Inteligencia de Marketing y Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Empresariales

Proceso de recolectar, clasificar, procesar y estudiar datos comerciales para obtener información comercial. A través de herramientas como minería de datos, análisis estadístico y modelos predictivos que ayuden a tomar decisiones más informadas. Con el objetivo de determinar qué conjuntos de datos son útiles y cómo se pueden aprovechar para resolver problemas y aumentar la eficiencia, la productividad y los ingresos.

  • Proceso impulsado por la tecnología para analizar datos y presentar información procesable para ayudar a los gerentes y usuarios a tomar decisiones informadas.

Pirámide: Conocimiento – Información – Datos

Marketing Intelligence

  • Son datos que son relevantes para los esfuerzos de marketing de una organización.
  • Esos datos se pueden analizar para guiar de manera precisa y eficiente el proceso de toma de decisiones de las campañas.
  • Está más ligado a un cambio cultural en la organización o a un cambio de filosofía que a un proceso o tecnología específica.
  • Uno de los pilares clave para su implementación es extraer, procesar y analizar con éxito datos del entorno, mercado, sector, clientes y competencia.
  • Gracias al Marketing Intelligence se pueden tomar decisiones estratégicas y tácticas más precisas y efectivas y sigue un enfoque centrado en el cliente.

Tipos

  • Focus Group: Selección de un grupo de personas, crear un tamaño de muestra.
  • Encuestas: Centran los esfuerzos en una sola pregunta, tasa de respuestas alta.
  • Pruebas de campo: Probar diferentes variables en torno a su producto o marca.
  • Cuestionario: Llegar a un gran tamaño de audiencia.
  • Formularios: Obtener más información sobre la información específica de su público objetivo.

Data Science

Combinación de muchas áreas como estadísticas, matemáticas y computación para interpretar y presentar datos para la toma de decisiones efectiva por parte de los líderes empresariales.

El Data Science ayuda a las empresas a mejorar su rendimiento, eficiencia, satisfacción del cliente y alcanzar los objetivos financieros con mayor facilidad.

Proceso

  1. Definición del problema
    • ¿Quiénes son los clientes?
    • ¿Cómo identificarlos?
    • ¿Cuál es el proceso de venta en este momento?
    • ¿Por qué están interesados en sus productos?
    • ¿Qué productos les interesan?
  2. Recopilar los datos sin procesar necesarios para el problema

    Pensar en los datos disponibles y encontrar formas de recopilar y obtener los datos necesarios.

  3. Procesar los datos para el análisis.

    Los datos pueden estar desordenados si no se han mantenido adecuadamente, lo que genera errores que corrompen fácilmente el análisis.

  4. Explorar los datos

    Desarrollar ideas que puedan ayudar a identificar patrones y conocimientos ocultos.

  5. Realizar un análisis en profundidad

    Usar todas las herramientas de ciencia de datos para analizar los datos con éxito y descubrir información.

  6. Comunicar los resultados del análisis.
    • La comunicación adecuada conducirá a la acción.
    • Encontrar varios aspectos que afectan al cliente.
    • Todo comienza explicando por qué.

Plataformas modernas de análisis e inteligencia empresarial (ABI)

Funcionalidad fácil de usar que admite un flujo de trabajo analítico completo, desde la preparación de datos hasta la exploración visual y la generación de información, con énfasis en el autoservicio y el aumento.

Áreas críticas de capacidad de la plataforma (ABI)

Seguridad, Capacidades de administración, Cloud, Conectividad de fuente de datos, Preparación de datos, Complejidad del modelo, Catálogo, Información automatizada, Análisis avanzado, Visualización de datos, Consulta en lenguaje natural, Narración de datos, Análisis integrado, Generación de lenguaje natural (NLG), Informes

Dashboards

Es una herramienta que usan las empresas para ayudar a rastrear, analizar y mostrar datos, generalmente para obtener una visión más profunda del bienestar general de la organización, un departamento o incluso un proceso específico.

Detrás de los tableros, los paneles conectan métricas, fuentes, APIs, servicios diferentes… y ayudan a las empresas a extraer información relevante y mostrarla de manera fácil de usar.

KPIs

Son valores medibles que le muestran qué tan efectivo es para lograr sus metas u objetivos comerciales.