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El Lanzamiento de Datlas Academy está casi listo – STARTUP DATLAS

Las startups-scaleups no podemos estar orientadas a un sólo productos y/o servicios. No ensamblas un equipo de emprendedores cargados de innovación y experimentación para solamente hacer “una cosa”. Si bien este argumento es muy debatible, la nueva ola de startups está pensando en orientar sus inversiones y tiempos al desarrollo de ecosistemas.

En este Norte y a la luz de la integración de un ecosistema de analítica y transformación digital en esta columna detallaremos los primeros pasos que estamos haciendo en Datlas para la formación de un ecosistema que lleva ya en piloto 6 meses operando de manera muy exitosa.

¿Qué significa pensar en ecosistemas?

Les contaré una historia. Hace tiempo comencé a correr y me pareció bastante más estimulante hacerlo mientras escuchaba música y/o podcast. En ese sentido me suscribí a #spotify para conectarme a contenido de muy buena calidad. Sin embargo al momento mis audífonos inalámbricos ya estaban obsoletos y fallaban. Fue entonces cuando busqué opciones y , a pesar de ser usuario Android, di con los Airpods de la marca APPLE.

Habitualmente, si eres un usuario de IPHONE, serían tu primera opción. Si eras como yo, de ANDROID, ni lo pensarías. Pero tras un par de sesiones de ejercicio quedé fascinado con su tecnología “noise-cancelling”, portabilidad y diseño. En 28 años no había adquirido ningún equipo de la marca de la manzana hasta ese momento.

Me encontré después en la necesidad de adquirir un nuevo equipo smartphone de trabajo y bajo una lógica similar adquirí un Iphone. Era genial la sincronización y la facilidad de uso de los audífonos. Mi experiencia con la marca de la manzana parecía que mejoraba por cada artículo de su ecosistema que obtenía.

Finalmente, quise agregar y regalarme de cumpleaños un reloj inteligente de la misma marca. Y lo que les puedo contar es que la experiencia de los 3 aparatos mejoro considerablemente.

¿A dónde quiero ir con todo esto? Aunque sea un ejemplo a veces trillado, APPLE ha generado líneas de ingreso alrededor de formar un ecosistema en donde cada nuevo lanzamiento representa un valor agregado a la experiencia global de marca ¿Será posible trabajar en algo similar cuándo hablamos de una startup de analytics cómo Datlas?

¿Cuál es el ecosistema de Datlas?

En realidad en Datlas entendimos que muchas organizaciones están encima de la ola de la “transformación digital ” y esto no sólo ocurre adquiriendo nuevas tecnologías y/o plataformas de analítica. En realidad la base de la transformación es el capital humano y durante los últimos 5 años hemos recibido invitaciones a impartir conferencias, cátedras y webinars con nuestros clientes para impulsar a mayor nivel la conversación de digitalización en los equipos internos.

Con esta misma motivación y para regresarle un poco a las comunidades que nos han visto crecer decidimos continuar impulsando este “Blog Datlas” y nuestro podcast “Café de Datos”. En donde hemos atraído audiencias de cientos de miles de personas que están pivoteando algunos aspectos de su carrera hacia la analítica y transformación digital.

En este sentido, iniciamos este año en etapa ALFA www.datlasacademy.com un experimento de plataforma en línea con mucho del contenido exclusivo que hemos desarrollado. De la mano con esto “pitcheamos” a algunos aliados la idea, confiaron en nosotros y decimos tomárnoslo más en serio.

Lanzamiento de Datlas Academy

Datlas Academy es una comunidad de aprendizaje habilitada por una plataforma digital de educación para capacitar jóvenes y ejecutivos que buscan actualizarse en conocimientos prácticos de transformación digital y tecnologías vigentes en LATAM de alto valor agregado

•Es una plataforma donde expertos pueden preparar y desarrollar cursos en línea para monetizar su conocimiento

•Es una plataforma donde expertos pueden preparar y desarrollar cursos en línea para monetizar su conocimiento

•Con programas en español preparados de manera didáctica y con talleres que presentan ejemplos de uso de herramientas

•Para instituciones y organizaciones el contenido puede darle más valor a su membresía

Una comunidad con 3 tipos de usuarios

1) Maestros

2) Alumnos

3) Instituciones

Alianzas con organizaciones e instituciones para enfocar aprendizaje de transformación digital y analítica en su gestión del cambio organizacional.

Te invitamos a suscribirte dentro del mes de Septiembre para ser de las y los primeros con acceso a esta plataforma. Obtendrás de manera gratuita 3 cursos de bienvenida: 1) Storytelling de Datos ; 2) Introducción a la Ciencia de Datos y 3) Definición de KPIs para tu organización. Regístrate en www.datlasacademy.com

Hasta aqui la columna de hoy. Síguenos en redes @DatlasMX para conocer más de nuestros lanzamientos del 2021.

Nota especial: Agradecemos infinitamente a las marcas, aliados y a nuestro equipo de desarrollo en Datlas que han potencializado este lanzamiento para que salga en tiempo y forma.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿cómo detectar fake news manualmente? – investigación datlas

Hemos hablado antes de “Fake News” en este blog y con motivo a una serie de noticias falsas que se dispersaron en “Whatsapp” este fin de semana que pretendían dar un mensaje del “Secretario de Economía de Nuevo León” quisimos compartir y reforzar este tema.

En este episodio haremos hincapie de algunas técnicas para detectar “fake news” y repasar los puntos más importantes en este ejercicio. (Usaremos como fuente esta columna: https://www.visualcapitalist.com/how-to-spot-fake-news/)

¿Qué tipo de contenido falso existe?

  • Parodia o engañosa
  • Conexión Falsa entre el encabezado y el contenido
  • Contenido confuso
  • Contexto falso en tiempo o lugar
  • Contenido con fuentes anónimas o no identificables
  • Contenido manipulado
  • Contenido 100% fabricado

***Te puede interesar “Radiografía de Fake News en México”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/06/20/fake-news-radiografia-en-mexico-columnas-de-opinion-datlas/

¿Cómo se puede detectar ?

  • La fuente – Cuál es la historia, quién la investiga y/o comparte
  • El URL (liga de website) – Es conocido el sitio web o tiene algún respaldo. Si, por ejemplo habla sobre una nota mexicana sería más confiable que termine en “.com.mx”
  • El texto – La ortografía y puntuación tendrá que ir de acuerdo a la seriedad de la nota
  • La información – Revisa las citas de otros autores y valida la información en otras fuentes
  • El autor – Si lo buscas encontrarías otra nota de la misma o el mismo autor
  • Fuentes de respaldo – Revisa la información vinculada en links que te lleven a otros sitios
  • La fecha – La publicación es oportuna, actual o es una re-publicación de otro momento en el tiempo
  • El sesgo – Considera si tus creencias afectan el proceso de validación de la nota
  • Experta – Tiene alguna referencia estilo académica y está hecha de manera correcta

*** Te puede interesar “Fake News en tiempos de COVID-19”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/04/20/fake-news-en-covid-19-la-2da-pandemia-conferencia-talend-land-tv-2020/

También te dejamos el video de la charla completa que se impartió en “LAB NL de CONARTE” en Nuevo León, México.

Hasta aqui la columna de hoy. Te invitamos a continuar aprendiendo con nuestro contenido y a no perder la oportunidad de suscribirte a Datlas Academy. Esta nueva iniciativa que lanzamos para incrementar el aprendizaje de analítica y transformación digital en la comunidad de LATAM.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

Generar proyectos y áreas de datos exitosos está directamente relacionado al capital humano. Es decir, para poder avanzar con proyectos de analítica que abonen a la transformación digital de nuestras organizaciones es necesario mapear y desarrollar talento. Pero ¿Cómo lograrlo de manera ágil y sencilla? En esta columna hablaremos del sistema ILUO que nos permitirá monitorear las habilidades dentro de nuestro equipo de datos.

** Te podrá interesar ¿Cómo detectar un impostor de datos?

Como ejemplo, estas habilidades para un departamento de datos en una organización de mediano tamaño

El objetivo del sistema ILUO es desarrollar y administrar habilidades dentro del equipo a nivel departamento (No a nivel individual).

Dentro de una matriz se coloca los miembros del equipo del lado izquierdo, las habilidades en la parte superior y dentro de la matriz se categoriza con respecto al dominio de cada habilidad por miembro del equipo.

Las siglas ILUO tienen un significado gráfico y representan el avance que se va teniendo en el desarrollo de los empleados de la organización. La cantidad de líneas que forman cada letra indica el nivel de madurez de cada empleado. Los cuatro niveles de habilidad ILUO indican:

Nivel I: Aquellas personas que se encuentran en capacitación para conocer y cumplir con su tarea, sin intervenir en los procesos.

Nivel L: Aquellas personas que ya intervienen en los procesos, pero no están calificadas para operar sin supervisión.

Nivel U: Aquellas personas que ya están acreditadas para cumplir con su tarea bajo los estándares y el tiempo requerido.

Nivel O: Aquellas personas que ya han acreditado todos los niveles de habilidad y recibieron una certificación para poder formar a otras personas.

**Te podrá interesar “Los 5 perfiles para un equipo de Datos”

¿Qué pasos hay que seguir para desarrollar una matriz de habilidades en un equipo de Datos?

  1. Identifica y enlista las habilidades de tu departamento de datos
  2. Enlista el “staff” en los renglones de la matriz
  3. Identifica del 1 al 5 el mayor nivel en que cada miembro del equipo se desarrolla en esa habilidad
  4. Una vez que tenemos calificadas estas habilidades, hay que presentárselo al líder de equipo y desarrollar un plan de acción (Capacitación, nivelación, apoyos, entre otros.)
  5. Finalmente comprometer fechas y dar monitoreo constante

** Te podrá interesar “¿Por qué pueden fracasar los proyectos de datos?”

¿Cuáles son las ventajas de implementar el sistema ILUO?

·Incrementar la calidad de sus productos y/o servicios

·Reducción de desperdicios

·Mejorar la satisfacción de sus clientes internos y externos

·Lograr la continuidad operativa

·Se elimina o reducen ausentismo y rotaciones

·Aumenta la motivación de los empleados

·Desarrolla el sentido de pertenencia hacia la organización

** Te puede interesar nuestra columna sobre “Diseño de perfiles para áreas de analítica”

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a continuar aprendiendo en nuestro podcast y a suscribirte a nuestra nueva iniciativa en Datlas Academy donde obsequiaremos algunos cursos para mantenernos a la vanguardia en temas de transformación digital.

Fuentes

https://www.leanconstructionmexico.com.mx/post/sistema-iluo-qu%C3%A9-es-y-como-implementarlo-ejemplo-de-matriz-iluo

No te sientes al frente si vas en un carro blanco por gonzalitos (Caso de ANÁLISIS DE CHOQUES PARA NUEVO LEÓN, MÉXICO) – DATLAS INVESTIGACIONES

Aún con varios blogs escritos al respecto, los datos de los siniestros reportados de inicios del 2016 a mediados del 2018 en Mty NL, aún tienen mucho que decirnos. Y aunque pareciera un título alarmante, la realidad es que no lo es, ¿o sí? Como diría cualquier científico social: Depende. Quédate en este blog para descubrir la respuesta.

** Te puede interesar “Categorizando zonas con más choques en Nuevo León”

Si cualquier persona con suficiente equipo de cómputo para utilizar Microsoft Excel filtrara y contara las observaciones de la antes mencionada base de datos, se daría cuenta de los siguientes resultados:

  1. El color de los vehículos más chocado en ese periodo es el color blanco.

Seguido del gris, rojo, plata, y negro. Al quitar duplicados, sumar colores prácticamtente iguales, y ordenando de mayor a menor por cantidad de observaciones, obtenemos el TOP 10 se se ve en la imagen.

2. La parte del auto donde sucedió el choque más frecuente fue el frente

Seguido de la parte trasera, el cofre, el costado derecho delantero, y el costado izquierdo delantero. El procedimiento fue prácticamente el mismo que en el caso del color del vehículo, y gracias a ello tenemos el TOP 10 en esta segunda imagen.

3. Los choques de auto se concentran en su mayoría en la avenida Gonzalitos.

Por último, si proyectaramos un mapa 3D de las latitudes y longitudes, las cordenadas de los diferentes siniestros filtrados por tipo de vehículo, podríamos llegar a la conclusión de que en el mapa de autos, estos se concentran más en la avenida de Gonzalitos, mientras que en el camión se concentran por Ruiz Cortinez, y en los camiones ligeros por Madero.

Ahora bien, ¿debería de alarmarme por el título de este blog? Nuestra respuesta sería: no lo suficiente, y la manera más fácil de explicarlo es con el color del vehículo.

El hecho de que el color con más choques reportados sea el blanco, no quiere decir que dicho color sea el más propenso a chocar, porque no sabemos si es el color más comprado. Si por ejemplo casi toda la ciudad compró autos blancos y solo chocó 1 tercio, mientras que los autos rojos solo compraron 10 personas y todos chocaron porque es el color más propenso a chocar, el número de reportes entonces no nos ayuda mucho.

Algo similar sucede con la avenida Gonzalitos. Si solo nos basamos en los datos de los siniestros reportados, no podríamos comparar esta avenida con otras, al no estar seguros de cuantos automóviles la transitan, y por ende, no podemos asumir que es la avenida más peligrosa o propensa a sufrir un accidente. No es coincidencia que la hora con más choques es la 1:47pm, la cual cabe en lo que conocemos coloquialmente como la hora pico.

Como de costumbre, la intención de este blog no es asustar al usuario, si no compartir resultados interesantes de un análisis básico de datos, y generar conciencia de como un evento tan normal como un choque en esta ciudad, puede arrojarnos información interesante a compartir.

Hasta aquí la columna de hoy, no duden en visitar los otros escritos de esta base de datos o de la basta variedad de temas de analítica que hemos realizado. Pueden encontrarnos en nuestras redes sociales como @DATLASMX.

Adjuntamos el video echo por un aplicante para una de nuestras últimas convocatorias de ingreso a la startup, donde tenía que explicar esta y otras conclusiones interesantes de la base de datos en 6 minutos como máximo.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

¿Por qué pueden fracasar los proyectos de Ciencia de datos? – iNVESTIGACIONES DATLAS

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

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

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

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

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Problemas de Colaboración-Organización

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

Datos

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

Talento

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

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Herramientas y Presupuesto

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

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Cierre

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

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

Equipo Datlas

Keep it weird

El almanaque de Datlas.mx – ¿Cómo convertir los datos # –> a dinero $ ?

Hoy en día escuchamos en el ambiente de negocios #BigData y #Analytics por todos lados. Pero la verdadera pregunta que nos tenemos que hacer cuando de datos se habla es si finalmente poseerlos te puede llevar a ganar más dinero. Hasta ahora hay bastante gente hablando de que los datos son el nuevo petróleo de nuestro siglo, pero pocos mencionan cómo hacerlos dinero.

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En el blog de hoy te daremos 6 ejemplos prácticos de cómo convertir todos estos números, variables y estadísticas a más ingresos para tu negocio.

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Cuando queremos llevar de Datos a Dinero lo primero que hay que entender es que hay muy pocas empresas haciendo dinero directamente con Datos. En un par de años habrá “market place” de datos como tal, pero por lo pronto para que un dato se pueda explotar en tu negocio hay que llevarlo por varios procesos. En general estos son 4:DatosAlAprendizaje

Así que el primer mensaje es que, a menos de que seas un banco, un Facebook o un Google, tus datos no valen por sí solos, hay que llevarlos por un proceso para extraer su valor.

“Tus datos no valen por si solos, hay que llevarlos por un proceso para extraer su valor”

Tus datos inician siendo esos números en un excel que sabes que son interesantes porque te cuentan la historia del comportamiento de tus clientes o proveedores, pero para convertirlos en dinero tienes que:

  • Entender si la historia que te cuentan es  buena o mala estableciendo métricas, límites y calificaciones.
  • Luego comprender ¿Por qué pasó? Esto se logra seleccionando  variables respuestas y relacionándolas con todas las otras variables que pudieron generar un cambio.
  • Una vez que detectaste las variables que son más relevantes, con ellas preparas modelos de acción y proyección que te llevan a mayores ingresos en tu siguiente iteración.

La realidad es que hay muchísimas empresas apostándole a todos estos pasos que hemos mencionado (Un mercado en conjunto de $3.4 trillones de dólares de acuerdo a Gartner)

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Pero para aterrizar un poco esto a un negocio convencional compartiremos 6 formas de convertir datos en dinero.. ya sea que lo hagas usando datos de alguien más o de una forma sostenible donde con tu propia información mejores tus ganancias.

1. Marketing Digital – Apunta y dispara el mensaje correcto al usuario correcto

Facebook, Badoo, Linkedin, hasta las cadenas de correo electrónico; todos lo hacen. Las herramientas de marketing digital como las de Mailchimp, Facebook o Google ads te permiten segmentar tu publicidad.

En Datlas ayudamos a uno de nuestros clientes a usar los datos del perfil de clientes de su mejor sucursal para atraer nuevos clientes en su peor sucursal. Esto fue definiendo demográficos (edad, sexo, etc.) de su mercado meta y filtrando por código postal los anuncios en la terminal de publicidad de Facebook.

2. Marketing Tradicional – A qué mercado me acerco

Panorámicos, spots de radio, volantes, posters y todo tipo de marketing tradicional puede ser optimizado con datos.
Esto quiere decir que además de atraerte un mercado de más valor te ayuda también a reducir las pérdidas por anuncios que no generaban impacto.

Nosotros hemos apoyado en campañas de comunicación usando información de tráfico vehicular y peatonal buscando las mejores áreas de impacto. Trata de hacer lo mismo usando la observación, registrando códigos postales o direcciones de donde vienen tus clientes y pregúntales qué hicieron antes de llegar contigo para que tu marca pueda interactuar con ellos en algún punto de su día.

3. Pronosticar – ¿Cómo serán las cosas en el futuro? ¿Cómo planear?

La principal razón por la que debes almacenar datos durante un tiempo es para poder pronosticar y simular futuros escenarios. Esto te apoya generando estrategias que se traducen directamente en dinero.

Proyecta a 12 meses tus ventas de cada producto y ajusta, así podrás arreglar o colocar metas realistas, simular escenarios de promociones y saber hasta qué descuento en % puedes ofrecer para seguir cumpliendo con la venta deseada.

Un ejemplo de proyección con datos lo podrás encontrar aqui.

4. Optimizar – Aprende de tus errores y equivocate menos

Según datos del INEGI, los gastos hormiga representan el 12% del ingreso mensual. Hay que aprender a optimizar en la vida como en los negocios. Una buena gestión comercial incluye conteos y mediciones de todo lo que entra y sale del negocio.

Tus registros de inventarios son datos que tienen mucho que contar. En ellos puedes detectar qué productos están ciclando menos, cuánto tiempo te quedaste en desabasto de un producto y detectar robos o extravíos.

5. Promociones personalizadas

Digamos que en tu restaurante has notado que pierdes ingresos por menos venta de refresco y todos esos clientes están migrando a pedir soda o limonada a vasos con agua natural que ofreces gratuitamente.
Hablando con algunos clientes leales te cuentan que están volviéndose más sanos y cuidando de su peso.

Es el momento de cruzar tus datos “cualitativos y cuantitativos” para personalizar una promoción. Reformula tu inventario de bebidas, pídele a tu proveedor productos light y ten botellas de agua bien frías siempre a la mano. Hasta podrás incluir combos con bebidas más dietéticas y ofrecer más valor a tus clientes.

Nextrestaurants hace muy bien todo esto, revisalo aqui

 

Aquí termina nuestra columna de hoy, esperamos que te haya gustado y puedas hacer este año proyectos para convertir tus datos en dinero.

 

Si no sabes como usarlos o tienes más dudas contáctanos en www.datlas.mx

-Keep it weird-

Equipo Datlas

 

 

Fuentes:

https://www.wired.com/insights/2014/08/big-data-can-mean-big-money-big-losses/

https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2012/06/28/three-ways-to-make-big-data-make-money/3/#41862420379c

https://www.forbes.com.mx/cuidado-con-el-gasto-hormiga/

BigData Meetup Monterrey – Los tips para ser un científico de datos con #Twitter

¿Qué tan complicado es volverse un data scientist? … bueno mientras sepas de matemáticas siempre será sencillo saber por dónde empezar.

Esta semana recibimos la invitación de la comunidad de Big Data Monterrey a exponer en un meetup algún ejercicio que hayamos trabajado con información. Como también iban a asistir miembros de la comunidad de Python decidimos compartir todo lo que sabemos sobre el análisis de redes sociales.

Hace unos meses comenzamos a explorar cómo podíamos usar Twitter para entender la dinámica de una ciudad. Esto es porque en la red de twitter muchísima gente (alrededor de 30 mil por mes) publica a dónde sale, cómo se la pasó y qué estaba haciendo.

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Todo esta valiosisima información puede ser capturada con unas cuantas líneas de código y después analizadas para entender la dinámica de una ciudad. Aqui les dejamos una síntesis de la presentación que dimos en el Meetup para que puedan conocer todo.

 

En cuanto a nuestra experiencia el día de la presentación la verdad es que quedamos fascinados por la oportunidad que nos dieron. El “engagement” de los participantes salió a relucir. Nos hicieron muchas preguntas, pero al mismo tiempo nos compartieron algunas ideas que habían intentado trabajar antes.

 

Les queremos compartir que nuestro siguiente taller programado es en el INCMTY 2016 bajo el nombe de: Datlas, Tengo una idea ¿Dónde la pongo?

No se lo pierdan si quieren conocer más de lo que hacemos, de aprender más trucos de análisis de datos o tips de como usar grandes cantidades de información para mejores decisiones de negocio.

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https://www.datlas.mx/marketplace/

Nos seguiremos dando a conocer en este año para que más gente quiera usar nuestra plataforma. Por favor deja tus comentarios sobre la presentación y comparte este blog con todos tus amigos interesados en los #datos.

Saludos y -Keep it weird –

Equipo Datlas

www.datlas.mx

¿Qué hace la gente en Monterrey? – Los datos nos cuentan (Ejercicio con check-ins de Foursquare)

Viviendo por más de 20 años Monterrey uno sabe que en la ciudad después de arduas jornadas de trabajo y tráfico vehicular la gente busca formas de relajarse y pasarla bien. Pero… ¿Cuándo lo hacen? ¿A qué horas? y ¿Qué actividades los motivan a salir de casa?

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Nos propusimos responder estas preguntas utilizando datos de Foursquare, Swarm y Twitter.

Si nunca habías escuchado alguna de estas, resulta que desde hace unos años, muchos de los usuarios de estas redes sociales las utilizan para indicar dónde están o qué hacen.

Puedes hacerle saber al mundo del lugar que fuiste a visitar que nadie más conoce, del delicioso platillo que te sirvieron en tu restaurante favorito y que asististe a la final de temporada de tu equipo local con tus mejores amigos.

Ésto se realiza de la siguiente forma:

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Utilizando Foursquare/Swarm con tu GPS activado, señalas el lugar en el que te encuentras, añadiendo una foto si así lo deseas y compartiéndolo en Twitter. Una vez hecho esto, estará abierto a la comunidad para verlo.

¿Suena un poco tenebroso, no?

Para algunos es así, pero la verdad es que el hecho de compartir dónde estás y tus comentarios sobre los lugares que has visitado es una conducta que ha sido adoptada por los millenials. A su vez, esto ha permitido a los investigadores de datos tener registros de los lugares más populares de la ciudad y de muchos más hallazgos.

A partir de ello, buscamos responder las preguntas que nos planteamos inicialmente analizando los check-ins (registros de asistencias) del mes de Julio en Monterrey y generamos un reporte.

¿Qué encontramos?

  1. Los días que hay más actividad son primeramente después de la quincena. Claro, tiene sentido, recién te pagan lo primero que quieres hacer es disfrutar de los lujos que existen en Monterrey. Los sábados parecen ser los preferidos por la comunidad.

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2. Si lo vemos como días de la semana encontraremos que la actividad en viernes y sábado duplica el promedio de los otros días. Y aunque suene a sentido común, cuando investigas con datos es muy importante discriminar tus puntos que sobre-indexan para poner especial atención a la muestra de información que estás analizando.

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3.  Observando la distribución de actividades en fines de semana, encontramos que a partir de las 6 de la tarde hay un incremento en las visitas a parques y estadios, restaurantes y cuando el clima de Monterrey no se presta para ello, porqué no, al cine. (Aunque los regios sabemos que de una hora a otra ésto cambiará.)
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4. ¿Qué actividades fueron las que ocasionaron más tráfico? Entre los 6,000 diferentes lugares que registraron algún checkin, principalmente encontramos de motivadores eventos deportivos y estrenos de cine.

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Aunque quizás esto te parezca muy intuitivo, este tipo de ejercicios llegan más allá que ésto, pues tenemos la libertad de analizar por hora, por zona, por día de la semana y encontrar a donde asiste más público o en una aproximación muy real hacia dónde se está moviendo el tráfico. Ésta información resulta de gran utilidad para comercios que se quieren posicionar con consumidores, para definir mejores lugares en donde expandir su negocio o para entender la dinámica del día a día de cierto grupo de población. Ejemplos:

  • ¿Dónde pongo mi negocio o dónde expando?
  • ¿En qué zonas me puedo anunciar dado que hay más tráfico de personas en fin de semana?
  • ¿En qué lugares los clientes son más exigentes con sus comentarios?

Este tipo de información estará pronto integrada en nuestra plataforma de inteligencia comercial: www.datlas.mx. Te invitamos a conocerla y si tienes algún comentario o estás interesado en usar datos como estos nos hagas saber en direccion@datlas.mx

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Esperamos que les haya gustado, dejenos sus comentarios. Saludos

Equipo Datlas

-keep it weird-

 

Tendencias de negocio 2016 – ¿Qué va a mover masas este año?

¿Qué son las tendencias y por qué es importante seguirlas?

Una tendencia es un patrón de comportamientos durante un periodo de tiempo. Cada inicio de año viene con las suyas y los gurús de #mercadotecnia y negocios se dedican a dar su punto de vista sobre ellos.

Al entender las tendencias no traemos más que nuevas alternativas de comprender por qué está cambiando la forma en que las personas consumen.  La clave es interpretar estas tendencias y adaptarlas a las decisiones que tenemos que tomar en nuestro negocio.

¿Cómo debemos de leer las tendencias?

Como una guía para tomar las siguientes decisiones:

a) Comunicar a mi mercado adaptándome ( Un meme o video “matón” en lugar de párrafos de mensajes en facebook –> Tendencia de marcas auténticas 2014)

b) Desarrollar nuevos productos ( El norte y prensa comunicando noticias en vídeos de 1 minuto en lugar de notas enormes –> Tendencia de micromomentos 2015 )

c) Dejar de hacer cosas “pasadas de moda” ( El bronco, Uber y Amazon… nadie te habla por TV… lo hacen por tu celular o redes sociales –> Tendencia conectividad 2015)

Lo que ahorita te suena lógico en algún momento nació porque alguien lo estudió como tendencia.  En esta columna te contaremos de lo que viene en el 2016 para que puedas tomar la mejor decisión en tu planeación de startup y negocio.

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6 Tendencias para 2016

  1.  Micromomentos

Vivo de forma apresurado y tengo micromomentos en mi día para que las marcas me puedan hablar… más vale que no me hagan perder mi tiempo

Esta tendencia la documentó #Google y busca capitalizar la forma en que los smartphones cambiaron nuestra vida. Tiene todo un manual de cómo se debe comunicar una marca y los errores que debes de evitar.

2.  Experiencia de compra

Rápido, simple, sencillo no me pongas a descifrar

Es el diferenciador de hoy en día… Experiencia de compra es desde el “olor a carro nuevo” o “el olor a café” hasta la sonrisa con la que te despide el vendedor en uan tienda.

3. Hiperconectividad

Estamos sobreconectados, ya no es novedad, pero eso significa que estoy a un click de distancia de comparar tu producto, precio y marca con cualquier otro

No sólo se traduce en una robusta presencia en web, está más cercano a la riqueza del contenido de innovaciones y productos al alcance de todos. Si no le permites conocer tu precio y producto de forma clara al cliente lo vas a perder.

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4. Mente abierta

No soy hipster, pero pienso diferente porque he crecido con guerras, crisis económicas, cambios religiosos y políticos y globalización que me hacen entender que no todos tienen que ser como yo.

Libros (50 shades), películas (la dama danesa), aplicaciones (tinder)… nos abren la menta a aceptar nuevas conductas y con esto nuevas marcas.

5. Evangelista para bien o para mal  ( Todos quieren argumentar)

Predico y tengo una opinión sobre todo… si es algo que realmente odio haré sonar fuerte mis redes sociales para que toda tu industria se entere.

Los consumidores son seres colectivos y buscan respaldar su gusto u odio con la energía de sus círculos sociales. Una mala primera impresión puede ser imperdonable en toda una industria.

6. Nada me sorprende (consecuencia millenial)

En mi mundo hay carros que se manejan solos, nanotecnología, realidad aumentada… para sorprenderme tendrías que hacer a Skynet o por lo menos teletransportarme 

¿Qué es lo que viene? Ya la mayoría de los lanzamientos son vistos como novedades… los consumidores son más díficiles de cautivar. La mayoría de los negocios en los últimos 5 años se extinguieron por que no supieron identificar y comunicar un valor diferenciado.

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Esto es todo por la columna de hoy, espero que haya sido de valor para ti y si te gusta por favor compartela en redes sociales para que más personas puedan leerla.

Estamos de regreso y seguiremos bloggeando consejos y novedades de emprendimiento tecnológico este 2016

Saludos…. Keep it weird…

@PedroVallejo4

 

 

 

¿Qué puede aprender un emprendedor de un mercadólogo? (+ de lo que ves en Marketing 01)

Qué tal, el día de hoy escribiré en colaboración a mi colega @ReptilMkt  citando a la última nota de su blog de #Mercadotecnia reptil.mx .

Los mejores emprendedores tienen de cierta forma material de mercadólogo. Entre muchos aspectos que definen a alguien que inicia un negocio hay que tener habilidad para dar a conocer y aterrizar ideas de negocio a las necesidades de un grupo de consumidores.

En la siguiente nota compartimos algunos aprendizajes clave que un emprendedor tendría de las capacidades que usualmente se encuentran en un mercadólogo.

1) Comunicación efectiva

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De chicos en la escuela nos enseñan a escribir y leer. Sin embargo no siempre tenemos las mejores habilidades para comunicar nuestras ideas y pensamientos. Hay profesiones como mercadotecnia y comunicación que se pueden encargar de esta labor usando estructuras de pensamiento para definir en frases “marketeras” tu producto o servicio.

2) Estrategias de atracción

segmentacion

Desde que comenzó la revolución de redes sociales y Social Data ¿Qué profesión ha tomado mayor relevancia en estas labores? Respuesta: Mercadotecnia. Hay que utilizar habilidades de segmentación de mercados para establecer líneas directas de comunicación con el nicho de mercado al cual quieres llegar. Desconocimiento sobre como atraer clientes puede generar perdidas económicas y de tiempo así que hay que tratar de recibir toda la ayuda posible en esta parte del desarrollo de tu startup.

(Les dejo un link a la mejor columna de estrategias de atracción que he visto)

3) Definición de las 4 P

marketing mix

Las 4 p (+1): plaza, producto, precio y promoción. Si alguna vez has usado Business CANVAS o has preparao un plan de negocio seguro los haz tomado en cuenta. Estos son conceptos que se tienen que definir para “saber de qué se trata tu negocio”. Algunos inversionistas prestan atención a este soporte para justificar tus flujos financieros esperados.

4) A investigar y entender consumidores

investigacion

Por sus clases de investigación de mercado tienen un perfil intuitivo que cualquier emprendedor debería poseer. Un “maker” tiene que validar sus ideas e inovaciones constantemente. Para esto hay que tener buenos elementos en la parte de encuestas, evitando el sesgo, en la parte de análisis y comunicación de resultados.

5) ¿Complicado? Haz un  BRIEF

(Tomado de reptil.mx )

La traducción de Brief al español es “Breve”, y por tanto un Brief de Mercadotecnia es un documento estructurado que incluye todas tus ideas.

(…) Básicamente, es dejar establecido con antelación todo lo que se realizará, de manera que tu y tu equipo puedan entender la idea en cualquier momento, y en caso de que se incorporen nuevas personas puedan leerlo y entender el contexto y los objetivos de la estrategia; además, así surgirán nuevas ideas y podrás mejorar las que ya tenías.

En el documento debes incluir los siguientes 5 puntos importantes:

a) Objetivos de la estrategia, campaña o actividades.

b) Tiempo total que durará el proyecto, así como de cada actividad a realizar (recomendable usar diagrama de Gantt).

c) Target al que van dirigidos los esfuerzos. Debemos saber su nivel socio económico, características demográficas y análisis de su consumo.

d) Concepto general de las actividades.

e) Propuesta final que incluye bocetos, guiones, grabaciones, pruebas etc.

Esto es todo por hoy. Espero que te haya gustado la columna y si sientes que hay otros aspectos importantes que se puedan aprender de cualquier profesión comparte. Si eres orgullo mercadotecnista, también comparte.

Saludos

@PedroVallejo4, “Keep it weird”