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Contratar un proveedor de machine learning: aspectos claves

28 de mayo de 2023

En el mundo actual impulsado por datos, las empresas buscan constantemente formas de obtener una ventaja competitiva. Aprovechar el poder del aprendizaje automático (machine learning) puede marcar la diferencia, ayudándote a extraer información valiosa de tus datos y tomar decisiones informadas. Sin embargo, antes de embarcarte en este, es esencial considerar algunos factores clave para asegurar una exitosa colaboración con un proveedor de servicios de machine learning. En este blog, te compartiremos algunas consideraciones importantes a tener en cuenta antes de iniciar la búsqueda de proveedor. Esto te ayudará a tener una colaboración fructífera con él.

Factor 1: Objetivos del Proyecto

Definir claramente los objetivos de tu proyecto de aprendizaje automático es crucial para su éxito. Comienza identificando el problema o desafío específico que deseas abordar. Por ejemplo, podrías querer mejorar la precisión de las previsiones de ventas, optimizar la gestión de inventario o mejorar las estrategias de retención de clientes. Al tener un objetivo claro en mente, puedes comunicar tus expectativas al consultor de aprendizaje automático y alinear sus esfuerzos con los resultados deseados.

Una vez que hayas definido el objetivo, es importante considerar la viabilidad del proyecto. Los proyectos de aprendizaje automático requieren acceso a datos relevantes y suficientes, y el problema debe ser adecuado para un enfoque de aprendizaje automático. Discute tus objetivos con el proveedor para asegurarte de que se alineen con los objetivos comerciales y la viabilidad técnica. Su experiencia puede ayudarte a refinar y consolidar los objetivos del proyecto, asegurándote de que sean realistas y alcanzables dentro del marco de tiempo establecido.

Además, es esencial articular claramente los criterios de éxito para el proyecto. ¿Qué métricas específicas o indicadores clave de rendimiento (KPI) indicarán el éxito del proyecto? Podría ser una reducción en las tasas de error, mayor precisión en las predicciones o una mejora en la satisfacción del cliente. Definir estas métricas proporcionará una comprensión compartida entre tú y el consultor, lo que les permitirá adaptar su enfoque y brindar los resultados deseados.

Factor 2: Cantidad y Calidad de los Datos

El éxito de cualquier proyecto de aprendizaje automático depende en gran medida de la cantidad y calidad de los datos disponibles. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden patrones y hacen predicciones basadas en datos históricos. Por lo tanto, es importante evaluar el volumen y la relevancia de los datos que posees en relación al problema que deseas resolver.

Comienza evaluando la cantidad de datos que tienes. ¿Tienes suficientes datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático sólido? Tu consultor o proveedor puede ayudarte a evaluar este punto. Lo importante es que sepas que una cantidad insuficiente de datos puede llevar a un sobreajuste. Discute los requisitos de datos con el consultor para asegurarte de que puedan asesorarte si es necesario recopilar o aumentar más datos para obtener resultados confiables.

Además de la cantidad, la calidad de los datos es fundamental. ¿Existen valores faltantes, valores atípicos o inconsistencias que deben abordarse? Una mala calidad de datos puede afectar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y generar información poco confiable. Colabora con tu proveedor para establecer procedimientos de preprocesamiento y limpieza de datos que mejoren la calidad antes de entrenar los modelos.

Además, considera la relevancia y representatividad de tus datos. ¿Tus datos cubren todos los escenarios, poblaciones o períodos relevantes? Los sesgos en los datos pueden conducir a predicciones y decisiones sesgadas. Trabaja estrechamente con tu proveedor para identificar posibles sesgos y desarrollar estrategias para mitigarlos.

Factor 3: Implementación de la Solución

Antes de contratar un consultor en aprendizaje automático, considera cómo planeas utilizar la solución que desarrollen. Dependiendo de tus necesidades, es posible que solo necesites el código de aprendizaje automático para integrarlo en tus sistemas existentes, o tal vez requieras una aplicación web fácil de usar para visualizar e interactuar con los resultados. Aclarar tus necesidades de implementación te ayudará a seleccionar un proveedor con la experiencia y los recursos adecuados para cumplir con tus expectativas.

Si necesitas una aplicación independiente o una interfaz de usuario, discute las características, funcionalidades y experiencia del usuario deseadas con el consultor. Ellos pueden brindarte ideas sobre las mejores prácticas, los marcos y las tecnologías para dar vida a tu visión. Además, considera si necesitas mantenimiento y soporte continuos para la solución desarrollada. Es posible que se requieran actualizaciones regulares, corrección de errores y mejoras para garantizar que la solución siga siendo efectiva y se ajuste a las necesidades de la organización.

Además, es importante discutir consideraciones de privacidad y seguridad de los datos durante la fase de implementación. Al abordar estos factores de implementación de manera anticipada, puedes garantizar una integración sin problemas de la solución de aprendizaje automático en tu infraestructura existente y maximizar la probabilidad de que tu equipo use la solución.

Factor 4: Presupuesto

Cuando consideras un proyecto de aprendizaje automático, determinar tu presupuesto es un paso crucial. Los servicios de consultoría en aprendizaje automático pueden variar significativamente en costos, dependiendo de factores como la complejidad del proyecto, la experiencia requerida, el entregable y la duración. Es importante establecer un presupuesto realista que se alinee con los recursos financieros de tu organización y el valor que esperas obtener del proyecto.

Por ejemplo, una solución que requiera una aplicación web resulta más costosa que solo la entrega del código. O una solución que requiere constante reentrenamiento es más costosa que una consultoría donde quieres solo los insights y no su uso continuo. Para hacer tu presupuesto puedes guiarte con los salarios promedio de un científico de datos, analista de datos y un ingeniero de datos.

Finalmente, para aprovechar al máximo tu presupuesto, considera tener una discusión detallada y abierta con los posibles proveedores para definir claramente el alcance del trabajo y los entregables. Esto les permitirá proporcionarte una estimación de costos más precisa y te ayudará a asignar tu presupuesto de manera efectiva. Estar abierto a disminuir el alcance y hacer un proyecto por fases es importante.

Conclusión

Antes de contratar un consultor o proveedor en aprendizaje automático, es crucial considerar varios factores clave. Estos incluyen establecer un presupuesto realista, definir objetivos claros del proyecto, comprender los requisitos de implementación y evaluar la cantidad y calidad de tus datos. Al considerar cuidadosamente estos factores y entablar discusiones abiertas y colaborativas con los posibles consultores, podrás establecer las bases para una asociación exitosa y aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático en tu organización.

Desata el poder de las Recomendaciones de Productos

22 de mayo de 2023

Hoy, vamos a adentrarnos en el fascinante concepto de las recomendaciones de productos empleando modelos de machine learning. En esta publicación, descubriremos cómo las recomendaciones personalizadas pueden transformar la experiencia del cliente y aumentar las ventas de tu empresa. Iniciaremos explorarando ejemplos de empresas líderes que ya utilizan modelos de recomendaciones para impulsar su éxito.

Netflix y Amazon: dos casos de éxito

Por un lado, imagina una experiencia de compra en línea donde cada producto sugerido se adapta a tus preferencias y necesidades. ¿Esta descripción te recuerda a Amazon? El gigante del comercio electrónico ha adoptado con éxito este enfoque desde hace años. Al aprovechar su vasta cantidad de datos de clientes y sus sofisticados modelos de recomendación, Amazon puede presentar productos complementarios o alternativos que a menudo se ajustan perfectamente a los intereses y deseos de sus clientes.

Por otro lado, tenemos a Netflix, el popular servicio de transmisión de contenido. Este también analiza los hábitos de visualización y las preferencias de sus usuarios. Utilizando poderosos algoritmos de recomendación ofrece una selección personalizada de películas y programas de televisión a cada cliente. Esta capacidad para predecir las preferencias de los usuarios y proporcionar contenido relevante ha contribuido en gran medida al éxito de Netflix y a su posicionamiento en el mercado del streaming.

Asociación: Descubriendo los patrones ocultos

En su esencia, la recomendación de productos es un enfoque basado en datos que utiliza algoritmos de machine learning y análisis avanzados para ofrecer sugerencias relevantes a los clientes. Para esto se basan en identificar patrones y asociaciones entre los comportamientos y preferencias de los clientes. Es como si tuvieras a un vendedor experto en versión digital, que comprende a tus clientes mejor de lo que ellos mismos lo hacen. Esto solo es posible mediante el análisis de grandes cantidades de datos y técnicas avanzadas de analítica (machine learning) que permiten identificar conexiones entre los productos que tus clientes compran o muestran interés.

¿Cuándo necesitas servicios de recomendación de productos?

Quizás te preguntes cuándo es el momento adecuado para considerar invertir en soluciones de recomendación de productos empleando modelos de machine learning. Si deseas mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas e impulsar el crecimiento de tu empresa, entonces ahora es el momento perfecto.

Si tu empresa cuenta con un extenso catálogo de productos y tiene dificultades para guiar a los clientes a lo largo de su proceso de compra, las recomendaciones de productos pueden marcar la diferencia. Además, en industrias altamente competitivas donde la lealtad del cliente es crucial, las recomendaciones personalizadas pueden ayudarte a construir conexiones más sólidas con tu audiencia.

Beneficios de invertir en soluciones de recomendación de productos

Existen muchos beneficios de invertir en soluciones de analítica de datos, que empleen modelos de aprendizaje automático, enfocadas en mejorar la forma en que realizas la recomendación de productos a tus clientes. Te compartimos 5 de estos:

  1. Experiencia personalizada para el cliente: Con las recomendaciones de productos, puedes crear experiencias personalizadas que hagan que los clientes se sientan comprendidos y valorados. Al analizar sus preferencias y su historial de compras, puedes ofrecer sugerencias relevantes que se alineen con sus necesidades. Esto lleva a una mayor satisfacción y fidelidad del cliente.
  2. Aumento de las ventas y los ingresos: Las recomendaciones de productos relevantes pueden influir significativamente en las decisiones de compra, impulsando a los clientes a descubrir y adquirir artículos adicionales. Al mostrar productos complementarios o alternativos, puedes maximizar las oportunidades de venta cruzada y venta adicional, lo que resulta en un aumento de las ventas y los ingresos.
  3. Mejora de la retención de clientes: Al proporcionar recomendaciones personalizadas, puedes demostrar que comprendes las preferencias de tus clientes y anticipas sus necesidades. Esto fomenta un sentimiento de lealtad, lo que hace más probable que los clientes vuelvan a tu marca para futuras compras.
  4. Mejora de las tasas de conversión: Las soluciones de recomendación de productos ayudan a eliminar las barreras en la toma de decisiones al presentar a los clientes opciones personalizadas a sus gustos. Esto reduce las posibilidades de fatiga de decisiones y mejora las tasas de conversión.
  5. Ventaja competitiva: Al aprovechar la analítica avanzada para comprender el comportamiento y las preferencias del cliente puedes ofrecer experiencias superiores a tu cliente en comparación con tus competidores.

Conclusión

Incorporar las recomendaciones de productos en tu estrategia empresarial puede generar tremendos beneficios. Al aprovechar el poder de la analítica de datos, puedes crear experiencias personalizadas para los clientes, aumentar las ventas, retener a los clientes, mejorar las tasas de conversión y obtener una ventaja competitiva.

¿Estás listo para explorar el mundo de la analítica de datos y desatar todo el potencial de las recomendaciones de productos? Contáctanos y descubre cómo nuestros servicios de machine learning pueden empoderar a tu empresa.

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Descubre las preferencias de tus clientes con clustering

14 de mayo de 2023

Como gerente general o gerente de una unidad de negocios, sabes lo importante que es comprender las preferencias y necesidades de tus clientes. Pero sin las herramientas adecuadas, hacer la segmentación de clientes puede ser una tarea difícil y que consume mucho tiempo. Los métodos tradicionales de análisis de datos pueden no proporcionar información suficiente para tomar decisiones. Es ahí donde entra en juego la técnica de clustering. El clustering es una técnica de machine learning que agrupa datos similares en función de ciertos criterios. Al utilizar el clustering para analizar los datos de tus clientes, puedes obtener una comprensión más profunda de sus preferencias y necesidades, y utilizar este conocimiento para optimizar tu estrategia. En esta publicación, exploraremos qué es clustering y cuáles son los beneficios de aplicar esta técnica para segmentar a los clientes.

¿Qué es clustering?

En esencia, se trata de agrupar datos de los clientes en grupos, o clústeres. Estos datos pueden ser características (edad, estado civil, sexo, ingresos), comportamiento de compra (cada cuánto compra, valor de la compra, en qué canal compra, qué medio de pago emplea) y productos que compra. Al analizar decenas de variables al mismo tiempo, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que pueden no ser evidentes de inmediato.

Veamos algunos ejemplo:

  • Analizar el historial de compras del cliente: Al agrupar a los clientes en función de su historial de compras, las empresas pueden identificar grupos de clientes con hábitos o preferencias de compra similares. Esta información se puede utilizar para crear campañas de marketing específicas o para personalizar recomendaciones de productos.
  • Analizar a los visitantes del sitio web: se podría hacer en función de su comportamiento, como las páginas visitadas o el tiempo que pasan en el sitio. Esto puede ayudar a las empresas a identificar áreas del sitio web que pueden necesitar mejoras, así como oportunidades para personalizar la experiencia del usuario.

¿Cuándo podrías necesitar servicios de clustering?

Entonces, ¿por qué podrías necesitar servicios de clustering para tu empresa? Te presentamos algunos escenarios donde el clustering puede ser particularmente útil:

  • Si tienes una base de clientes grande y quieres comprender mejor sus preferencias y necesidades.
  • Si estás tratando de identificar cuáles productos o servicios son más populares entre diferentes grupos de clientes.
  • Si estás buscando oportunidades para personalizar tus esfuerzos de marketing y mejorar la fidelidad de tus clientes.

Beneficios de invertir en segmentación de clientes

Hay muchos beneficios de invertir en soluciones de clustering, aquí te presentamos 3 de ellos:

  • Mejora la comprensión de tu cliente: Al agrupar datos en clusters, puedes obtener una visión más detallada de las preferencias de tus clientes y entender mejor sus necesidades. Esto te permitirá tomar decisiones más informadas y personalizar tus productos y servicios para satisfacer las necesidades de tus clientes.
  • Mejora la efectividad de tus estrategias de marketing: Al analizar los resultados del clustering, puedes identificar patrones y tendencias en su comportamiento, lo que te permite crear campañas de marketing más efectivas y personalizadas. Al adaptar sus mensajes y ofertas a las necesidades y preferencias de cada grupo, esto puede aumentar la probabilidad de conversión y generar más ingresos para tu negocio.
  • Mayor eficiencia: puedes identificar los segmentos de clientes más importantes para tu negocio, permitiéndote enfocar tus recursos en los segmentos con mayor potencial de retorno. Esto puede llevar a un aumento en la eficiencia y ahorro de costos para tu empresa.

Conclusiones

En conclusión, el clustering es una herramienta poderosa que puede ayudarte hacer una segmentación de clientes adecuada, a obtener una comprensión más profunda de tus clientes y optimizar tu estrategia de negocio. Al invertir en soluciones de clustering, podrás adaptar tus productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de tus clientes, mejorar la efectividad de tu marketing y lograr el crecimiento de tu negocio.

En Danalytics, ofrecemos una variedad de servicios de clustering para ayudarte a comprender mejor a tus clientes y optimizar tu estrategia de negocio. Nuestro equipo de expertos utiliza algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para identificar los clusters más relevantes, y proporcionamos información accionable que puedes utilizar para impulsar el crecimiento y mejorar la satisfacción de tus clientes.

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3 razones para invertir en pronóstico de ventas

7 de mayo de 2023

En el mundo empresarial actual, que se caracteriza por ser cada vez más rápido y competitivo, las empresas necesitan mantenerse a la vanguardia para seguir siendo relevantes y rentables. Una de las formas más efectivas de hacerlo es mediante el uso de modelos de pronóstico de ventas. Los pronóstico pueden ayudar a las empresas a identificar tendencias futuras, planificar sus recursos de manera más efectiva y tomar decisiones informadas sobre estrategias de precios y marketing. En este artículo, exploraremos la importancia de utilizar soluciones de pronóstico de ventas y los beneficios que pueden brindar a una empresa.

¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva es un área de la analítica que se utiliza para analizar datos y hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuras. Implica el uso de algoritmos estadísticos y de modelos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos, que luego se pueden utilizar para hacer predicciones sobre los resultados futuros.

Los modelos de pronóstico hacen parte de los algoritmos de analítica predictiva. En particular, el pronóstico es el proceso de utilizar datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros. Implica analizar tendencias y patrones pasados para hacer predicciones sobre los resultados futuros.

Al utilizar este tipo de modelos, las empresas pueden hacer predicciones más precisas sobre las ventas futuras, lo que puede informar decisiones importantes sobre marketing, precios y planificación de recursos.

¿Por qué invertir en soluciones de pronóstico de ventas?

Te vamos a compartir 3 razones por las que puede ser una buena idea invertir en pronóstico de ventas que sea robusto:

  1. Mejora en la planificación de recursos

Uno de los principales beneficios de utilizar modelos de pronóstico de ventas es la mejora en la planificación de recursos. Al predecir con precisión las ventas futuras, las empresas pueden asegurarse de tener los recursos necesarios para satisfacer la demanda. Esto puede incluir desde niveles de personal hasta la gestión de inventarios. En otras palabras, las empresas pueden evitar tener demasiado o muy poco personal y asegurarse de tener suficiente inventario para satisfacer la demanda del cliente.

  1. Mejores estrategias de marketing

De igual forma, un buen modelo de pronóstico puede impactar la capacidad de desarrollar estrategias de marketing. Al predecir con precisión las ventas futuras, las empresas pueden adaptar sus esfuerzos de marketing a momentos específicos del año o a segmentos específicos de clientes. Esto puede ayudarles a maximizar su retorno de inversión en marketing y generar más ventas.

Por ejemplo, si una empresa sabe que las ventas de un producto específico probablemente aumentarán durante los meses de verano, pueden enfocar sus esfuerzos de marketing en ese producto durante ese tiempo. Alternativamente, si saben que un segmento de clientes específico es más propenso a comprar un producto específico, pueden dirigir sus esfuerzos de marketing a ese segmento.

  1. Base para definición de metas de ventas por vendedor

Un tercer beneficio es la capacidad de tomar decisiones sobre las metas de venta de los vendedores. Al predecir con precisión las ventas futuras, las empresas pueden analizar si las metas son bajas o son altas. Si un vendedor tiene una meta que muy por encima de lo esperado, se puede indagar más. Por ejemplo, qué piensa hacer diferente para lograr esto. Alternativamente, si saben que la tendencia es alcista, se puede introducir metas más retadoras.

Beneficios de utilizar soluciones de pronóstico avanzadas

En el mercado hay muchas soluciones de pronóstico avanzada, en Danalytics contamos con Danalytics Forecast, y hemos encontrado que los principales beneficios son:

  1. Mejora de la precisión en las predicciones

Una de las principales ventajas de utilizar técnicas de pronóstico avanzadas es que pueden mejorar la precisión de las predicciones. En Danalytics por ejemplo, hemos logrado disminuir el error en un 90% para algunos de nuestros clientes. Lo anterior, dado que las técnicas avanzadas pueden identificar patrones más complejos en los datos y hacer predicciones más precisas que una regresión simple o una media móvil.

  1. Mayor eficiencia en la toma de decisiones

Otro beneficio de utilizar técnicas de pronóstico avanzadas es que pueden mejorar la eficiencia en la toma de decisiones. Las técnicas avanzadas pueden procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo y generar predicciones precisas y detalladas. Esto puede permitir a las empresas tomar decisiones más rápidas e informadas que impacten las estrategias de marketing, precios y planificación de recursos.

  1. Adaptabilidad a cambios en las tendencias

Finalmente, al identificar patrones complejos en los datos, las empresas pueden detectar cambios en las tendencias del mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia. Esto puede permitirles mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo y cambiante.

Conclusión

En resumen, las soluciones de pronóstico de ventas pueden ser una herramienta valiosa para cualquier empresa que busque mejorar su eficiencia y rentabilidad. Al utilizar el análisis predictivo en focado en ventas, las empresas pueden hacer predicciones precisas sobre las ventas futuras, lo que puede apoyar la toma de decisiones importantes sobre marketing, precios y planificación de recursos.

Además, al utilizar técnicas de pronóstico avanzadas, las empresas pueden mejorar aún más la precisión de sus predicciones, la eficiencia en la toma de decisiones y la adaptabilidad a cambios en las tendencias del mercado. En última instancia, la inversión en soluciones de pronóstico de ventas puede permitir a las empresas mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo y maximizar sus beneficios a largo plazo.

Revolución en la toma de decisiones con aprendizaje automático

1 de mayo de 2023

El mundo de los negocios está en constante evolución. A medida que la tecnología avanza, las empresas deben mantenerse al día con las últimas tendencias e innovaciones para mantenerse por delante de la competencia. Una de esas innovaciones que ha estado causando sensación en los últimos años es el Aprendizaje Automático. Esta tecnología ha generado una revolución en la toma de decisiones al permitirles tomar decisiones más informadas basadas en información impulsada por datos. En este blog, discutiremos qué es el Aprendizaje Automático, sus técnicas, y aplicaciones en la toma de decisiones empresariales. Así que prepárate para descubrir cómo la toma de decisiones con aprendizaje automático se esta transformando.

Comprendiendo el Aprendizaje Automático

Con la creciente complejidad de los datos en el entorno empresarial actual, se está volviendo difícil para los humanos procesar y tomar decisiones informadas. Es aquí donde entra en juego el aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial que está ganando popularidad debido a su capacidad para aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones. Al entrenar algoritmos con grandes cantidades de datos, las empresas ahora pueden obtener información sobre el comportamiento del cliente, identificar posibles fraudes y predecir tendencias futuras con mayor precisión. El aprendizaje automático tiene el potencial de revolucionar la toma de decisiones en diversas industrias, convirtiéndolo en una tecnología crucial para las empresas que buscan mantenerse por delante de la competencia.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El concepto de Aprendizaje Automático implica el uso de algoritmos que pueden identificar patrones y relaciones dentro de grandes conjuntos de datos, lo que les permite hacer predicciones y tomar decisiones con precisión. Con su capacidad para aprender y mejorar con el tiempo, el Aprendizaje Automático se ha convertido en una herramienta vital para las empresas que buscan obtener información sobre conjuntos de datos complejos. Desde la detección de fraudes y la segmentación de clientes hasta el mantenimiento predictivo y la gestión de la cadena de suministro, el Aprendizaje Automático tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias, convirtiéndolo en un activo indispensable para las empresas que buscan tomar decisiones informadas basadas en el análisis preciso de datos.

¿Por qué el Aprendizaje Automático está revolucionando la toma de decisiones en las empresas?

El uso de la aprendizaje automático en los procesos de toma de decisiones ha cambiado drásticamente la forma en que las empresas operan. Con la capacidad de analizar vastas cantidades de datos de manera rápida, precisa y constantemente adaptarse a nueva información, los algoritmos de aprendizaje automático han revolucionado la forma en que las empresas abordan la resolución de problemas. Esta tecnología permite a las empresas identificar patrones y tendencias que antes eran imposibles de detectar manualmente, lo que lleva a decisiones más informadas y mejores resultados. La eficiencia y precisión del aprendizaje automático pueden liberar el tiempo de los empleados, permitiéndoles enfocarse en tareas de nivel superior que requieren experiencia humana. Como resultado, el aprendizaje automático está siendo adoptado por empresas en todas las industrias, desde finanzas y salud hasta marketing y gestión de la cadena de suministro.

Técnicas de Aprendizaje Automático

Al introducir diferentes técnicas para aprender de los datos, el aprendizaje automático ofrece una amplia gama de enfoques que las empresas pueden utilizar para resolver problemas únicos.

  • El aprendizaje supervisado es ideal para etiquetar y predecir resultados en función de los datos disponibles.
  • El aprendizaje no supervisado destaca al identificar patrones y estructuras en datos no etiquetados.
  • El aprendizaje por refuerzo utiliza sistemas basados en recompensas para entrenar modelos para tomar decisiones informadas.
  • El aprendizaje profundo es un poderoso subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para analizar vastas cantidades de datos.
  • El procesamiento del lenguaje natural permite a las computadoras comprender el lenguaje humano y comunicarse con los humanos de manera natural.

Comprender las fortalezas y limitaciones de estas técnicas permite a las empresas explorar y aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático en los procesos de toma de decisiones.

Aplicaciones del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales

Las aplicaciones del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales son muchas y variadas. Un área clave es la analítica predictiva, donde los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para hacer predicciones sobre resultados futuros. Esto tiene numerosas aplicaciones, desde predecir el comportamiento del cliente hasta identificar posibles interrupciones en la cadena de suministro. Veamos algunos ejemplos:

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento de equipos y maquinaria puede ser costoso y consumir tiempo para las empresas. El mantenimiento predictivo, una técnica de aprendizaje automático, tiene como objetivo reducir estos gastos prediciendo cuándo es probable que falle el equipo. Al analizar datos de sensores y otras fuentes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones que indican una falla inminente del equipo. Esto permite a las empresas programar el mantenimiento de manera proactiva, reduciendo el riesgo de tiempo de inactividad no planificado y maximizando el tiempo de actividad. El mantenimiento predictivo es particularmente útil en industrias como la fabricación, donde las fallas del equipo pueden tener un impacto significativo en la producción. En general, el mantenimiento predictivo a través del aprendizaje automático ayuda a las empresas a evitar tiempos de inactividad inesperados y minimizar los costos de reparación, lo que lleva a una mayor eficiencia y rentabilidad.

Detección y prevención del fraude

Las empresas siempre corren el riesgo de pérdidas financieras debido a actividades fraudulentas. La detección y prevención del fraude se han vuelto cruciales para las empresas, y el aprendizaje automático puede ser una herramienta valiosa en este sentido. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones que puedan indicar actividad fraudulenta. Al automatizar el proceso de detección de fraude, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos, al mismo tiempo que mejoran su capacidad para detectar actividades fraudulentas antes de que causen daños significativos. Además, el aprendizaje automático también se puede utilizar para prevenir el fraude mediante la identificación de posibles vulnerabilidades en los sistemas o procesos de una empresa. Este nuevo nivel de precisión ofrecido por el aprendizaje automático lo convierte en una herramienta esencial para cualquier empresa que busque protegerse de las pérdidas financieras debido a actividades fraudulentas.

Servicio al Cliente

El aprendizaje automático ha revolucionado la forma en que las empresas abordan el servicio al cliente. Al analizar los datos de los clientes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar recomendaciones personalizadas y mejorar la eficiencia de los procesos de atención al cliente. Esto ha resultado en una mayor satisfacción y lealtad del cliente. Además, los chatbots y los asistentes de voz con tecnología de aprendizaje automático han automatizado muchos aspectos del servicio al cliente, liberando recursos para enfocarse en problemas más complejos. Como resultado, las empresas han podido ahorrar tiempo y dinero sin dejar de ofrecer un servicio de alta calidad. En general, el aprendizaje automático ha transformado el enfoque tradicional del servicio al cliente y la toma de decisiones en las empresas.


Análisis de los sentimientos

Comprender el sentimiento de los clientes hacia un producto o servicio es crucial para que las empresas tomen decisiones informadas. El análisis de sentimientos, una técnica de aprendizaje automático, puede ayudar a analizar los comentarios y reseñas de los clientes para identificar opiniones positivas o negativas. Al proporcionar información valiosa sobre las preferencias y necesidades de los clientes, el análisis de sentimientos puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios, mejorando la satisfacción y la lealtad del cliente. Además, también se puede utilizar para monitorear la reputación de la marca e identificar áreas de mejora. En general, el análisis de sentimientos es una herramienta poderosa que puede brindar a las empresas una ventaja competitiva en el mundo actual basado en datos.

Previsión de la demanda

Uno de los beneficios clave del aprendizaje automático en la toma de decisiones comerciales es la previsión de la demanda. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión la demanda futura de productos o servicios. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventario, la dotación de personal, la producción y las estrategias de marketing. Al anticipar los cambios en la demanda, las empresas pueden evitar los desabastecimientos o el exceso de existencias y asignar los recursos de manera más eficaz para maximizar las ganancias. Además, la previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia al identificar las tendencias emergentes y las preferencias de los clientes antes de que se generalicen.

Conclusión

El aprendizaje automático ya no es un concepto que se limita solo a libros y películas de ciencia ficción. Se ha convertido en una parte integral del mundo de los negocios y está aquí para quedarse. Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, el aprendizaje automático ha revolucionado la toma de decisiones en empresas de diversos sectores. Al implementar técnicas de aprendizaje automático, las empresas pueden identificar patrones y tendencias, pronosticar la demanda, detectar fraudes y garantizar el mantenimiento predictivo. Aunque hay desafíos que superar, los beneficios de implementar el aprendizaje automático en la toma de decisiones valen la pena.

Reducir costos empresariales con analítica de datos

1 de mayo de 2023

¿Estás cansado de sentir que tu negocio está desperdiciando dinero en gastos innecesarios? ¿Ha considerado usar soluciones de análisis de datos para identificar áreas en las que puede reducir costos? La analítica de datos es el proceso de examinar datos (grandes o pequeños) para descubrir patrones y tendencias. Al aplicar el análisis de datos a tu negocio, puedes tomar decisiones informadas que te pueden ayudar a reducir costos y mejorar sus resultados. De hecho, un estudio de McKinsey & Company encontró que las empresas que utilizan analítica de datos pueden reducir los costos operativos en un 15-20% y aumentar los ingresos en un 20-30%. En este artículo te contaremos 5 ejemplos de cómo reducir costos empresariales con analítica y 5 casos reales de empresas muy conocidas.

5 ejemplos de reducir costos empresariales

1. Identificación de patrones de gastos: La analítica de datos pueden ayudar a una empresa a identificar fácilmente patrones en sus gastos y a identificar oportunidades para reducir costos. Por ejemplo, si los datos muestran que una empresa gasta mucho en viajes de negocios, puede ser posible identificar patrones que indiquen que los viajes no son necesarios o que se pueden reducir los gastos de alojamiento.

2. Mejora de la eficiencia operativa: Esta herramiente puede ayudar a una empresa a identificar áreas donde se pueden mejorar los procesos y la eficiencia operativa. Por ejemplo, al analizar los datos de producción, una empresa puede identificar cuellos de botella o ineficiencias en el proceso que están aumentando los costos.

3. Optimización de la cadena de suministro: La analítica de datos puede ayudar a una empresa a optimizar su cadena de suministro, identificando áreas donde se pueden reducir los costos. Por ejemplo, al analizar los datos de inventario y los patrones de demanda, una empresa puede hacer pronóstico de ventas, identificar oportunidades para reducir el inventario y evitar los costos asociados con el almacenamiento y la gestión del inventario.

4. Reducción de errores y desperdicios: al analizar los datos de producción, una empresa puede identificar áreas donde se están produciendo productos defectuosos o donde se está desperdiciando materia prima.

5. Mejora de la gestión de riesgos: La analítica de datos pueden ayudar a una empresa a identificar riesgos potenciales y a tomar medidas para mitigarlos. Por ejemplo, al analizar los datos de ventas y los patrones de demanda, una empresa puede identificar riesgos de obsolescencia de inventario y tomar medidas para reducir el riesgo de tener que desechar productos obsoletos.

Ejemplos del mundo real

La analítica ha demostrado ofrecer ahorros significativos en costos en una amplia gama de industrias. Aquí hay algunos ejemplos de empresas que han utilizado con éxito el análisis de datos para reducir costos:

  • Walmart: la gigante minorista usó el análisis de datos para optimizar su cadena de suministro y reducir los costos de inventario. Al analizar datos sobre los patrones de compra de los clientes y predecir la demanda, Walmart pudo reducir sus costos de inventario en $2 mil millones.
  • Delta Airlines: al analizar datos sobre rutas de vuelo y mantenimiento de aeronaves, Delta pudo reducir los costos de combustible en $300 millones en 2013 solamente.
  • American Express: utilizando el análisis de datos, American Express identificó una gran cantidad de transacciones fraudulentas que de otra manera habrían pasado desapercibidas. Al detener las transacciones fraudulentas en tiempo real, American Express pudo ahorrar $2 millones en un solo año.
  • General Electric: GE utilizó el análisis de datos para optimizar sus procesos de fabricación, lo que resultó en una reducción del 10% en los costos de producción y un aumento del 20% en la calidad del producto.
  • Gobierno de Chicago: al analizar datos sobre los patrones de delitos, se pudo optimizar la implementación de oficiales de policía y reducir el número de oficiales necesarios, lo que resultó en un ahorro de costos de $10 millones.

Conclusiones

Estos son solo algunos ejemplos de cómo reducir costos empresariales con analítica de datos. Al aprovechar el poder de los datos, las empresas pueden optimizar sus operaciones, reducir el desperdicio y tomar decisiones más informadas que impulsen ahorros en costos y mejoren su resultado final.

Si está interesado en implementar analíticas de datos en su empresa, Danalytics puede ayudar. Ofrecemos soluciones personalizadas de analíticas de datos para ayudar a las empresas a aprovechar el poder de los datos y tomar decisiones informadas que reduzcan los costos y aumenten los ingresos.

Referencias

  • https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/how-to-get-the-most-value-from-your-analytics-investments
  • https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/how-predictive-analytics-improves-asset-maintenance
  • https://www.iianalytics.com/blog/2015/5/11/3-powerful-ways-big-data-analytics-can-reduce-business-costs
  • https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/supply-chain-analytics.html
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4 formas en que la analítica está impulsando las ventas con precisión

13 de abril de 2023

La predicción de ventas es una parte crucial de cualquier estrategia empresarial, ya que ayuda a impulsar las ventas con precisión, lo que acelera el crecimiento de los ingresos. Los métodos tradicionales de pronóstico de ventas tienen limitaciones y pueden no capturar con precisión los cambios dinámicos del mercado. Sin embargo, con la llegada de la analítica avanzada, las empresas ahora cuentan con una poderosa herramienta que puede revolucionar el pronóstico de ventas. En esta entrada, exploraremos el papel de la analítica avanzada en la predicción de ventas y cómo puede ayudar a las empresas a lograr un mejor pronóstico de ventas, optimizando los procesos de venta y los recursos que se utilizan.

El poder de la analítica en el área de ventas

La analítica avanzada es una técnica de vanguardia que va más allá de los métodos tradicionales de pronóstico de ventas. Utiliza el análisis de datos y la modelización predictiva para obtener información de grandes cantidades de datos, incluidos datos históricos de ventas, comportamiento del cliente, tendencias del mercado y factores externos (inflación, tasa de cambio, el crecimiento del producto interno bruto, entre otras). Al utilizar la analítica avanzada, las empresas pueden comprender mejor a sus clientes, la dinámica del mercado y los patrones de ventas, lo que lleva a predicciones de ventas más precisas.

Mejorando el pronóstico de ventas con la analítica

Una predicción de ventas precisa es esencial para que las empresas logren mejores niveles de ventas. Al aprovechar la analítica avanzada, las empresas pueden identificar tendencias, patrones y comportamiento del cliente que pueden integrar en la estructuración de las estrategias de venta. Por ejemplo, al analizar el historial de compras y las preferencias del cliente, las empresas pueden personalizar ofertas y recomendaciones, lo que resulta en tasas de conversión más altas. Además, la analítica avanzada puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades de ventas potenciales y optimizar las estrategias de precios, lo que lleva a un aumento de las ventas y a una mayor tasa de crecimiento de los ingresos. Las empresas que han adoptado la analítica avanzada en sus estrategias de predicción de ventas han visto mejoras significativas en sus de ventas, lo que les da una ventaja competitiva en el mercado.

Optimizando los procesos de pronóstico de venta con la analítica

Los procesos de venta a menudo pueden ser complejos y llevar mucho tiempo. Sin embargo, la analítica avanzada puede optimizar estos procesos, haciéndolos más eficientes y efectivos. Los modelos predictivos y el análisis de datos pueden optimizar las estrategias de venta, decisiones de precios y gestión de inventarios. Por ejemplo, al analizar datos históricos y tendencias del mercado, las empresas pueden predecir la demanda con mayor precisión, lo que resulta en niveles de inventario optimizados y una reducción de las faltas de stock o los excesos de inventario. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente, aumentar las ventas y reducir el porcentaje de agotados. La analítica avanzada también puede ayudar a las empresas a identificar cuellos de botella en los embudos de ventas

Optimizando los recursos de ventas con Analítica Avanzada

Los recursos de ventas, incluyendo equipos de ventas, presupuestos y esfuerzos de marketing, son fundamentales para alcanzar los objetivos de ventas. La analítica avanzada puede brindar diferentes soluciones. Por ejemplo, la analítica predictiva puede ayudar a las empresas a asignar recursos de ventas de manera efectiva al identificar los segmentos de clientes más rentables, priorizar los leads y optimizar las campañas de marketing. Esto puede resultar en tasas de conversión más altas y una mayor productividad de ventas. La analítica avanzada también puede ayudar a las empresas a realizar seguimiento a múltiples vendedores y medir su rendimiento, lo que permite identificar áreas y/o vendedores que necesitan mejora y tomar decisiones basadas en datos para optimizar los recursos de ventas y lograr un mejor desempeño.

Conclusión

Emplear analítica avanzada en el área de ventas se convierte en una herramienta poderosa que puede impulsar las ventas de las empresas. La analítica avanzada ofrece una nueva dimensión permitiendo a las empresas obtener una comprensión profunda de sus datos de ventas y del mercado para tomar decisiones más informadas. Al utilizar la analítica avanzada, las empresas pueden optimizar sus estrategias de venta, mejorar la eficiencia de los procesos y optimizar los recursos de ventas, lo que resulta en un mejor rendimiento de ventas y un crecimiento de ingresos sostenible. Como gerente general, es esencial considerar la incorporación de la analítica avanzada en las estrategias de predicción de ventas de su empresa para obtener una ventaja competitiva en el mercado en constante evolución de hoy en día.

4 estrategias para mejorar la rentabilidad utilizando datos

26 de marzo de 2023

Todo el mundo ha oído hablar de la inteligencia empresarial y la recopilación de datos para la toma de decisiones. Pero aún así puede parecer desalentador saber por dónde empezar. Te compartimos cuatro estrategias para utilizar los datos con el fin de mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos.

Encuentra los datos que necesitas

Los datos son el alma de la mayoría de las organizaciones. Pueden utilizarse para mejorar la eficiencia y la productividad, pero también para tomar mejores decisiones.

Cree un inventario de datos. Todas las empresas tienen datos, pero no todas saben dónde están o qué contienen. El primer paso para mejorar su rentabilidad es saber dónde están sus datos y qué contienen. Un inventario de datos le ayudará a responder a estas preguntas creando un inventario de todos los datos que su empresa crea, almacena, utiliza y comparte. Puede utilizar este inventario como punto de partida para decidir qué áreas de su empresa necesitan más atención en lo que respecta a la gestión de datos.

Crear un inventario de datos proporciona transparencia sobre cuánto tiempo, dinero y esfuerzo se dedica a recopilar, analizar y almacenar información dentro de una organización. Esto le permitirá identificar las áreas en las que se pueden realizar mejoras para aumentar la productividad y la eficiencia, al tiempo que se reducen los costes asociados al mantenimiento de los sistemas de datos;

Aprende cuándo y dónde utilizar esos datos

Saber cuándo y dónde utilizar los datos recopilados forma parte de contar con un equipo que tenga conocimientos sobre datos, de modo que puedan comprenderlos, utilizarlos y comunicar a partir de ellos. Para eso debe crear una cultura basada en los datos. Si fomenta una cultura en la que se anime a los empleados a hacer preguntas y a cuestionar las suposiciones, animará a la gente a utilizar los datos como una herramienta y no sólo como algo que deben conocer para hacer bien su trabajo.

Un equipo preparado es un fuerza transformadora que puede tomar decisiones basadas en los resultados del análisis de datos. Por ejemplo, es un equipo que no se limita a ver las cifras de ventas globales, es capaz de desglosarlas por ubicación y período de tiempo para ver si hay tendencias o patrones que merezca la pena investigar más a fondo (por ejemplo, más ventas en una tienda que en otra).

Cree planes estratégicos utilizando esos datos

Para mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos, una de las estrategias más efectivas es crear planes estratégicos basados en los mismos. Los datos pueden proporcionar información valiosa sobre el desempeño de su empresa, lo que le permitirá identificar áreas de mejora y oportunidades de crecimiento.

Esto le permite establecer objetivos claros y medibles, y al utilizar KPI (indicadores clave de desempeño) relevantes, podrá monitorear y evaluar el progreso de su empresa hacia el éxito. Los planes estratégicos basados en datos también pueden ayudarlo a tomar decisiones informadas y a minimizar el riesgo de error en la toma de decisiones importantes.

Utilice análisis predictivos

Otra estrategia clave para mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos es utilizar análisis predictivos. El análisis predictivo implica utilizar algoritmos y modelos estadísticos avanzados para identificar patrones y tendencias en los datos históricos de su empresa, con el objetivo de predecir el comportamiento futuro de su negocio. Al utilizar esta estrategia, puede anticipar las necesidades de sus clientes y planificar en consecuencia, lo que puede ayudarlo a optimizar su cadena de suministro y mejorar la eficiencia operativa. Además, el análisis predictivo también puede ayudarlo a identificar nuevas oportunidades de mercado y desarrollar estrategias de marketing más efectivas

En resumen, para utilizar los datos en nuestra compañía para crear valor de manera efectiva y sostenible necesitamos:

  • Tener un inventario de nuestros datos
  • Crear una cultura de aprendizaje alrededor de los datos
  • Apoyar la creación de planes estratégicos basados en datos
  • Utilizar análisis predictivos, puede tomar decisiones informadas y estratégicas que ayuden a aumentar la rentabilidad de su empresa a largo plazo.
Descriptiva

Analítica de datos para la toma de decisiones

20 de marzo de 2023

La analítica es una parte esencial de la empresa moderna, y puede resultar un poco abrumador empezar a pensar qué significa exactamente. Lo primero que debes saber es que la analítica es una herramienta que ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones porque se basa en datos y hechos. Lo segundo que debe saber sobre la analítica es que no se trata de una sola cosa, sino de muchas. Existen tres tipos principales de análisis: descriptivo, predictivo y prescriptivo.

Analítica descriptiva

El análisis descriptivo proporciona un resumen de los datos pasados. Se asocia con la inteligencia de negocios o BI y nos ayuda a responder a preguntas como “¿cuántos clientes tuvimos el mes pasado?” o “¿cuáles son fueron nuestras ventas por canal y por región el último semestre?”. Estas preguntas son imposibles de responder para los humanos sin tener acceso a todos estos datos y sin realizar operaciones como agregaciones, filtros, entre otros. El objetivo de esta analítica es ofrecer a los ejecutivos una imagen clara de la situación de su empresa en cada momento para que puedan tomar decisiones inteligentes sobre cómo debe avanzar y, con suerte, crecer a partir de ahí.

Analítica predictiva

El análisis predictivo predice los resultados futuros basándose en los valores y tendencias actuales. Es decir, utiliza los datos históricos para predecir lo que ocurrirá en el futuro. Por ejemplo, si dispone de datos de ventas de los últimos 36 meses y desea saber cuántos productos se venderán el próximo mes, puede utilizar el análisis predictivo para determinar esa cifra basándose en las tendencias históricas.

Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo determina el mejor curso de acción en función de la información disponible y el resultado deseado. Es decir, utiliza los datos históricos para recomendar las acciones que deben llevarse a cabo para que ocurra (o no ocurra) algo en específico. Por ejemplo, si quiere vender más productos de lo habitual pero no quiere que los beneficios de las ventas de disminuyan con respecto a los días anteriores (o viceversa), puede utilizar el análisis prescriptivo para recomendar qué precio es más probable que produzca los mejores márgenes de beneficios sin sacrificar demasiado volumen de ventas en general. Dado lo anterior, se entiende que este nivel de analítica es el más complejo de los tres por la gran cantidad de variables que debe tener en cuenta.

¿Por qué es importante la analítica para las organizaciones?

La analítica les ayuda a tomar mejores decisiones proporcionando información relevante que puede utilizarse para mejorar productos y servicios, aumentar las ventas, reducir costes, mejorar la eficiencia, etc.

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Analítica de datos para la transformación digital

25 de enero de 2023

La transformación digital es el proceso de reimaginar el modelo de negocio de una empresa, utilizando las nuevas tecnologías para dar forma a una organización preparada para el futuro y capaz de competir en la economía actual. Una de esas tecnologías es la analítica de datos, la cual es una de las herramientas más importantes para la transformación digital. Ayuda a comprender mejor los negocios, tomar mejores decisiones e impulsar la productividad.

En este artículo veremos cómo la analítica de datos puede ayudarle a tomar mejores decisiones, así como su valor para mejorar la productividad y la tecnología dentro de su organización.

Identificación de las fuentes de datos

Los datos son una parte fundamental de su transformación digital. Sin embargo, identificar las fuentes de datos y comprender lo que contienen puede resultar complicado. El primer paso para ello es comprender la importancia de saber dónde buscar los datos y qué tipo de información necesita.

También tendrá que saber cómo encontrar la fuente de datos adecuada para sus necesidades. Para ello, hay que saber cómo se recopilan y almacenan los distintos tipos de datos y qué tipo de herramientas existen para extraerlos de su fuente y convertirlos en algo utilizable por los sistemas o aplicaciones de su organización.

Explorar las tecnologías emergentes y las mejores prácticas

Las tecnologías emergentes cambian constantemente, y es especialmente importante no perderlas de vista en el contexto de la transformación digital. Las tecnologías emergentes pueden utilizarse para resolver problemas, crear nuevas oportunidades e impulsar la innovación.

Por ejemplo, el aprendizaje automático (machine learning) es una de esas tecnologías emergentes cuya popularidad ha aumentado drásticamente en los últimos años. De hecho, el aprendizaje automático se ha vuelto tan popular que las encuestas muestran que muchas organizaciones lo están utilizando o planean utilizarlo dentro de sus organizaciones en el próximo año o dos (Gartner). Esto significa que debe mantenerse al día sobre lo que estas tecnologías pueden hacer por su organización y cómo las mejores prácticas le ayudarán a maximizar su impacto.

Medición del rendimiento

La medición es fundamental para la transformación digital. Es una parte crítica del proceso, y puede lograrse disponiendo de datos y de un marco tecnológico.

El análisis de datos le proporciona información sobre su negocio que le ayuda a identificar oportunidades de crecimiento. Esto significa saber qué clientes le compran, cuánto gastan, con qué frecuencia lo hacen y dónde viven o trabajan, y utilizar esta información para dirigirse a ellos de forma más eficaz con campañas publicitarias que respondan directamente a sus necesidades.

Utilizar la tecnología para impulsar la transformación digital

Si quiere impulsar la transformación digital, la tecnología puede ser un factor clave. Puede ayudarle a tomar mejores decisiones, ser más productivo y eficiente y hacer que su organización sea más eficaz.

La tecnología no es el único elemento de la transformación digital, pero es uno importante que debe tenerse en cuenta como parte de cualquier estrategia de cambio.

Conclusión

El análisis de datos es una poderosa herramienta para la transformación digital y debería estar en el centro de cualquier estrategia empresarial. La capacidad de analizar datos puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, tomar mejores decisiones, mejorar sus servicios y productos y, en última instancia, aumentar los ingresos.