Author:Asunción Vázquez

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Data Science as a Service (DSaaS)

Tradicionalmente reservado a las grandes empresas y con fuertísimas dependencias tecnológicas, el acceso total a la información, está hoy al alcance de los bolsillos más modestos de la mano de las soluciones Cloud.

Plataformas como Google Cloud Platform posibilitan la construcción de agile Data Lakes, que se integran a la perfección con herramientas de visualización como Tableau o Google Data Studio.

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Social login: la rama social del People-based Marketing

No es una novedad que, con la transformación digital, los CRM han de abrirse a las nuevas formas de relacionarse con clientes y prospectos. Tampoco que dirigir las acciones publicitarias a personas y no a cookies es más rentable y proporciona una mejor experiencia de usuario. Por supuesto, situar al individuo en el centro de la estrategia de marketing, conlleva asumir importantes retos tecnológicos (y legales), encaminados a la construcción de un identificador único. Un buen comienzo puede ser buscar a las personas donde realmente están; y si has pensado en las Redes Sociales, ¡has acertado!

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Ventaja competitiva de tener un sistema de recomendación

Imagina esta situación: has estado muy ocupado y hace meses que no lees un libro. Te gustaría recuperar el hábito lector, pero la verdad es que estás sin ideas. Así que:

1- Escribes a una amiga con la que compartes gustos, para saber qué ha pasado por sus manos últimamente.

2- Controlas tres o cuatro autores que no te suelen fallar, así que echas un vistazo en Internet para ver si han sacado algo nuevo.

3- Te apetece que te sorprendan, por lo que decides elegir (casi al azar) entre el top five que viene en el periódico del fin de semana.

Ahora imagina que tienes un asistente-librero que valora, de forma conjunta, los gustos de personas afines a ti y las características de tus lecturas más apreciadas. También le añade la medida justa de novedad y sorpresa para seleccionar, de entre todos los posibles, el libro que justo te apetece leer en este momento. ¿Suena bien, no?

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Modelos de atribución ad-hoc: más allá del último click

Imagina que dispones de un formulario de compra de billete de avión, de una tarificación de un seguro de hogar o de la compra de un smartphone. Ahora, echa un vistazo a las fuentes de tráfico que te traen visitas a ese formulario: ¿qué canal es el que te aporta más?, ¿es posible que el usuario haya tenido más contactos con tu app o con tu página web antes del último click en el que decidió comprar?, ¿existe algún contenido en tu blog que detona el proceso de búsqueda por parte del cliente y que termina en una compra?

En digital podemos medir todas las interacciones de un usuario que preceden al momento de la compra. Y cuando podemos manejar grandes cantidades de datos sobre el mismo evento, es posible llegar a construir una simplificación de la realidad a partir del estudio de comportamientos homogéneos. Nunca llegaremos a estar a en la mente del comprador, pero podemos obtener ciertas conclusiones estadísticamente significativas de los pasos que siguió antes de su decisión de adquirir un producto o contratar un servicio. A esto le llamamos modelos de atribución, o más exactamente de contribución.

Si eres usuario de Google Analytics seguro que has podido echar un vistazo a algunos modelos predefinidos de atribución o modelos estándar. En este post, queremos ir un paso más allá y profesionalizar la función de atribuir éxitos en base a modelos ad-hoc.
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Big Data: listos para pasar a la acción

Hace dos semanas asistimos al 4º encuentro anual de Big Data Spain, celebrado en Madrid. Durante dos intensos días, ponentes de talla mundial como Paco Nathan (O’Reilly), Kartik Paramasivam (Linkedin), Jason Sundram (Facebook) o William Vambenepe (Google) nos hablaron del papel que tiene el Big Data en sus compañías y de los desafíos técnicos que presenta su implantación.

logoBigDataConferenceUna cosa hemos sacado en claro: con el viraje de las compañías a una perspectiva data-driven, el tiempo del análisis per se ha pasado.Tenemos que integrar los datos en nuestro día a día, en la toma de decisiones: ya no se trata de analizar para entender qué ha pasado y cómo podemos mejorar, se trata de analizar y actuar.

El procesamiento en tiempo real ocupó, obviamente, un lugar destacado. Se presentaron diferentes productos y también algunas herramientas open source para su integración en los procesos de las empresas. Llama la atención la diversidad de disciplinas en las que tiene cabida este tipo de análisis, muchas veces de la mano del creciente “internet de las cosas”: desde la investigación clínica a la astronomía, o la detección del fraude en compañías de seguros.

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