Analitika Centroamérica

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado son ampliamente utilizados en minería de datos y análisis estadístico para encontrar grupos en datos sin etiquetas.

Las buenas prácticas del monitoreo y evaluación de proyectos sociales son fundamentales para asegurar el éxito de los programas sociales. Es importante contar con un sistema de monitoreo y evaluación bien definido que permita obtener información de calidad para la toma de decisiones.

Medir la satisfacción del cliente es fundamental en cualquier negocio. La puntuación de satisfacción del cliente, también conocida como CSAT, permite conocer las expectativas y necesidades de los clientes, identificar puntos débiles y mejorar la experiencia. También ayuda a fidelizar al cliente a la marca.

La imagen de marca es esencial para cualquier empresa. Es lo que representa la empresa o su producto. Para lograr tener una imagen de marca sólida se necesita una identidad de marca coherente y homogénea. También se necesita comunicación coherente y diferenciación de la competencia. ¿Cómo se construye la imagen de marca?

Marketing para proyectos sociales en Centroamérica: Cómo conectar y generar impacto en la región

Los mapas mentales son una herramienta eficaz en la investigación social. Permiten visualizar ideas y conexiones en torno a un tema central. La creatividad es clave en su elaboración. 

En la era digital, las empresas generan enormes cantidades de datos a diario. Sin embargo, el análisis de datos a gran escala puede ser abrumador y llevar mucho tiempo. Es aquí donde entra en juego la analítica predictiva.  El análisis predictivo se define como una forma de análisis estadístico que se encarga de obtener información nueva o histórica y utilizarla para predecir patrones de comportamiento.

Hola y gracias por visitar nuestro sitio web! En este artículo, vamos a comparar los Buyer Persona de Pepsi y Coca Cola, iniciaremos con la siguiente tabla, primero describiremos al Buyer Persona de Coca Cola y luego al de PEPSI, bien empecemos:

BUYER PERSONA COCA COLA

Edad: 25-40 años

Género: Masculino y femenino

Nivel socioeconómico: Medio y alto

Nivel educativo: Universitario, etc...

En el mundo de la tecnología y los negocios, la data se ha convertido en un activo clave para la toma de decisiones informadas. Tanto el Data Science como el Data Analytics son dos disciplinas que se han vuelto cada vez más importantes en el mundo de los negocios. Aunque ambos términos a menudo se usan indistintamente, hay diferencias clave que los separan. En esta guía, exploraremos las diferencias entre Data Science y Data Analytics, cómo se relacionan entre sí, y cómo pueden ayudar a tu negocio a tomar mejores decisiones informadas basadas en datos.

La publicidad del Super Bowl, es conocida por ser una de las más exitosas y costosas del mundo, y este año no fue la excepción. A pesar de que los anuncios durante el Super Bowl pueden costar millones de dólares, muchas empresas creen que vale la pena la inversión debido a la gran cantidad de espectadores que atrae el evento.

El clima organizacional es clave en la gestión empresarial moderna, ya que influye significativamente en la productividad, la retención de empleados y la satisfacción del cliente. Para mejorar el clima organizacional en las empresas, se ha comenzado a utilizar cada vez más la inteligencia artificial (IA) como herramienta de apoyo.

La inteligencia artificial puede ser definida como la capacidad de las máquinas para aprender y resolver problemas de manera autónoma, sin necesidad de la intervención humana directa. En este contexto, la IA está siendo utilizada también para mejorar el clima organizacional a través de diversas aplicaciones, tales como la selección de personal, la mejora de la comunicación interna y la gestión del desempeño de los empleados.

La reduflación es una práctica común en la industria de bienes de consumo, y su popularidad ha aumentado en los últimos años, especialmente en momentos de alta inflación como los que se experimentan en diversos países hoy en 2023. Esto se debe a que los productores no quieren aumentar los precios de sus productos, ya que esto podría afectar su market share en el mercado y disminuir las ventas. Por lo tanto, optan por reducir el tamaño o la cantidad de los productos, lo que les permite mantener sus márgenes de beneficio sin afectar los precios de venta.

Doritos: Las bolsas de Doritos se han convertido en un ejemplo de la estrategia comercial conocida como reduflación, la cual consiste en reducir la cantidad de producto en un envase sin alterar el precio de venta. En el caso de Doritos, esta reducción se traduce en cinco nachos menos en cada paquete. Aunque esta práctica es legal, siempre y cuando la empresa informe de la nueva cantidad en los envases, muchos consumidores no se percatan de la disminución y siguen pagando el mismo precio por un producto con menos contenido. Esta táctica se utiliza para disimular el encarecimiento de los productos y evitar que los consumidores perciban un aumento en los precios. A menudo, los consumidores no prestan tanta atención a pequeñas reducciones en la cantidad de producto, pero sí notan un aumento en el precio final del producto en el momento de pagar.

La Ciencia de Datos se ha convertido en una parte esencial de las tecnologías modernas, desde aplicaciones y programas hasta servicios y sistemas. Para garantizar la eficacia de las estrategias de Data Science, es necesario medir la calidad de los datos resultantes. Dos métricas clave en el ámbito de la Ciencia de Datos son Accuracy & Recall. Comprender las diferencias entre ambas, y hacer hincapié en ellas en sus proyectos de Ciencia de Datos, le ayudará a asegurarse de que es capaz de medir con precisión la calidad de los datos que genera.

Hoy en día vemos que hay un nuevo punto de inflexión, se ha acelerado el tipping point (punto donde explota el crecimiento exponencial o decrece), para el año 1980 los hogares empezaron a comprar computadoras, teléfonos celulares, conectividad a internet, esto representaba para las fases de las mayorías temprana y tardía, durara entre 15-20 años la adopción de estos productos. En estos puntos de inflexión, hoy en día, las tendencias son más virales y logran alcanzar un crecimiento exponencial cada vez en menos tiempo, así podemos verlo en la imagen 7 con las tecnologías de punta (a partir del año 2005), podríamos pensar en menos de 10 años, para que la sociedad (mayorías) adquiera todos estos productos y servicios que mejoran su calidad de vida.

Esta vez nos enfocaremos en las diferentes técnicas y herramientas que las empresas pueden utilizar para transformar los datos en información valiosa y utilizarla para tomar decisiones estratégicas.

También hablaremos sobre la arquitectura de datos, el aprendizaje automático y el uso de tecnologías como el Big Data y la inteligencia artificial, y como estas pueden ayudar a las empresas a transformar los datos en “oro” y obtener una valiosa ventaja competitiva. Iniciaremos con la arquitectura de datos, la cual es la estructura lógica y física que permite el almacenamiento, gestión y acceso a los datos de una organización, y como esta es esencial para lograr una estrategia basada en datos, ya que permite la recopilación, análisis y toma de decisiones basadas en información precisa y relevante en tiempo real.

La seguridad de datos se ha convertido en una prioridad para las empresas de hoy en día, ya que les permite mantener seguros y protegidos todos sus datos. Esta seguridad trata de garantizar la protección de información estratégica, así como de prevenir la corrupción, ciberdelincuencia y otros ataques informáticos.

Para cumplir con las regulaciones de datos, las empresas deben implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos y cumplir con las normativas de privacidad. Esto incluye la implementación de políticas y procedimientos de seguridad, la capacitación del personal y la realización de auditorías regulares. La normativa de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), es una poderosa herramienta para combatir la falta de seguridad de los datos, ya que establece límites claros a los titulares de los datos y al cibercrimen.

A corto plazo, la implementación de buenas prácticas de seguridad de datos contribuye a mejorar la protección de la información y al mantenimiento de la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la misma. La importancia del compliance de datos ha aumentado en los últimos años debido al aumento del uso de datos en la toma de decisiones empresariales y a la creciente conciencia sobre la privacidad y seguridad de los datos. Los incumplimientos de las regulaciones de datos pueden tener graves consecuencias legales y financieras para las empresas. Además, las empresas también deben ser transparentes con respecto a cómo recogen, almacenan y utilizan los datos de los clientes. Esto incluye proporcionar una política de privacidad clara y fácil de entender, y obtener el consentimiento explícito de los clientes antes de recopilar o utilizar sus datos.

La inteligencia artificial está proporcionando nuevas formas de hacer estudios de mercado que antes no eran posibles. A medida que la tecnología sigue evolucionando, también lo hace nuestra forma de hacer negocios en ANALITIKA. Con los avances en inteligencia artificial, ahora podemos realizar análisis más sofisticados que antes eran impensables. Esto puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, con mayor eficacia. La investigación de mercado ha sido una herramienta esencial para que las empresas controlen el éxito de sus marcas. Mediante la realización de encuestas, entrevistas a fondo, focus group entre otros, las empresas podían identificar áreas de mejora y dirigirse a clientes potenciales. Pero con la creciente popularidad de la inteligencia artificial (IA), la investigación de mercado se está reinventando. Adicionalmente a las encuestas y entrevistas, ahora las empresas pueden confiar también en herramientas automatizadas para obtener información sobre sus clientes. Estas herramientas pueden escanear datos en línea para identificar tendencias y patrones, o analizar texto y voz de vídeo para hacer predicciones más precisas sobre el comportamiento de los clientes. Al utilizar la IA en la investigación de mercados, las empresas pueden dirigirse y llegar a su público objetivo con total eficacia.

Durante los últimos años las tendencias de compra han cambiado rápidamente, tanto Millennials como Centennials han jugado un papel importante en el nuevo espacio de los consumidores. El avance de la tecnología y el uso de Internet han creado un nuevo escenario en los hábitos de compra y han influenciado significativamente al comportamiento de los consumidores. A partir de esto, existe una clara diferencia de comportamientos de compra entre Millenials y Centenialls, especialmente en lo que respecta a la actitud hacia la inmediatez y el uso de los dispositivos electrónicos. Aquí examinaremos los cambios de comportamiento de compra de los Millennials y los Centennials en 2022 y 2023.

Los Millennials (nacidos entre 1981 y 1993) y los Centennials (o Generación Z, desde los años 1994 hasta el 2010) están llamados a cambiar los patrones de compra actuales y modernizarlos. Estas generaciones son conocidas como la Generación del “yo soy”, ya que se caracterizan por anteponer sus propias necesidades y deseos sobre los demás. Esto significa que tienen una percepción de la responsabilidad mucho más centrada en sí mismos y una mentalidad de “instant gratification”, es decir, los deseos inmediatos tienen prioridad sobre los deseos a largo plazo.

Esta vez, nos enfocaremos en los cambios de tendencias del marketing y como las marcas deben adaptarse para tener éxito en el futuro, ya que de no hacerlo simplemente morirán, tomando de base las enseñanzas del profesor Philip Kotler, el cual a mi juicio es el más grande gurú de marketing de todos los tiempos.

Haremos una reflexión sobre como el marketing ha evolucionado a lo largo del tiempo, tomando de base las etapas del Marketing 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 y 5.0, así como en el enfoque centrado en:

• Enfoque centrado en el consumidor,
• El uso de la digitalización y tecnologías emergentes,
• Enfoque en la Responsabilidad Social Empresarial,
• Enfoque medioambiental.

El comportamiento del consumidor es un campo interdisciplinario que combina marketing, psicología, sociología y antropología para entender cómo las personas toman decisiones de compra. La psicología del consumidor es un campo importante que comprende elementos cognitivos, conductuales y emocionales para estudiar cómo el comportamiento y actitudes de los consumidores afectan la toma de decisiones. Diferentes teorías de la psicología del consumidor han estado tratando de comprender el proceso de la decisión de compra. Estas teorías tienen profundas implicaciones en el diseño de estrategias de marketing específicas para atraer a los consumidores.

Las motivaciones del consumidor comprenden una amplia variedad de sentimientos, anhelos o deseos que impulsan a la gente a comprar bienes o servicios. Esto incluye necesidades básicas como la supervivencia, necesidades de seguridad e identidad, necesidades de estimulación y así sucesivamente. La motivación es el combustible que alimenta a la toma de decisiones en el consumo. La motivación ayuda a determinar qué bienes y servicios se comprarán, el precio que se está dispuesto a pagar y la cantidad de un producto a comprar.

En el mercado acelerado y altamente competitivo de hoy, las marcas se enfrentan a un desafío sin precedentes para comprender a sus consumidores. Con la explosión de los datos y los canales de redes sociales, las técnicas tradicionales de investigación de mercado ya no son suficientes para proporcionar una visión completa del mercado y sus consumidores. Para mantenerse a la vanguardia, las marcas deben adoptar una combinación de inteligencia humana e inteligencia artificial (IA) para obtener una comprensión más profunda de su público objetivo.

El panorama evolutivo de la investigación de mercado

El campo de la investigación de mercados ha experimentado una transformación significativa en los últimos años, con el advenimiento de nuevas tecnologías y fuentes de datos. Las marcas ahora tienen acceso a una gran cantidad de datos, incluidos los comentarios de los clientes, las conversaciones en las redes sociales y las revisiones en línea. Sin embargo, esta abundancia de información puede ser abrumadora, lo que lleva a una sobrecarga de datos y una lucha para extraer información significativa.

Las remesas son transferencias de dinero enviadas por migrantes a sus países de origen. Estas remesas son una fuente importante de ingresos para muchos países de América Latina y en algunos casos representan un porcentaje significativo del PIB del país. Estudios han sugerido que las remesas tienen un impacto positivo en el desarrollo económico de los países receptores de remesas. Sin embargo, también hay preocupaciones sobre cómo se utilizan estos fondos y cómo se pueden maximizar sus beneficios para el desarrollo.

Según el Banco Mundial, las remesas en el mundo alcanzaron cerca de los 626 mil millones de dólares en el 2022. Por otra parte, en América Latina y el Caribe se ha calculado un crecimiento del 9.3% respecto al 2021 alcanzando en esta región del mundo la cifra de unos $142,000 millones. Estas remesas representan una de las fuentes de ingresos más grandes en los países de bajos ingresos y en las naciones en desarrollo, frecuentemente excediendo el monto de la inversión extranjera directa y la ayuda oficial para el desarrollo. Los pronósticos del Banco Mundial sugieren que las remesas seguirán creciendo en el futuro.

La automatización con inteligencia artificial es una herramienta valiosa para las empresas que buscan mejorar la eficiencia y reducir los costos. Los robots y las tecnologías automatizadas pueden alcanzar niveles de precisión y velocidad superiores a las capacidades humanas, lo que permite a los líderes empresariales optimizar sus operaciones y maximizar la eficiencia.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la automatización no debe ser el único enfoque. Las empresas deben enfocarse en mejorar la experiencia del consumidor, utilizando la robótica para automatizar tareas de backend y permitiendo que los humanos se enfoquen en tareas de alto nivel. Además, los algoritmos avanzados y la hiperpersonalización pueden ayudar a ofrecer contenido, productos o servicios seleccionados que reflejen las preferencias de los clientes. El exceso de automatización también debe ser una preocupación legítima. Si las empresas dependen demasiado de la tecnología, corren el riesgo de perder el compromiso con su marca y de que sus clientes se sientan desconectados de su experiencia. Por lo tanto, es crucial encontrar el equilibrio adecuado entre la automatización y la interacción humana para brindar una experiencia satisfactoria y personalizada a los clientes.

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático y la ciencia de datos son cada vez más populares en el mundo empresarial, todavía hay algunas marcas que se resisten a su uso. Algunas de las barreras (hay más…) son:  Falta de comprensión de qué se está hablando, de forma categórica puedo decir que muchas marcas no entienden completamente cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático y cómo pueden ayudar a mejorar sus operaciones. Esto puede llevar a la desconfianza y la resistencia a su implementación. También implementar un sistema de algoritmos puede ser costoso, especialmente para las pequeñas y medianas empresas. Además, de requerir una inversión en la tecnología y los recursos humanos necesarios para implementar y mantener el sistema, lo que no es comprensible es como una empresa con suficientes recursos no lo implementen.

En el acelerado mundo de los negocios de hoy, los especialistas en marketing y los profesionales de la información están bajo presión para mantenerse al día, e incluso predecir, el comportamiento del consumidor. Con la creciente necesidad de dar sentido a los datos en línea y fuera de línea, y el aumento de la ciencia de datos democratizada, la IA se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante para comprender a los consumidores.

Históricamente, la escucha social y el monitoreo digital fueron utilizados por los especialistas en marketing para realizar un seguimiento de lo que los consumidores decían sobre la marca y para comprender el sentimiento general en la internet. Sin embargo, se ha ampliado el uso de los conocimientos del consumidor mucho más allá de estos casos de uso tradicionales. Los conocimientos del consumidor ahora desempeñan un papel fundamental en iniciativas estratégicas, como comprender los comportamientos cambiantes y las tendencias emergentes en una era posterior a COVID en 2023. Como resultado, la IA proporciona valor en toda la empresa al ofrecer información procesable que afecta cada etapa del ciclo de vida del cliente.

El comportamiento del consumidor de papel higiénico se ve afectado por diversos factores, por mencionar algunos, la generación a la que pertenece, el sexo, nivel socioeconómico, hábitos de compra, motivaciones, percepciones y el comportamiento post-compra.

Se ha encontrado que el género, la edad, el nivel socioeconómico y el tamaño de la familia son factores importantes que influyen en la compra de papel higiénico. Por otra parte, los hombres tienden a comprar menos papel higiénico que las mujeres (regularmente los estudios de mercado del papel higiénico se orientan en mayor proporción a las mujeres, sin embargo, en los últimos años esa tendencia ha ido cambiando en pequeñas proporciones, el hombre también va al supermercado, pero regularmente, ya le indico su esposa y/o pareja que marca debe llevar…), mientras que las personas mayores y las de nivel socioeconómico alto tienden a comprar más.

El mercado de comida rápida ha estado creciendo a nivel mundial, con un tamaño de mercado calculado en USD 647.7 mil millones en 2021, y se prevé que alcance los USD 931.7 mil millones para fines de 2027 a una tasa compuesta anual de 4.6% durante el período de predicción.

Las empresas unicornio son start-ups privadas valoradas en más de $1 mil millones. En el año 2022, había alrededor de 900 start-ups unicornio en todo el mundo, con un valor combinado de más de $3.5 trillones.

Account-based marketing (ABM) is a strategic approach to B2B marketing that focuses on identifying and targeting specific, high-value accounts within a market.

Growth Marketing is a data-driven approach to acquiring and retaining customers that focuses on continuous optimization and improvement.

El uso de algoritmos es muy útil para entender mejor a los clientes potenciales

La elección sobre la marca y el tipo de LECHE que consumes, está relacionado a múltiples variables.

El CRM, o Sistema de Administración de Relaciones con los Clientes, es una estrategia fundamental para mejorar y maximizar el valor de las relaciones con los clientes.

Si una campaña publicitaria no toma en cuenta la curva de Ebbinghaus y no implementa estrategias para mantener el interés y la relevancia del público, es más probable que su rendimiento disminuya rápidamente con el tiempo.

En primer lugar en la región no necesitamos una aerolínea de bajo costo, sino de “ultra bajo costo”

A medida que la tecnología móvil se ha vuelto cada vez más integrada en nuestra vida cotidiana, es importante comprender cómo el uso adictivo de estos dispositivos puede afectarnos.

¿Por qué es relevante realizar una buena exploración de los datos antes de comenzar el modelamiento de algoritmos avanzado?

El análisis de la tasa de abandono es un aspecto crucial de la estrategia de marketing de marcas, ya que ayuda a las empresas a comprender y mitigar la pérdida de clientes.

Los algoritmos han revolucionado el mercado financiero en Wall Street, desde el trading algorítmico hasta la gestión de carteras y la monitorización del riesgo.

Qué ha sido más importante al momento de reclutar, seleccionar y contratar: ¿Inteligencia Emocional o Experiencia?

¿Qué es el Machine Learning-Aprendizaje Automático y algunos beneficios que pueden obtener las empresas?

Con el crecimiento del comercio electrónico y el aumento del volumen de datos generados por las operaciones logísticas, las empresas se están volviendo a los análisis de datos para obtener información y tomar decisiones más informadas.

Todo apunta a que la economía mundial experimentará un fuerte slowdown económico en este año 2023, con un crecimiento esperado de sólo 1.7%, en comparación con el 3% que se esperaba hace seis meses en cifras del Banco Mundial.

La investigación cualitativa es un método de recopilación de datos no numéricos, con el fin de examinar cómo las personas perciben la variable de investigación/su mundo/las marcas, etc.