública que tendrían un mayor impacto en el crecimiento económico regional. Por ejemplo, un MRIP podría ser utilizado para identificar las áreas de infraestructura o educación que necesitan una mayor inversión para promover el crecimiento económico regional.
• Identificación de oportunidades de desarrollo económico: Los MRIP pueden ser utilizados para identificar las oportunidades de desarrollo económico regional. Por ejemplo, un MRIP podría ser utilizado para identificar los sectores económicos con mayor potencial de crecimiento regional.

Cómo se construyen los MRIP:

Los MRIP se basan en datos de contabilidad regional. Estos datos suelen ser recopilados por las instituciones gubernamentales o por las cámaras de comercio. Los datos de contabilidad regional incluyen información sobre la producción, el empleo, los ingresos y los gastos de los diferentes sectores de la economía

Ejemplos:

• Un MRIP podría ser utilizado para estimar que un aumento del salario mínimo de 10% podría conducir a una pérdida de empleo de 5% en el sector de la agricultura. Esto se debe a que las empresas agrícolas podrían verse obligadas a reducir sus costos para compensar el aumento del salario mínimo.
• Un MRIP podría ser utilizado para estimar que la construcción de una nueva carretera podría conducir a un aumento del empleo de 10% en el sector de la construcción. Esto se debe a que la construcción de la carretera crearía nuevos puestos de trabajo en la construcción y en las empresas que suministran materiales y servicios a la construcción.
• Un MRIP podría ser utilizado para estimar que el sector de las tecnologías de la información tiene un alto potencial de crecimiento en una región determinada. Esto se debe a que la región tiene una fuerza laboral altamente calificada y un buen acceso a la infraestructura de telecomunicaciones

Estos modelos nos permiten entender cómo se relacionan los diferentes sectores de la economía regional y cómo las políticas económicas y las inversiones públicas pueden afectar a estos sectores.

Los MRIP son una herramienta poderosa que puede ayudar a los responsables de la política económica regional a tomar decisiones informadas que contribuyan al crecimiento económico y al bienestar social de las regiones.

Equipo Datlas

** Fuente original de imagen de encabezado: https://economipedia.com/definiciones/matriz-insumo-producto.html

DATLAS EN ESPAÑA (TIS SEVILLA OCTUBRE 2023), CRECIENDO LA COMUNIDAD FT. CLUSTER TURISMO DE MONTERREY – ECOSISTEMAS DATLAS

Todos los caminos startuperos llevan a la innovación. Y esta semana pasada no fue la excepción ya que estuvimos en el TIS SEVILLA (Tourism Innovation Summit Sevilla. Liga: https://www.tisglobalsummit.com/) . En esta columna compartiremos de qué se trató este evento, dónde sucedió, qué conexiones de networking tuvimos y algunas ideas para prosperar el futuro de la #startup.

**También puedes ver nuestra participación en FITUR España 2023

¿Qué es el TIS?

Un evento que reúne y promueve las mejores prácticas de innovación turística en promoción de los líderes que están generando el cambio a nivel internacional. En esta ocasión México fue la Delegación invitada y particularmente, como Monterrey, visitamos en una gran convocatoria realizada por el «Clúster de Turismo de Monterrey» (CTMTY) (En Datlas somos miembros de este clúster líder en Turismo para Monterrey, Nuevo León, México)

Sobre el Networking

Conectamos con los organizadores del evento, con otras cámaras y clústeres del país (España) así como líderes de innovación turística en distintas partes del mundo. En estas conexiones se hablaba de innovación y de cómo co-crear proyectos. Tomando en cuenta «DASHA» nuestro visualizador de información integral que se desarrolló en colaboración con el CTMTY. Fue nuestra bandera de cada conversación.

** También puedes conocer: «Tianguis Turístico CDMX 2023» y nuestra participación

Sobre el contenido

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Participamos como Datlas activamente en un stand del Clúster de Turismo, en colaboración con Secretaría de Turismo Nuevo León, Aeroméxico, SKYE GROUP y menciones a muchos aliados de la Delegación de Monterrey donde tuvimos citas de negocios. Así mismo elaboramos una presentación que facilitamos en la sesión el cual difundimos en el blog.

Datlas Conferencia Dasha OctSevilla Evento from Pedro Vallejo Castillo

** Conoce nuestra participación en #SXSW South by south west en Austin acompañando a #PEAKNL

¿Cómo cerramos y qué nos llevamos?

A que los avances en productos como DASHA y otras iniciativas Datlas cuentan con un nivel de madurez para buscar crecer fuera de México. Así mismo México continua impulsando Turismo en otras regiones y es bueno ver que en asociación público-privado prosperan nuevos proyectos de colaboración.

Desde Datlas estamos entusiasmados por el crecimiento en Iberoamérica. Y buscaremos nuevas alianzas para crecer en mercados hispanohablantes .

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Equipo Datlas

Hablemos de Retail… ¿Cómo saber impulsar la rentabilidad para llegar a nuevos clientes usando diversas herramientas?- Investigación Datlas

Durante los últimos años, hemos visto importantes cambios y óbstaculos económicos, lo que ha sido considerado un verdadero reto. Incluso hoy, el panorama a simple vista del Retail sigue en un estado constante de evolución y depende en su mayoría del comportamiento del consumidor ( tendencias, seguimientos,experiencias, etc.). Ahora es más importante que nunca ser ágil y encontrar nuevas formas de conectar con los consumidores, optando por momentos donde se encuentren más al pendiente y receptivos del mensaje que queremos transmitirles.

Por ejemplo: combinando IA y la experiencia de poder llegar a más clientes

*También te puede interesar: Potencializa tus ventas con Chat GPT ¿Cómo la inteligencia artificial puede impulsar tu negocio? -INVESTIGACIÓN DATLAS

Primero, ¿Qué es Retail?

El retail, también conocido en español como «venta al detalle» o «comercio minorista», es un sector económico que engloba a las empresas especializadas en la comercialización masiva de productos o servicios uniformes a grandes cantidades de clientes. (Wikipedia)

Los cambios tecnologicos y sociales han modificado el comportamiento de compra dentro de los consumidores o clientes, lo que esta ocasionando que el término de retail tenga un problema en su definición. Como mencionamos arriba un retail es comprar en volumen para reducir costos y vender con el mayor margen posible, este modelo asume que el cliente pase necesariamente por un punto de venta físico, algo que con la difusión de internet y las tiendas en línea, ya no dan por sentado, brindando ahora como una solución concreta que ofrece al comprador.

Canales de venta

es imprescindible que dentro del segmento del retail exista un canal de venta, actualmente la más popular dentro de este sector es la venta por internet, en las grandes cadenas es muy común la ampliación de numerosos puntos de venta, lo cual permite el mejor aprovechamiento de costes comunes como pueden ser:

• Marketing.
• Publicidad.
• diseño de páginas web.

*También te puede interesar* 5 tendencias de analítica avanzada para retailers y cpgs – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Explora la guía retail de google

Google nos ofrece una guia retail para este 2023 donde recopilan insights y herramientas recientes que nos permiten adaptarnos mejor al mercado y responder más rápido a los cambios, mantener ventaja competitiva y seguir siendo rentable

1) Llega a clientes cautos que tienen nuevos valores:

En la actualidad, los consumidores se plantean las compras de forma distinta. Ahora son más cuidadosos y están dispuestos a dejar atrás marcas y experiencias en las que confiaban en el pasado.

Ofrece más que un buen precio

Incluso en un clima economico de incertidumbre, los consumidores no tienen por que ir siempre a la caza de ofertas. En lugar de eso, buscan opciones que les proporcionan, valor, calidad y un buen servicio de atención al cliente. También, trata de limitar las compras impulsivas y priorizan los articulos esenciales

Atrae a nuevos compradores en un contexto en que la fidelidad a la marca se desvanece

Con una actitud más consciente y reflexiva por parte de los consumidores, la fidelidad a la marca tiene menos peso en las decisiones de compra. los compradores se muestran cada ve más predispuestos a probar marcas, empresas y productos nuevos que puedan estar en sintonía con sus necesidades y valores.

Inspira a los clientes precavidos con Google

En medio de esta oleada de cambios en el comportamiento de clientes, hay algo que sigue igual: los consumidores siguen recurriendo a Google para descubrir los productos que les interesan.

2) Mejora la notoriedad de marca y la consideración durante el descubrimiento

Los clientes buscan constantemente empresas que les aporten un valor justo y les ofrezcan una experiencia de compra positiva. Y, como en el recorrido de compra pasan más tiempo en la fase de consideración, para las marcas es más importante que nunca estar presente en esos momentos de descubrimiento.

58% de los consumidores en Argentina y el 54% en México afirman que les gusta estar pendientes de nuevas marcas, aunque no tengan pensado comprar.

Concordancia amplia y Smart Bidding

La concordancia amplia te ayuda a llegar a nuevos clientes mostrando tus anuncios a compradores cuando hacen búsquedas relacionadas con tus productos o servicios. Combínala con Smart Bidding para asegurarte de que pujas con el importe adecuado por cada búsqueda que te pueda ayudar a alcanzar tus objetivos de rendimiento.

ejemplo

CarParts.com, un minorista de autopartes, registró un aumento de ingresos del 23%, un crecimiento de la tasa de conversión del 16% y del 18 % en el retorno de la inversión publicitaria de la mano de la concordancia amplia.

Anuncios adaptables a la búsqueda

Los anuncios de búsqueda responsivos te permiten mostrar los anuncios apropiados a los compradores adecuados, en función de sus búsquedas. Ahorra tiempo añadiendo a Google Ads distintos títulos y descripciones, y la plataforma mostrará las combinaciones más relevantes a los clientes. 

Convierte a los usuarios en clientes con Youtube

YouTube ofrece videos con muestras de productos a más de 2.000 millones de usuarios E.stos videos desempeñan un papel importante en los recorridos de compra de los clientes, ya que les dan la información que necesitan para pasar de la fase de inspiración a la de consideración y, de ahí, a la de compra.

Campañas de video de acción con feeds de productos

De media, se observó un aumento de más del 80% en las conversiones en vídeo in-feed de las campañas de vídeo de acción con feeds de productos.

3) Destácate en internet para maximizar tus beneficios

Se prevé que el comercio electrónico internacional siga creciendo este año, por lo que los minoristas se tendrán que abrir paso en un mercado mucho más competitivo para lograr conversiones. Para ello, deben conocer muy bien las necesidades de los clientes, además de desarrollar un plan que les permita llegar a ellos online para comunicarles de forma rápida y clara las ventajas de sus productos.

Mantenerse agil para atraer a los consumidores en diferentes canales es una tarea complicada por lo cual Google IA puede ayudarte en esa cuestión. un ejemplo de ello son las campañas de Búsqueda y de performance Max potenciadas por IA.

En el caso de Natura Cosméticos, tras activar Performance Max con Feed, logró incrementar +95% las transacciones a un costo -38% menor que con las Campañas inteligentes de Shopping.

Igualmente la app que utilicemos puede ser aprovechada positivamente para forjar relaciones más solidas con el cliente, es decir gracias a funciones como autopago y programas de fidelización, puedes mejorar la experiencia de compra

*También te puede interesar: 3 reflexiones sobre «social dilemma» (el dilema de las redes sociales) documental en netflix y un ejemplo mexicano- COLUMNA DE OPINION DATLAS*

Diferencia a tu negocio para construir confianza y valor

A aquellas marcas que refuerzan el valor significativo de sus productos les resultará más fácil atraer a clientes nuevos y existentes. En concreto, el 53% de los consumidores encuestados en México afirman que la calidad de un artículo es la información más útil que las marcas pueden comunicar cuando se plantean comprar un producto, seguido por las ofertas o promociones (46%).

4) Aumenta las ventas omnicanal

Los clientes de hoy compran en la web, las aplicaciones y en la tienda, y esperan una experiencia uniforme en todos los canales. Esto implica que las marcas tengan que desarrollar una estrategia de marketing omnicanal para garantizar la satisfacción del cliente e impulsar las ventas online y offline.

Factores como:

• Ayudar a los clientes a encontrando creando un perfil de empresa en google y productos disponibles en tienda
• Usar campañas online para incrementar las transacciones
• Smart Bidding para adaptarse al comportamiento de los consumidores

5) Atrae a los compradores durante la temporada de Fin de Año

Según el último paso de la guía retail de Google Nos habla de anticiparnos a fechas donde los picos de ventas se presenten mayormente (como la Navidad o Fin de Año). Los consumidores quieren tener tiempo para comparar precios y buscar marcas que puedan ofrecer buenas ofertas sin renunciar a la calidad de los productos ni a la experiencia del cliente.

En este paso nos sugieren enre otras cuestiones visitar páginas de estadisticas como Google Ads, Performance Max y añadir infrmación sobre promociones, precios rebajados,devoluciones y reembolsos.

Igualmente la guía nos recalca que lo ideal es buscar momentos más allá de las Navidades y las fiestas para conectar con los clientes. Pensar en que eventos culturales y temporadas de compras son más revelantes para el negocio y hacer planes en función de ello para lograr una relacion continua con ellos a lo largo del año. Nos brindan además de la guía el calendario y los insights para perminitrnos conectar mejor con las audencias y responder a sus nuevas inquietudes y necesidades.

Hasta aquí nuestra columna de hoy, ¿Consideras alguno de los puntos de la guía útil para el ámbito del Retail en tu empresa?

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Equipo Datlas

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Fuentes

Tu Guía Retail 2023

Retail-Wikipedia