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Un plan para iniciar en E-commerce en tiempos de cuarentena (E-commerce, Podcasts, entre otros) – Datlas Research

Otra semana más de cuarentena, pensamos que podemos demorar un mes en que todo el tema de distanciamiento social nos juegue. O dos, o tres. Mientras tanto las reglas del libre mercado y oferta-demanda comienzan a cobrar más fuerza. Los denominados “brick – mortars” y las marcas de modas han quedado perplejas ante el efecto dominó de la pandemia en sus estados financieros. Primero las contracciones en las bolsas de valores, luego las empresas, los empleos y finalmente las carteras y el abasto familiar de las personas. Pero ¿Esta es la realidad de todas las industrias? ¿Hay excepciones? ¿Habrá un canal más adecuado?

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En la nueva economía que nos espera probablemente se cumplan los principios de “Darwin”, nos referimos a la selección natural. Si vinculamos esta lógica al efecto de la pandemia en la economía podemos poner atención en la importancia que están tomando los canales digitales, la cantidad de emprendedores y empresas que hoy, con urgencia, quieren sumarse a un canal digital y los cambios de hábito en el nuevo consumidor.

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¿Quién lideró la transformación digital en tu compañía?                                             A) Director(a) General ; B) Director(a) de Tecnologías; C) COVID-19

En esta columna  hablaremos sobre cómo los canales digitales, particularmente en “e-commerce” se han destacado entre otros canales de venta por la casi carente necesidad de interacción social en sus transacciones. Daremos algunas ideas para tomarte más enserio los negocios en línea y cómo el análisis de datos te puede ayudar a llegar a las metas de forma más rápida.

Destacados

A continuación, inspirados en el reporte de Stackline que contrasta la variación de categorías transaccionadas por canales “e-commerce” de Marzo 2020 contra Marzo 2019 presentamos algunos resultados interesantes.

A continuación el nombre de la categoría acompañada de la cifra de variación en %.

Top 20 de categorías con más crecimientos durante COVID-19

  1. Guantes desechables +670%
  2. Máquinas de Pan +652%
  3. Medicionas para la tos o resfríado +535%
  4. Sopas +397%
  5. Granos y arroz seco +386%
  6. Comida empacada +377%
  7. Copas de frutas +326%
  8. Equipo para entrenamiento (pesas) +307%
  9. Leche y crema +279%
  10. Insumos de limpieza para trastes +275%
  11. Toallas de papel +264%
  12. Jabón de manos y sanitizador + 262%
  13. Pasta +249%
  14. Vegetales +238%
  15. Harina +238%
  16. Toallas faciales +235%
  17. Medicina para alergias +232%
  18. Salud para la mujer +215%
  19. Cereal +214%
  20. Generadores de poder +210%

Top 20 de categorías con mayor caída durante COVID19

  1. Maletas y equipaje -77%
  2. Maletines -77%
  3. Cámaras -64%
  4. Trajes de baño para hombres -64%
  5. Ropa de novia -63%
  6. Ropa formal de hombres -62%
  7. Trajes de baño para mujeres -59%
  8. Playeras de neopreno para agua -59%
  9. Zapatos atléticos para hombre -59%
  10. Bolsas de gimnasio -57%
  11. Mochilas -56%
  12. Equipo de buceo -56%
  13. Trajes de baño para niñas -55%
  14. Equipamiento para béisbol -55%
  15. Artículos para fiestas y reuniones -55%
  16. Equipo de protección para motociclismo -55%
  17. Bolsas para cámaras -54%
  18. Vestidos y trajes para dama -53%
  19. Botas para mujer -51%
  20. Bastidores de carga para autos -51%

Más ejemplos del reporte completo de Stackline:

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Atributos importantes

No sólo se trata de arrancar una tienda porque conozco a X o Y persona que me puede proveer a buen precio cierto producto. Al menos hay que dedicarle un par de días a la ideación y sobre todo a las selecciones técnicas.

¿Me conviene más subirme a un canal existente o crear el mío?

La respuesta es depende. Si tienes una marca con reconocimiento local o nacional vale la pena hacer tu propia apuesta. Una marca de juguetes muy conocida en Estados Unidos “Toys R Us” tomó la decisión de depender de Amazon como su canal principal digital. Durante un tiempo tenían ciertas primicias y exclusividades para algunas categorías. Conforme Amazon subió su dominio en la arena comercial, tanto físico y digital, fueron integrando competidores y proveedores directos de juguetes. De pronto Toys R Us cayó en ventas en canales digitales y hace un par de meses quebró. Hay que tomar en cuenta que una marca puede diversificar su presencia digital, por lo tanto tendrá que planear qué reglas define en canales físicos, en canales digitales y en canales de terceros.

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Por otro lado si eres un nuevo entrante es recomendable sumarte a canales como Mercado Libre, Amazon, Ebay, Linio, entre otros que podrán educarte un poco en la dinámica del negocio en línea, conectarte con pasarelas de pagos importantes así como protegerte de los contracargos.

¿Cuál plataforma es la indicada para iniciar si quiero hacerlo por mi cuenta?

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Hay que entender que hay distintos roles en el e-commerce. Hay jugadores que solamente juegan en la arena digital. Algunos híbridos, es decir, lo que catalogues en lo digital tiene potencial de que termine en un anaquel físico. Otros preparados para exportar, otro responsables de la logística e inventarios. En toda esta mezcla la recomendación sería atender los puntos de la venta que más están en tu control y con base a esto escoger la plataforma.

  • Adquirir insumos o productos a bajo precio (En tu control)
  • Importarlos o prepararlos para revender (Usa terceros)
  • Preciar, catalogar y promocionar en canales digitales (En tu control)
  • Entregas y logística (Usa terceros)
  • Atención al cliente (En tu control)
  • Reseñas y calificaciones (Usa terceros)
  • Devoluciones (Usa terceros)
  • Pasarelas de pagos y protección de contracargos (Usa terceros)

Con una ecuación como esta podrías tener el potencial de vender productos marginando cerca de 50%-60% dependiendo la capacidad de descuento por volumen que obtengas. Si te gusta esta propuesta de valor te resultará interesante explorar plataformas como: Ecwid, Shopify y/o Magento.

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Y la analítica ¿Dónde? ¿Cuándo?

Una tienda física tiene más de 14 puntos de recolección de datos. Estos postulados los hacemos en nuestras conferencias tratando de sensibilizar a las y los dueños de negocios acerca de como pueden capitalizar datos. En el mundo virtual hay una infinidad de puntos dependiendo las herramientas que utilices. Algunos journeys son:

  • Análisis de datos para seleccionar las categorías que conviene vender. Te recomendamos revisar la página https://camelcamelcamel.com/
  • Análisis de facebook ads y promocionales en tus publicaciones para ver qué segmento de audiencia tiene más enganche con tus post
  • Google analytics cuando nuestro cliente visita la página web podemos conocer su demografía, gustos, preferencias, comportamiento en el sitio web y desarrollar mejoras
  • En el catálogo de los productos que ofreces, podrías monitorear en tu plataforma como shopify o ecwid qué precios son los que mejor tracción tienen en tus productos
  • En el momento de entrega ¿Qué proveedor de logística tarda menos? ¿Cuál te cobra menos?
  • Entre otros…

Te invitamos a conocer nuestro caso de análisis de e-commerce en este vínculo:

Reflexión final

Durante el resto del año, tal como lo hemos comentado en nuestros webinars, continuará siendo una temporada dura en el sentido económico. Hay que continuar buscando nuevas tácticas para mantener a flote nuestros negocios y nuevas líneas de ingreso. El e-commerce es una buena opción, tomará un tiempo en aprender, pero una vez dominado sin lugar a duda será una habilidad digital que te servirá toda la vida.

Por nuestra parte, desde Datlas, recuerda que estamos aqui para aportarle ese granito de arena con la analítica para que tus operaciones sean eficientes, detectes y reacciones rápidamente a nuevas líneas de ingreso y no pierdas dinero en el intento.

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a escuchar nuestro podcast “Café de datos” para continuar aprendiendo de analítica. Recuerda compartir y difundir este blog con tus colegas que seguramente han tenido ganas de abrir una tienda, pero no se han atrevido.

Equipo Datlas

-Keep it weird –

 

 

 

 

OFICIAL: Lanzamiento de PODCAST “Café de datos” auspiciado por @DatlasMX

No hay fecha que no se llegue, ni plazo que no se cumpla cuando uno persevera en el intento. El día de hoy nos da un gusto publicar un proyecto que se ha cocinado desde el 2019 y nos ha tenido desvelados en 2020.

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Café de datos” es un podcast elaborado por la startup de analytics Datlas (datlas.mx). Tiene como objetivo difundir conocimientos, métodos, tendencias e historias relacionadas con la analítica de datos. El podcast va dirigido a una audiencia que busca iniciarse en la analítica de datos y emprendedores que tienen interés de conocer más sobre estos temas. Buscamos comunicar de manera sencilla y con muchos ejemplos este tipo de temas que le apoyen a la audiencia a profesionalizarse en big data, inteligencia artificial y algoritmos.

Cada temporada del podcast tiene 3 formatos de capítulos: 1) Analytics (Elaborado por el equipo Datlas donde explicamos conceptos claves), 2) Invitados (Integrando testimonios de expertos que nos acercan a las prácticas más importantes en la industria) y 3) Emprendimiento (Buscando motivar y sembrar ideas innovadoras en las personas que están buscando iniciar proyectos dentro y fuera de sus organizaciones).

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Lanzamos este 29 de febrero 2020 con 4 capítulos: 1) Lanzamiento, 2) Qué demonios son los analytics, 3) Big data en mi organización ¿Cómo la inicio? y 4) Invitado: Aldo Valadez ¿Cómo hacer Analytics a lo grande? ; La primera temporada subiremos nuevos capítulos cada semana.

Nos encantaría que nos apoyes suscribiéndose y compartiendo desde el app.

Sobre la organización

Como recomendación personal, te recomendamos escuchar esta súper entrevista que tuvimos con Aldo Valadez, director de analytics de Banregio.

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Hasta aqui el mensaje, continuamos generando contenido en más formatos para seguir democratizando el acceso al conocimiento de analítica de datos. Hoy damos nustro granito de arena.

Saludos

Equipo Datlas 

 

¿Cómo construir un CHECKLIST para iniciativas de analítica de datos? – Datlas research

Hace un par de blogs conversamos sobre cómo cerca del 70% de los proyectos de datos fracasan. Identificando el problema ¿No vendría bien una fórmula que reduzca este oportunidad de error? ¿Hay una receta? Pues la respuesta es sí y no es como la de la abuela, la receta del éxito en los datos no es ningún secreto. Tiene que ver con hábito, cultura y método. En esta columna profundizamos entre métodos que vienen de distintos ángulos: Academia, profesión, ciencia , entre otros para concretar un “listado” a estilo “checklist” de preparaciones para implementar un proyecto de analítica en una organización. Nosotros, desde Datlas, invitamos a las organizaciones a evaluar más de 100 puntos a la hora implementar nuestras tecnologías o cualquier tecnología de analítica. Para esta ocasión hicimos un resumen. Es importante aclarar que el sesgo de este escrito es hacia corporativos y empresas grandes, que tienen funciones repartidas en departamentos con responsabilidades específicas y la burocracia habitual de la estructura vertical de un gran negocio.

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I. Entendiendo el contexto

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Ya hemos discutido antes en ¿Cómo ejecutar una estrategia de Big Data en mi organización? como el contexto y los objetivos tienen principal relevancia a la hora de llevar un proyecto de analítica. Sin embargo cuando la iniciativa de datos arranca desde una gran organización hay otros puntos a clarificar para aumentar las probabilidades de éxito de un proyecto de analítica. Todos ellos tienen que ver con entender el contexto.

Si pudiéramos enumerar 6 elementos importantes qué tomar en cuenta son: Estrategia, datos, analítica, implementación, mantenimiento o soporte y restricciones.

Datlas_Playbook_prelaunchEn general, entender el contexto con la profundidad adecuada nos habilita a tomar todas las precauciones necesarias a la hora de diseñar los presupuestos financieros, técnicos y temporales de un proyecto.  De manera errónea muchas organizaciones le dan el mismo trato a un proyecto de analítica que a un proyecto de TI (Como activar un nuevo punto de venta o implementar un nuevo equipo de hardware). Sin embargo la historia e investigaciones de los últimos 10 años nos vinculan a que los proyectos de analítica requieren equipos especializados y esto es debido a que tienen un “checklist” distinto.

 

*También te puede interesar: Los 5 perfiles para una estrategia de datos éxitosa en mi organización. Y tener nuestroData Playbook Vol. II” GRATIS antes que nadie.

II. Generando un checklist personalizado para proyectos de analítica

Hay un montón de literatura sobre este tipo de checklist, pero siguiendo nuestra fuente favorita de “Fast.ai” encontramos la siguiente estructura a la hora de hacer un checklist para proyectos de analítica. Integra 6 aspectos, pero agregaremos uno más y al final de la columna explicaremos porqué.

1) Aspectos Organizacionales

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Debemos de iniciar cuidando los higiénicos, esto quiere decir los aspectos organizacionales que van en relación a las personas que llevarán a cabo la estrategia. La probabilidad de éxito en un proyecto de datos incrementa si se tienen métodos de trabajo en reclutamiento, ubicación de talento y medición de resultados. Estas 5 preguntas pueden servir de orientación.

2) Aspectos Estratégicos

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Una iniciativa de datos habilita un pronunciamiento estratégico de la compañía y no al revés. En este sentido los proyectos de big data e inteligencia artificial deben de responder y aportar a algunos de los objetivos estratégicos de la compañía. Sencillamente cada hora dedicada a junta, proyecto, investigación o desarrollo de un científico de datos deberá estar apuntando a cumplir un objetivo estratégico.

3) Datos

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El error común de las organizaciones es que inician por los datos, cuando en realidad previo a esto ya establecimos que deberían estar las personas, cultura y estrategia. Luego hay que invitar a los “técnicos” a participar en el checklist para validar el grado de factibilidad a la hora de consultar bases de datos específicas.

4) Capacidades analíticas

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Los datos son la materia prima, pero necesitamos a las mentes expertas que les van a sacar valor y nos guiarán hacia el cumplimiento de los objetivos establecidos. Estas capacidades incluyen, pero no se limitan, a evaluar herramientas óptimas para trabajar, programar ETL para formatear bases de datos en los formatos requeridos y la gestión general del proceso de obtención de valor. Similar a como lo comentamos en ¿Cómo convertir tus datos en dinero?

5) Implementación

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Este tema tiene que ver con el diseño experimental a la hora de implementar un ejercicio de analítica. Sobre todo para poder contrastar si haber integrado la analítica tuvo un cambio a favor o en contra de la manera en que tradicionalmente se hacía esa tarea. Por ejemplo,  si ahora implementaste un nuevo equipo, tecnologías e infraestructura para analizar el programa de lealtad de tu compañía ¿Cómo validas que la inversión haya retornado? Ahorraste en tiempos, ganaste más dinero, lograste mejores redenciones e las promociones que les enviaste. La sección de implementación se relaciona con los factores que definen el éxito del proyecto.

6) Mantenimiento

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Un checklist de éxito en proyectos de analítica tiene que contemplar los procesos de mantenimiento. Por ejemplo en este caso de revisar programas de lealtad hay que responder ¿Cómo será la carga de nuevos usuarios? ¿Cada cuándo? SI algo falla ¿Quién lo resuelve? ¿Cada cuándo se “refactoriza” o se retan los algoritmos?

Y vamos a ser redundante en uno,por temas de  experiencia propia, tendremos que incluir la importancia de analizar

7) Restricciones

Todas las preguntas asociadas a las restricciones en todas las áreas funcionales con las que colaboraremos. Pueden ser desde presupuesto financiero, tiempo disponible, recursos dedicados, otros proyectos activos, entre otros. Todo lo que vaya a tener un impacto o riesgo en nuestro proyecto puede afectar.

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Hasta aqui la columna de hoy, esperamos que después de haber leído esto tengas una mayor idea de cómo implementar un CHECKLIST para tu organización. Recuerda utilizar estos recursos como inspiración y adaptarlo al contexto y madurez tecnológica de tu negocio. Recuerda compartir y no olvides registrarte al nuevo “DATA PLAYBOOK VOL II” que estaremos liberando muy pronto GRATIS. Sólo da click en la liga.

Elaborado con ideas y experiencias propias de la startup DATLAS e inspirado por la fuente: https://www.fast.ai/2020/01/07/data-questionnaire/

10 Tendencias de negocios 2020 – Datlas research

Iniciamos el 2020 con toda la intensidad que viene acompañada de una nueva década. Para esta primera columna nos inspiramos en compartir información que hemos recolectado y que nos ha ayudado a nuestro proceso de planificación anual. Te interesará esta columna si tu organización, sobre todo, está pasando o planea pasar pronto por una transformación digital.

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10 Tendencias para el 2020

1) Continúa la adopción de tecnología y el compromiso con la transformación digital

Durante la década pasada los estudiosos y consultoras se dedicaron a encontrar la fórmula de crecimiento en un entorno tan cambiante. Tecnología, tecnología y tecnología. Entendiendo esto como la capacidad de una organización para absorber no sólo nuevas capacidades digitales, sino todos los métodos de trabajo que vienen acompañados de esto. Si había duda de que esto funcionaban la validación que algunas startups tecnológicas han puesto en el radar. Como organización tienes que estar atento a: Medir e incrementar la capacidad de absorción tecnológica, actualizar a tus equipos de trabajo y tener apertura a la innovación.

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2) Integración de máquinas y humanos

Pasamos de los homo erectus a los homo sapiens ¿Qué sigue? una simbiosis cada vez más cercanas entre máquinas y humanos. Computadoras como extensiones de trabajo de profesionales. Analítica con pensamientos y cálculos a velocidades sobrehumanas. Humanos incrementando su fuerza gracias a exoesqueletos, entre otros.

Si bien esto despierta algunas conversaciones éticas, una organización no se debería de quedar atrás. En lo que deberías capitalizar tu atención es: Estudiando e identificando las máquinas más modernas que puedan darte una ventaja competitiva y anticiparte a las implementaciones que tu competencia podría explotar si tu no lo haces.

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3) Nuevos métodos de trabajo

La transformación de  PMI a SCRUM, KAN BAN, AGILE, entre otros… a traído ciclos más rápidos de producción así como mejor uso de recursos. Nuevos puestos de trabajo como gestores de proyectos, scrum master y líder de cambio han sido de los reclutamientos más claves de los últimos años. Los equipos dentro de la organización deben de actualizarse a las mejores prácticas para su industria y cumplir con los rituales de seguimiento de proyectos de manera obsesiva. Si es posible hasta que los resultados de estos tengan impacto en los bonos de la compañía.

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4) Diversidad por todos lados (oferta y demanda)

En tu operación, dejar de contratar de una sola profesión, escuela e ideología se ha vuelto necesario si quieres ser empático con el consumidor que está allá afuera. La diversidad bien comunicada se reflejada en productos y servicios que se adaptan cada vez más rápido al mercado. Como líder en tu organización deberías poner atención a cumplir con cuotas de diversidad y a socializarlas con tu mercado.

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5) Combina valor de social con valor de negocios

El posicionamiento de las marcas va a cambiar en la siguiente década compensando el enfoque que las empresas le ponen a integrar valor social a su receta de negocios. La disposición a gastar estará acompañada con la identificación a causas sociales y éticas. Cualquier estructura de generación de valor de negocio debe tener claridad en las formas que comunica la generación de valor y económico. Nuevos enfoques en actividades de marketing, responsabilidad social y altruismo deberán ser aplicados.

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6) Incrementos a presupuestos de Ciberseguridad 

Los riesgos de ciberseguridad son cada vez más latentes.  Lo que antes significaba dañar los sistemas de una empresa para validar una capacidad hoy es un negocio y existen granjas de personas apuntando a sistemas vulnerables de corporaciones para ganar dinero. Las organizaciones migrando a la “digitalización” deben establecer un presupuesto para para protegerse de estos ataques. Con especial atención a la siguiente lista:

7) Enfoque a resolver problemas cotidianos y masivos (Salud y Finanzas)

Nuevos negocios y lineas de ingresos enfocados en atender problemas masivos donde existen muchos puntos de dolor. Por ejemplo los lentos y costosos procesos de atención de salud. Lo desesperante que puede ser encontrar todas las semanas los tratamientos necesarios para alguna condición específica. De manera similar, la atención selectiva de los grandes jugadores de sistemas financieros permite la entrada a nuevos participantes.

Las compañías deberían estar alertas de las oportunidades en estos dos sectores y como las regulaciones le abren pasos a otras industrias para participar en resolver estos problemas de millones de personas.

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8) Transparencia en todos los sentidos, sobretodo en en el manejo de la privacidad de datos personales

Las marcas continuarán siendo juzgadas por la transparencia que ofrecen desde la forma en que generan sus productos, los participantes en sus servicios y la realización de su propuesta de valor sin atentar contra el entorno ecológico. En el mismo sentido, los usuarios de servicios buscarán con más interés a marcas que muestren un manejo de privacidad de datos con seriedad. La confianza en las compañías sera una moneda de cambio de más importancia y las organizaciones deberán enfocarse en generar campañas que incrementen estos lazos en específico.

9) SoLoMo seguirá creciendo y tomando más relevancia

SoLoMo (Social, Location y Mobile) es un tipo de usuario que consume contenido en el lugar en el que se encuentra. Las marcas, junto con sus propuestas de valor, deberán de enfocarse en atraer la atención de sus consumidores en “micromomentos”. Los equipos de marketing deberán de apuntar a la omnicanalidad de difusión y buscar generadores de contenido que puedan apoyar a difundir con más asertividad sus mensajes a audiencias específicas.

10) La tensión internacional incrementa y con ello la incertidumbre

Con Irán-USA, BREXIT, Rusia y China incrementan las tensiones internacionales. Se están perdiendo los miedos por entrometerse en asuntos extranjeros en las potencias económicas más importantes del mundo.  Habrá mucha atención en los movimientos de las potencias asiáticas así como en el nacimiento de nuevos segmentos de consumidores más informados y con mayor poder adquisitivo. Las organizaciones deberían estar vigilantes de estos procesos considerando que puedan tener impacto en tipos de cambio así como políticas de importación.

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Muy recomendado el reporte de BAIN. Podrás encontrar un vínculo al final de este blog.

 

Hasta aquí la columna de hoy.  Comenta qué tendencia te mantiene más ocupad@ en este inicio de año y cómo te estás preparando para incorporarla a tus actividades.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

Otras referencias:

Fuente:

 

Asi vivimos el DIGITAL PASSPORT en el MONTERREY DIGITAL HUB (Hay video…)

Durante 2 meses, en DATLAS tuvimos la oportunidad de participar en una experiencia única dentro del Monterrey Digital Hub (MDH), el DIGITAL PASSPORT. Tuvimos un proceso de innovación y transformación digital apalancando las actividades de networking, capacitación técnica, casos de estudio y webinars que el ecosistema del Hub tenía para ofrecer.

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En total fuimos 6 startups las que estuvimos participando: DATLAS, SORA, AlfaOne Technologies, Logykopt SCHEMA, Ayure y WellBook! 🚀 . El objetivo de esta columna es documentar y platicar de las bondades que tiene una startup al pertenecer a un ecosistema. Y al final de la columna dejarte un link para que tú también puedas participar con tu startup en un programa como ese.

4 beneficios de pertenecer al ecosistema del MONTERREY DIGITAL HUB

1) Son más que tremendas oficinas, dentro del Hub se cocina un ecosistema

Qué pasa cuando mezclas en el mismo lugar a las empresas más importantes de una ciudad, expertos de innovación y startups… se forma un ecosistema ideal para hacer negocios transformacionales. En nuestra estancia en el HUB tuvimos acceso a otras empresas que también son miembros y no sólo eso… acceso a conocimiento

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2) La comunidad (networking)

Nunca menosprecies el valor de un café o una cerveza en los negocios. A unos pasos de nuestra mesa de trabajo teníamos la experiencia del área común donde de vez en cuando había bocadillos y podíamos conectar con empresas a las que difícilmente tendríamos acceso de otra manera.

También logramos convivir y aprender con nuestros colegas “startuperos” compartiendo lecciones y técnicas para seguir haciendo crecer el ecosistema.

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3) Las capacitaciones y exposición a conocimiento de la mano de expertos

Los cursos se dividieron entre algunas capacitaciones a manos de la empresa Galvanize donde nos introducieron algunos conceptos de vanguardia y algoritmos para desarrollar en Python. Así como un programa continuo auspiciado por CEMEX donde expertos nos hablaban de cómo han implementado innovación en sus organizaciones.

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4) El spotlight (presentación de startups)

Spotlight fue el evento que dio un excelente cierre al DIGITAL ACCELERATION PASSPORT. Logramos exponer nuestro pitchdeck a corporativos y miembros de la comunidad del HUB. A partir de ahí conectamos con prospectos y pronto empezaremos a trabajar con clientes de esta comunidad.

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Cerramos con un testimonio de mano de Eduardo de la Garza Sánchez, General Manager del MDH quien comparte un poco de la impresión que se llevó la comunidad de nuestra startup DATLAS.

Hasta aquí la columna, agradecemos al MDH por la experiencia del programa. Al espectacular staff que nos estuvo apoyando en el proceso y nos quedamos como miembros del Hub durante la próxima temporada. Como quedamos les comparto la liga por si quieren aplicar a la siguiente generación del Digital Passport: https://forms.gle/Y9F9DzVvKZuepV518

100% recomendado. Y si visitan, pregunten por nosotros, nos dará gusto saludar.

Saludos

Equipo Datlas

Keep it weird

 

 

 

 

¿Big data en mi organización? Cómo puedo empezar – Datlas Research

Hemos tenido oportunidad de estar presentes en algunos de los foros y conferencias más destacados del país en cuanto a transformación digital se trata. Una de las preguntas qué más frecuentemente nos hacen cuando empezamos a entrarle a todos los conceptos de analíticos es ¿Cómo se empieza esto del big data? En esta columna daremos una guía resumida de cómo iniciar una estrategia de datos así como compartir algunas de las mejores herramientas para volver realidad big data en tu organización.

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Este es un blog para avanzados, si quieres familiarizarte antes con algunos conceptos puedes profundizar un poco más consultando nuestro DATA PLAYBOOK Gratuito.

¿Cómo aprovechar el Big Data? Dentro de las muchas definiciones nos centraremos en la que considera aprovechar la mayor cantidad de puntos de generación de información a los que tiene acceso tu organización. El primer paso lógico identificar la oportunidad para tu organización “mapeando” los datos a los que se le pudiera extraer más valor.  Puedes leer los ejemplos en  “Almanaque Datlas ¿Cómo convertir datos en dinero?” .

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Ideación para Big Data. Como cualquier fase en las estrategias de transformación digital, lo sugerido es integrar a los tomadores de decisiones y líderes de influencia en tu organización en talleres de ideación. Esto te servirá para integrar la visión estratégica de distintas áreas en tu estrategia de big data, ir gestionando el cambio cultural de manera más natural y enlistar los proyectos que más sentido le hagan a diversas áreas.

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Monetiza los resultados.  En algún momento tendrán que priorizar los recursos de la organización, obtener presupuestos y echar andar en los mejores calendarios algunos pilotos de propuestas.

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Durante toda la conversación es conveniente iniciar con KPIs (metas medibles claras) y alinear todas las decisiones durante los pilotos hacia estos objetivos. Siempre cuidando que estos KPIs puedan ser monetizables. Puedes leer también 15 métricas para tu PYME

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Selecciona a los perfiles adecuados. Hemos hablado mucho en nuestras conferencias sobre la relevancia de identificar las habilidades que requieren los retos que hayas mapeado en la organización. Un “skillset” o set de habilitades habitual para los retos de data science integran, pero no se limitan a: Computación, matemáticas, lógica, modelos predictivos, investigación, comunicación y aprendizaje computacional avanzado. Puedes leer también  5 perfiles para una estrategia de datos.

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Monitorea, ejecuta y repite. Una vez que ejecutes los pilotos. Decide dónde profundizar y genera actividades más recurrentes que vengan acompañados de metodologías. En cada iteración hay que buscar la mejora continua y la especialización. Puedes leer ¿Por qué no necesitas un data scientist?

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Hasta aqui la columna de hoy, si conoces a alguien que esté liderando una transformación digital y estrategias de analítica en su organización compárte este blog. También, no olvides consultar nuestro DATA PLAYBOOK Gratuito.

Saludos y gracias por leer.

Datlas

-Keep it weird.

Por qué no necesitas un Data Scientist (es Clickbait) en tu organización Parte 1 – Datlas News

Data scientist la carrera “más sexy” del 2018. Los científicos de datos son los mejores pagados.  Los datos son el petróleo del futuro. Habrá un déficit de 400k especialistas de big data para 2020. Si no estás avanzando con un equipo que desarrolle Inteligencia Artificial vas a quebrar.

¿Les suena conocido? No he dejado de escuchar en cada conferencia de empresarios que nos toca asistir aseveraciones de tal calibre. Justamente queremos hacer la reflexión sobre este tema en esta columna. Y que no cunda el pánico, no es una discusión de 1-0 o blanco y negro. Pero sí hace falta balancear el diálogo de si tu empresa necesita un especialista en datos o no. Iniciamos.

Ver en Medium.com

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Una organización, con o sin fines de lucro, va creciendo de manera orgánica conforme las necesidades van rebasando a los puestos. Al principio un par de personas gestionan el negocio, pero conforme va creciendo la operación es necesario buscar ampliar el capital humano. Después viene el tema de no tener personal ocioso y optimizar equipos y personas. Ya al final viene los puestos de innovación, que muchos lo ven como pirotecnia. Sin ofender a nadie, me refiero a que hay áreas que no impulsan directamente a la operación ya que su valor agregado va más dirigido a la báscula de ventajas competitivas.

En resumen, concédenos generalizar el proceso de la siguiente manera:

1.Nace la organización > 2.Crece en una sola gestión > 3.Se multiplica en distintas áreas >> 4.  Se optimiza constantemente >> 5. Innova en apuestas a ser disruptiv@

¿Dónde entran los Data Scientist (DS) ? ¿A qué horas me transformo con datos?

La mayoría de las organizaciones hacen estas inversiones en el paso 5) ¿Cuál es el reto? Cuando la cultura de innovación en la empresa no está 100% socializada y la ciencia de datos es un área que con muchos celos demanda atención, gobernanza y autoridad para sacarle valor a un activo de la compañía,(los datos) y reflejar la voluntad de entender que “Los datos no pertenecen  a ningún área o dirección, son de la compañía“.

¿Estoy listo para transformar mi organización con DS?

La primera evaluación es hacia tu organización ya que para implementar esta innovación tiene que lograrse esta cultura de innovación al mismo tiempo del timing tecnológico correcto. Es decir

  1. Si no estás listo para abandonar los excel-es que llevas operando y mejorando toda la vida. No contrates un DS
  2. Si te da miedo transferir procesos y responsabilidades a “cajas negras” que no vas a entender. No contrates un DS
  3. Si eres de los líderes que les gusta decir cómo resolver el problema, en lugar de ceder el problema y la resolución del mismo a tu equipo. No contrates un DS
  4. No entiendes los beneficios de la ciencia de datos o el potencial de tu información. No contrates un DS, terminarás concluyendo que “no sirve” sólo porque no supiste sacarle valor
  5. Y por último, si quieres un DS para que se la pase extrayendo datos y datos, mejorando tableros y visualizaciones. No contrates DS, ambos se frustarán por sólo estar dando la mitad de todo el potencial

(Tomado de inspiración B) citado al final del blog). El trade-off es claro, hay que evaluar.

Mucha crítica ….¿Y qué consejos son mejores prácticas para lograr transformar?

Como cualquier caso en una organización, tienes que tener algunas historias de éxito para convencer a los tomadores de decisiones que vale la pena hacer la apuesta. La mayoría de los casos comienzan contratando consultorías y empresas externas para aprender cómo funciona este mundo.

  1. Vete a lo seguro. Analiza a tus clientes, toma decisiones comerciales como cambios de precios, planes promocionales, marketing y mide resultados KPIs.
  2. Evalúa distintas consultorías que sobre todo tengan capacidad y voluntad de “enseñarle” a tu organización cómo funciona.
  3. Invita a distintos roles a que te acompañen en el proceso.
  4. Genera la historia, “socializala” (Que todos se enteren) y  mapea nuevas posibilidades para datos
  5. Finalmente evalúa repetir el proceso hasta que la organización pueda ceder recursos para interiorizar las capacidades. Aún así la mayoría de las organizaciones que orquestan un área de datos interna contratan y subcontratan. Así es , hasta el mismo Google, IBM, Microsoft o startups como UBER, AIRBNB, CABIFY , entre otras distribuyen el trabajo ya que retener a científicos de datos en una organización es complicado por la demanda actual que existe. Además exigen un alto grado de especialización que puede capitalizar una consultoría porque el análisis de datos es su negocio principal que no pueden descuidar.

No olvides leer nuestro blog de “Los 5 perfiles para una estrategia de datos en tu empresa”

Para el cierre ¿En qué áreas donde agrega valor un científico de datos?

Cerramos con un par de infografías que mapean las áreas de mayor valor agregado para un científico de datos. Recomendamos leer y generar un plan para implementar los “quick-hits” de mayor impacto.

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Hasta aqui la parte uno de la columna de Datlas más enfocados en la cultura de innovación y datos antes de arrancar sin un plan. En la siguiente parte comentaremos de algunas herramientas que pueden ayudar a iniciar experimentaciones de big data sin tener que hacer la “gran inversión”.

Gracias por leer, estamos abiertos a opiniones y buscamos difundir este tema en organizaciones que están batallando mucho para iniciar a experimentar con datos. Siempre contarán con empresas y startups como Datlas para acompañarlos en su desarrollo.

Inspirado gracias a la lectura de:

Ver en Medium.com

AIRBNB en CDMX ¿Amenaza o bondad? Un análisis para sector turismo – Datlas Research

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

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

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Los datos

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

Metodología

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

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Análisis y 5 hallazgos

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

1. “Existen 19 propiedades de AIRBNB por cada kilómetro cuadrado en CDMX”

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

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

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

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

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Cierre

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

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

 

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

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

-Equipo Datlas-

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