La importancia del análisis de datos y la creación de modelos predictivos
La forma en que las compañías y sus clientes o usuarios se relacionan ha cambiado.
Un ejemplo claro es el éxito detrás de YouTube o Netflix el cual se gesta en la capacidad de proporcionar recomendaciones precisas para cada cliente, según su comportamiento, perfil e interacción.
“La creación de adecuadas estrategias de marketing, programación, operación y publicidad, marca una diferencia competitiva para las organizaciones, por ello es fundamental conocer las necesidades y deseos de los clientes. Gracias a la evolución tecnológica y la atención mediante multiplataformas, es posible obtener la información de la fuente misma para idear servicios acordes”, resaltó Marcelo Sukni, Gerente general de SAS Chile y Perú, compañía líder de software y servicios de Business Anlalytics.
Asimismo, Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft y Accenture son algunas de las empresas que impulsan esta nueva generación de tecnologías basadas en el desarrollo de algoritmos y en el entrecruzamiento de datos propios enriquecidos con contenidos de la Web.
“Las empresas están repletas de datos. Y tienen acceso a datos externos, que pueden complementarse. Con eso, se pueden identificar patrones de comportamiento y predecir, por ejemplo, si una persona me va a comprar el mes que viene y si pagará al contado o con tarjeta”, explica Daniel Lázaro, responsable de Analytics de Accenture.
La incorporación de análisis avanzados como el modelado predictivo ayudará a las empresas a identificar clientes y cómo debe ser la comunicación con él, el tipo de publicidad, el momento indicado y las características de las ofertas que podrían interesarle.
De esta manera es posible obtener el valor de los datos, visualizarlos y presentarlos en detallados informes que son generados a través de la inteligencia de la audiencia extraída de web, móvil y líneas directas como atención en tiendas o llamadas telefónicas.
El análisis de datos y la creación de modelos predictivos se han convertido no sólo en una tendencia para las industrias en telecomunicaciones sino en una necesidad permanente para poder ofrecer una diferencia competitiva.
Inmediatez, ofertas a la medida y el cliente como un usuario único, son las bases sobre las que las empresas modernas deben trabajar para mantenerse competitivas. La forma en que las compañías y sus clientes o usuarios se relacionan ha cambiado. Un ejemplo claro es el éxito detrás de YouTube o Netflix el cual se gesta en la capacidad de proporcionar recomendaciones precisas para cada cliente, según su comportamiento, perfil e interacción. “La creación de adecuadas estrategias de marketing, programación, operación y publicidad, marca una diferencia competitiva para las organizaciones, por ello es fundamental conocer las necesidades y deseos de los clientes. Gracias a la evolución tecnológica y la atención mediante multiplataformas, es posible obtener la información de la fuente misma para idear servicios acordes”, resaltó Marcelo Sukni, Gerente general de SAS Chile y Perú, compañía líder de software y servicios de Business Anlalytics. Asimismo, Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft y Accenture son algunas de las empresas que impulsan esta nueva generación de tecnologías basadas en el desarrollo de algoritmos y en el entrecruzamiento de datos propios enriquecidos con contenidos de la Web. “Las empresas están repletas de datos.
Y tienen acceso a datos externos, que pueden complementarse. Con eso, se pueden identificar patrones de comportamiento y predecir, por ejemplo, si una persona me va a comprar el mes que viene y si pagará al contado o con tarjeta”, explica Daniel Lázaro, responsable de Analytics de Accenture. LEE TAMBIÉN: H&M y Google harán vestido usando tus datos La incorporación de análisis avanzados como el modelado predictivo ayudará a las empresas a identificar clientes y cómo debe ser la comunicación con él, el tipo de publicidad, el momento indicado y las características de las ofertas que podrían interesarle.
De esta manera es posible obtener el valor de los datos, visualizarlos y presentarlos en detallados informes que son generados a través de la inteligencia de la audiencia extraída de web, móvil y líneas directas como atención en tiendas o llamadas telefónicas.
Fuente: www.peru-retail.com