Toma de decisiones

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.

Aumenta las conversiones con modelos de clasificación

22 de mayo de 2023

En el competitivo panorama empresarial actual, tomar decisiones informadas es crucial para lograr un crecimiento y éxito sostenidos. Un área donde la analítica de datos puede proporcionar conocimientos invaluables es el scoring de leads (prospectos). Si no estás familiarizado con este término, ¡no te preocupes! En esta publicación, explicaremos qué es el leads scoring, por qué tu empresa podría necesitar este servicio y cómo invertir en modelos de clasificación puede revolucionar tu proceso de scoring de leads.

Entendiendo la clasificación y el scoring de leads

Antes de adentrarnos en el leads scoring, veamos brevemente qué es es un modelo de clasificación. En el ámbito de la analítica de datos, la clasificación es una técnica de aprendizaje automático que nos permite categorizar los datos en clases distintas basadas en ciertos atributos. Esos grupos pueden ser binarios como Sí o NO, o pueden ser más como ALTO, MEDIO, BAJO. Esto nos permite identificar patrones, hacer predicciones y asignar probabilidades a resultados futuros.

Entonces, ¿qué es el scoring de leads? El scoring de leads es un método utilizado por las empresas para evaluar y clasificar los posibles leads o prospectos según su probabilidad de convertirse en clientes. Tradicionalmente, esto se hace teniendo en cuenta el número de acciones realizadas por un prospecto y ponderando cada acción en términos cuán importante es la acción para la empresa. Este puntaje luego se convierte en una clasificación como “prospecto muy interesado”, “prospecto neutro”, “prospecto poco interesado”. Al asignar calificaciones a los leads, las empresas pueden priorizar y asignar sus recursos de manera efectiva. Esto les permite enfocarse en los leads con mayor potencial de conversión.

¿Cuándo podría tu empresa necesitar servicios de leads scoring?

El leads scoring puede beneficiar a empresas de todos los tamaños, desde startups hasta empresas consolidadas. Te compartimos 3 escenarios en los que invertir esto se vuelve altamente valioso:

1. Eficiencia en las Ventas: Tu equipo de ventas puede verse abrumado por un gran número de leads y esto dificulta identificar los más prometedores. El leads scoring ayuda a simplificar el proceso al identificar a los leads con mayor potencial de conversión, permitiendo que tu equipo de ventas concentre sus esfuerzos donde más importa.

2. Optimización de Recursos: Al asignar eficientemente tus recursos a leads con mayor probabilidad de conversión, puedes optimizar tus esfuerzos de marketing y ventas. Esto resulta en una tasa de conversión más alta y se incurren en menos costos. En lugar de lanzar una red de pesca amplia, y esperar a ver qué pescas, puedes utilizar un anzuelo especializado para capturar leads de alta calidad.

3. Marketing Personalizado: puedes obtener información de valor sobre los intereses, preferencias y comportamientos de tus prospectos. Con este conocimiento, puedes adaptar tus mensajes y campañas de marketing para conectar con tu público objetivo, lo que puede aumentar las posibilidades de que se conviertan en tus clientes.

Beneficios de invertir en modelos de clasificación para el Scoring de Leads

Ahora que comprendemos la importancia del leads scoring, exploremos 4 formas en cómo los modelos de clasificación de aprendizaje automático puede transformar el proceso leads scoring:

  1. Mayor precisión y predictibilidad: Los modelos de aprendizaje automático se destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la detección de patrones complejos. Esto implica que no solo tienes que depender del número de acciones de tus prospectos. Puedes incluir decenas de variables adicionales como frecuencia de la acción, duración, palabras claves empleadas en el contacto con el cliente, entre muchas otras. Al aprovechar estas características, puedes realizar predicciones más precisas sobre la probabilidad de conversión de un lead. Esto permite que tu equipo priorice los leads estratégicamente y tome acciones proactivas para nutrirlos de manera efectiva.
  2. Aprendizaje y mejora continua: Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse de forma continua. A medida que tus datos de leads evolucionan (tienes más leads o tienes más datos sobre tus leads) y tu negocio crece, estos modelos se pueden adaptar fácilmente para mantenerse en concordancia con las condiciones del mercado, el cual está en constante cambio.
  3. Eficiencia en costos y tiempo: La automatización es una de las mayores ventajas del aprendizaje automático. Al automatizar el proceso de scoring de leads, puedes ahorrar tiempo y recursos significativos que antes se invertían en la clasificación manual. Esta eficiencia permite que tu equipo se enfoque en actividades de mayor valor, como interactuar con leads cualificados y cerrar procesos de ventas.
  4. Escalabilidad y flexibilidad: Los modelos de aprendizaje automático pueden manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. Ya sea que tu base de datos de leads consista en cientos o millones de registros, estos modelos pueden escalar sin esfuerzo, brindando un scoring de leads consistente y confiable para cualquier tamaño de negocio o industria.

Conclusión

En el mundo actual impulsado por los datos, aprovechar el poder de los modelos de clasificación para mejor el leads scoring puede brindarle a tu empresa una ventaja competitiva. Desde una mayor precisión y predictibilidad hasta eficiencia en costos y tiempo, los beneficios de incorporar estos modelos son inmensos. No subestimes el poder de los datos para tomar decisiones inteligentes y lograr un crecimiento empresarial sostenido.

4 beneficios de usar ChatGPT en tu negocio

14 de mayo de 2023

Hoy vamos a hablar de ChatGPT, una tecnología de vanguardia que está cambiando la forma en que las empresas hacen las cosas al interior de sus empresas. Como gerente de negocios, es esencial conocer esta tecnología, ya que tiene el potencial de revolucionar la forma en que operas, desde cómo interactúas con tus clientes hasta cómo tus trabajadores interactúan con tus datos.

¿Qué es ChatGPT?

Entonces, ¿qué es exactamente ChatGPT? En su esencia, ChatGPT es un chatbot impulsado por inteligencia artificial que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender y responder a las consultas de los usuarios de manera conversacional. En otras palabras, es un asistente virtual que puede ayudarte a obtener la información que necesitan de manera rápida y fácil.

Aplicaciones de ChatGPT

Te compartimos varias razones por las que esta tecnología podría ser esencial para tu negocio:

  • Mejora del servicio al cliente: Con ChatGPT, puedes brindar a tus clientes soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que garantiza que sus consultas se respondan de manera rápida. Esto puede llevar a un aumento en la satisfacción del cliente, ya que sentirán que sus necesidades están siendo atendidas.
  • Mayor eficiencia: ChatGPT puede manejar múltiples consultas de clientes simultáneamente, lo que significa que tu equipo puede enfocarse en problemas más complejos. Esto puede ayudar a aumentar la eficiencia y la productividad, ya que tu equipo no se verá abrumado por una gran cantidad de consultas rutinarias.
  • Ahorro de costos: Al automatizar consultas rutinarias, ChatGPT puede ayudar a reducir la carga de trabajo en tu equipo de soporte, lo que puede llevar a ahorros de costos. Además, como ChatGPT está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, no necesitarás pagar horas extras ni soporte de fin de semana.
  • Aumenta la fidelización de tus clientes: ChatGPT puede proporcionar recomendaciones personalizadas a tus clientes, basadas en sus interacciones previas con tu negocio. Esto puede ayudar a mejorar las estrategias de retención y fidelización.

Cómo funciona una solución de ChatGPT

Para utilizar ChatGPT en una solución empresarial, es necesario contar con conocimientos básicos, como mínimo, de programación y acceso a una API compatible con ChatGPT. La API de ChatGPT está disponible para su uso a través de proveedores de servicios en la nube, como OpenAI, los cuales ofrecen diferentes planes.

Una vez que tengas acceso a la API, se debe proceder a realizar un entrenamiento del modelo de lenguaje natural de ChatGPT. Este proceso implica proporcionar datos relevantes sobre su negocio para ayudar a ChatGPT a comprender mejor las consultas de los clientes o de sus trabajadores y generar respuestas precisas y útiles. Con esto podrá crear un chatbot personalizado que utiliza la tecnología de ChatGPT.

Conclusiones

ChatGPT se puede personalizar para adaptarse a una amplia gama de industrias, incluyendo comercio electrónico, atención médica, medios de comunicación, manufactura, finanzas y más. Entonces, independientemente de la industria en la que te encuentres, ChatGPT puede proporcionar importantes beneficios a su negocio.

crecimiento ventas

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
crecimiento ventas

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.

Big data

5 beneficios clave de implementar RPA en la conciliación de cuentas

4 de abril de 2023

La automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés) es una tecnología en rápida evolución que está transformando la forma en que las empresas llevan a cabo sus operaciones. Es una tecnología que permite a las empresas automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, como la entrada de datos y la conciliación de cuentas. Al automatizar estas tareas, las empresas pueden ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar la precisión. En esta publicación, exploraremos cinco beneficios clave de implementar RPA en la conciliación de cuentas.

Beneficio #1: Mejora de la precisión y reducción de errores

La entrada de datos manual está propensa a errores, como errores tipográficos y omisiones, que pueden generar problemas significativos a largo plazo. En contraste, una solución de RPA está diseñado para hacer las tareas sin errores y puede ayudar a reducir el riesgo de errores en su proceso de conciliación de cuentas. Además, una solución de RPA se puede programar para verificar inconsistencias y discrepancias, lo que puede ayudar a mejorar la precisión de sus datos financieros.

Beneficio #2: Aumento de la eficiencia y la productividad

Una solución de RPA puede aumentar significativamente la eficiencia y la productividad en su proceso de conciliación de cuentas. Al automatizar tareas repetitivas, RPA puede liberar a sus empleados para enfocarse en actividades de mayor valor, como el análisis y la toma de decisiones, por ejemplo, en la optimización de la cartera. Con RPA, puede completar tareas de conciliación de cuentas más rápido y con mayor precisión que nunca. Esto puede ayudarlo a reducir su tiempo de procesamiento general y aumentar la velocidad con la que obtiene los informes financieros.

Beneficio #3: Ahorro de costos

La implementación de RPA puede ayudar a su empresa a ahorrar costos de varias maneras. Al automatizar tareas repetitivas, puede reducir la necesidad de trabajo manual y ahorrar en costos laborales. Además, al reducir el riesgo de errores, puede evitar costosos errores que pueden generar pérdidas financieras. Finalmente, con RPA, puede completar tareas de manera más rápida y eficiente, lo que puede ayudarlo a reducir sus costos de procesamiento y mejorar su rentabilidad en términos generales.

Beneficio #4: Escalabilidad

RPA es altamente escalable y puede adaptarse para satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas. A medida que las empresas crecen sus procesos contables se vuelven más complejos, una solución de RPA se puede ajustar fácilmente.

Beneficio #5: Cumplimiento normativo

El cumplimiento normativo es fundamental para cualquier empresa y la conciliación de cuentas es una tarea crítica para garantizar la exactitud y la integridad de los datos financieros de una empresa. La implementación de RPA puede ayudar a garantizar que se cumplan todas las regulaciones y normativas aplicables. Por ejemplo, una solución de RPA puede ser programada para realizar verificaciones de cumplimiento y puede generar informes precisos y detallados que demuestran el cumplimiento normativo de la empresa. Esto puede ayudar a su empresa a evitar multas y sanciones costosas, a la vez que garantiza la confianza y satisfacción de sus clientes.

En resumen, la implementación de RPA en la conciliación de cuentas puede ser una inversión valiosa para cualquier empresa que busque mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la precisión. Los cinco beneficios clave de la implementación de RPA son: mejora de la precisión y reduce errores, aumenta la eficiencia y la productividad, disminuye costos, permite tener escalabilidad y ayuda al cumplimiento normativo.

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.
Tributos Preatentivos

7 oportunidades para el e-commerce en Colombia

28 de septiembre de 2021

Colombia experimentó un crecimiento del 53,1% entre 2019-2020 en E-commerce y ocupó el quinto lugar en términos de crecimiento en Latinoamérica, después de Perú, Guatemala, México y Brasil según la República. Este crecimiento se explica en parte por las medidas tomadas durante la pandemia puesto que las personas vieron una oportunidad en este canal para minimizar el contacto y limitar los riesgos de contraer covid-19. Lo anterior ayudó a aumentar la confianza del consumidor en este medio de compra.

 Esta cifra es importante para Gerentes Comerciales o de Ventas, Gerentes de Investigación de Mercado, Gerentes de comercio electrónico, entre otros cargos, de sectores económicos diversos como turismo, moda, gastronomía,  cuidado personal, juguetería, videojuegos, productos de consumo masivo y mobiliario y decoración.

A continuación, te presentamos 7 oportunidades del comercio electrónico para Colombia y por qué creemos que debes aprovecharlas.

Oportunidad No. 1 Crecimiento a dos dígitos

De acuerdo con Euromonitor, en 2019 en Colombia se movió US$2039,8 millones y en 2020 US$3221,8 millones por compras realizadas empleando tarjeta de crédito a través de teléfonos móviles, tabletas, o de computador.  Por lo que Colombia representó el 4.8% del total de ventas realizadas en ecommerce realizadas en América Latina.

Los expertos como Paula Goñi, analista senior de Euromonitor International, creen que el crecimiento seguirá a dos dígitos entre 2021-2022, y hay algunos que consideran que hasta el 2024 se podrían seguir experimentando estas tasas. De hecho, se cree que podríamos alcanzar tasas más altas si de manera simultánea mejorar mejor las plataformas tecnológicas y la cadena logística de distribución de las compras.

Oportunidad No. 2 Los colombianos amamos internet

En Colombia, en enero de 2021 se reportaron 33.2 millones de usuarios de internet (65% de la población), y se ha estimado que pasamos (personas entre 16 y 64 años) en promedio 10 horas aproximadamente en internet. De hecho, de las personas que usan internet 9 de cada 10 reportó buscar productos o servicios para realizar una compra empleando internet, el 9 de cada 10 visitó una tienda online o supermercado con el interés de comprar, y 7 de cada ha realizado una compra online en el último mes (enero 2021).

Oportunidad No. 3 Somos el tercer país de la región con más fintechs

En Colombia solo el 45.8% de la población mayor de 15 años reporta tener una cuenta con una institución financiera, y el porcentaje que tiene acceso a una cuenta de crédito es menor, el 13.9%. Lo anterior es importante porque muchas veces se requiere de una tarjeta de crédito para participar del comercio electrónico.

Es por eso que las FinTech abren un espacio para que aumente el número de personas con acceso al sector financiero y probablemente a que se aumente el número de personas que pueden realizar compras por medios electrónicos, pues algunas de ellas ofrecen métodos de pago online.

Oportunidad No. 4 Llegar más allá del establecimiento de venta físico

El comercio electrónico permite que el mercado objetivo ya no solo este restringido a los puntos de venta físicos, ni siquiera a una misma ciudad, o incluso a un país. Claramente dependerá del producto, de la capacidad instalada y logística de cada vendedor, pero lo que sí es cierto es que el comercio electrónico amplia el mercado potencial.

Oportunidad No. 5 Es una prioridad para el Gobierno Nacional

A finales del año pasado se aprobó la Política Nacional de Comercio Electrónico , una iniciativa del Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (MinTic). Con esta se busca, entre muchas otras, beneficiar con capacitación a más de 3.900 mipyme y cerca de 20.000 empresarios y emprendedores en comercio electrónico, puesto que lo ve como un medio que puede apoyar la reactivación de la economía. De igual forma, se espera educar al ciudadano en el uso de estas herramientas, fortaleciendo la confianza que tiene en pagos digitales.

Esta política tiene un presupuesto de $88.339 millones de pesos para ser ejecutado entre 2021 y 2025. Si quieres conocer el documento CONPES da click aquí.

Oportunidad No. 6 Posibilidad de obtener datos comportamiento del consumidor

Muchas cosas de las que quisiste saber del consumidor lo puedes hacer a través de métricas del comportamiento del consumidor en internet. Por ejemplo, empleando Google Analytics puedes perfilar mejor el segmento que está interesado en tus productos, a través de plataformas de A/B testing puedes encontrar la combinación de imágenes, contenido y call to action que más atrape al usuario, con los mapas de calor de las páginas web donde están los productos pueden identificar qué es lo que más le llama la atención de tu página web a tu usuario, entre muchas otras funcionalidades que ofrecen diferentes plataformas tecnológicas.

Todos esos datos los pueden utilizar para optimizar tu tasa de conversión y tus campañas de mercadeo digital, aumentado las ventas y la utilidad recibida, y entregando mayor valor a tus clientes.

Oportunidad No.7 Posibilidad de hacer seguimiento a precios

Los precios están disponibles al público, sabes a qué valor están los precios de tus productos y los precios de los productos de tu competencia en supermercados, tiendas especializadas, marketplaces o droguerías online. Puedes saber cuándo hay una activación de marca por precio, cuando se aplica un descuento y la magnitud de este, y si se está cumpliendo con tu estrategia de precios. Lo engorroso es el trabajo manual y operativo de hacer este seguimiento, por eso existe plataformas como DAnalytics Prices, que te ahorra ese trabaja y te brinda los datos para que los analices.

Dentro del comercio electrónico en Colombia hay oportunidades desde varios puntos de vista para que sigamos creciendo a dos dígitos, los colombianos han empezado a cambiar sus medios de compra, lo anterior viéndose apalancado no solo por la pandemia sino también por el ya consolidado uso de internet. Adicionalmente, brinda la oportunidad de obtener datos que en ventas mediante establecimientos físicos es más difícil o costoso. Esto facilita que se tengan información para construir mejores estrategias de posicionamiento, conversión y de entrega de valor para los clientes finales.