La transformación digital del Standard Bank of South África

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El Standard Bank  recurrió hace unos años a la transformación digital para mejorar la prestación de servicios y los procesos internos. En su proceso de transformación la estrategia digital-móvil desempeñó un papel muy importante. El banco tomó conciencia de la importancia en South África  de una  generación nueva y joven de consumidores poco bancarizados pero que tenían un buen conocimiento de la tecnología y estaban muy adaptados al mundo online. Téngase en cuenta que en África, casi la mitad de la población tiene menos de 19 años y la mayoría de los adultos jóvenes tiene teléfonos móviles.

El Standard Bank era consciente de que otras entidades financieras (fintech y algunos bancos)  estaban  persiguiendo  soluciones fiables  de banca digital  y que ahora esas soluciones estaban disponibles. Por eso empezó a realizar inversiones en nuevas tecnologías. Pero en las primeras fases del proceso, el sentimiento era como si se estuviera invirtiendo en las tecnologías adecuadas, pero no se lograba  el máximo provecho. No conseguían  tener los procesos adecuados. Este sentimiento era una muestra del vértigo de entrar en un terreno que no se domina.

Para superar las dudas iniciales se tomó como referencia la función que las tecnologías de la información (TI) desempeñan en las empresas  puras de Internet. La TI es  un socio del negocio y de la comunidad de usuarios. Se opta por el codesarrollo de aplicaciones de software con las partes interesadas.

 El desarrollo de software “ágil”.

Para el desarrollo del software se vio lo que estaba sucediendo en muchas empresas del Silicon Valley y se examinó cómo las empresas nativas digitales estaban desarrollando el software ágil. Estas empresas le dan una gran importancia a la colaboración y la co-ubicación. Cada equipo de gestión de producto tiene un propietario de producto, desarrolladores y probadores, todos ellos se sientan juntos. A los líderes de los negocios y de TI se les convence de la importancia de esta idea de codesarrollo y resolución conjunta de problemas.

Tomando ese comportamiento como referente, el Standard Bank decidió, además invitar a los clientes al proceso, a menudo antes de que se haya escrito una sola línea de código. Por otro lado, los probadores están plenamente involucrados en todas las etapas del desarrollo de productos, no sólo al final, por lo que tienen una comprensión mucho mejor de lo que el software está tratando de hacer. No sólo están detectando errores, sino también encontrando nuevas soluciones a los problemas.

¿A qué desafíos se ha enfrentado el banco para hacer todos estos cambios, y cómo los ha abordado?

Según los directivos de Standard Bank  fue fundamental romper los compartimentos estancos  y sacar a la gente fuera de sus zonas de confort. Esto es especialmente importante cuando se trata de  empresas establecidas en los sectores tradicionales, como la banca, en las que la actitud ante el cambio no suele ser muy positiva.

Para sacar  a la gente de sus zonas de confort se hizo ver a todos que la transformación digital era  una prioridad máxima. A los equipos de gestión de productos se les explicó la lógica que justificaba el proceso de transformación y se establecieron objetivos explícitos de mejora.

Los impulsores de la transformación digital sabían que era muy importante poder presentar rápidamente resultados positivos.

Para situar a todos en la misma página, se crearon nuevos canales de comunicación -un boletín informativo, una página web y reuniones globales- para presentar los éxitos, transmitir los retos en el proceso de transformación y  facilitar la difusión  de los nuevos productos. Estos foros han ayudado a motivar a los equipos y mantener el impulso para llevar a cabo la transformación.

Estos  mensajes se han reforzado con mecanismos formales, por ejemplo, mediante la co-localización de los miembros de los equipos de trabajo, para que colaboren de forma natural.

¿En qué se ha plasmado todo este cambio en temas de la vida real?

La forma en que los grupos de los representantes de los negocios interactúan con TI ha cambiado significativamente. Así, por ejemplo: una aplicación de tableta que se había desarrollado antes de que el banco optara por utilizar  “ágil” necesitó 2.500 páginas de documentación de explicación.  Ahora, cuando se desarrollan aplicaciones para las tabletas, se toman como referencia unos cuantos casos de uso que han sido  co-creados por el grupo de TI, el negocio, los expertos de interfaz de usuario y los clientes finales. Incluir a los clientes en el proceso de desarrollo de aplicaciones se ha evidenciado como unos de los mayores aciertos de la estrategia de transformación digital  del banco pues ha propiciado que se elaboren productos que los clientes realmente desean y los ven de utilidad.

Con el planteamiento actual el negocio se siente que tiene un  mayor control, y el grupo de TI ya no está operando en la oscuridad. De hecho, el grupo de TI se siente más capacitado bajo este modelo colaborativo.

Antes de  “ágil”, los desarrolladores podrían registrar miles de defectos relacionados con una nueva aplicación. De hecho se registraba una tasa de fracaso de una aplicación del 38%.  Después de “ágil”, la tasa de fracaso es del 3%.

¿Qué lecciones pueden aprender otras compañías  de la  experiencia del Standard Bank?

Probablemente la enseñanza más relevante es la importancia de la co-creación y colaboración  del negocio con TI, probadores y clientes. EL TI es un socio del negocio y de los usuarios y los clientes son los destinatarios finales de los productos y servicios ofertados por el banco, por lo que es muy importante saber lo que realmente quieren.

Por otro lado, se debe destacar la importancia de la iteración rápida de productos, los enfoques de prueba y aprendizaje, lo que exige una estrecha colaboración entre equipos.

Así mismo es importante centrarse primero en proyectos que den resultados casi inmediatos. los primeros pilotos llevados  acabo han demostrado beneficios tangibles: aumentos de productividad de hasta el 50 por ciento y reducciones de costo unitario de hasta 70 por ciento.

Por último, se debe  destacar que para  cualquier empresa que esté inmersa en un proceso de transformación digital, lo importante no es sólo reducir los costes. La clave está en racionalizar la forma en que se trabaja y ofrecer los mejores servicios a los clientes a través de cualquier canal que elijan para interactuar con la empresa. Y para ello es fundamental contar con la opinión de los clientes desde las etapas iniciales del desarrollo de productos y servicios.

Referencias.

-Sven Blumberg and Christian Stüer. Becoming a digital bank. McKinsey. Abril , 2016.

http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/becoming-a-digital-bank

 -Tunde Olanrewaju. The rise of the digital bank. McKinsey . Julio 2014

http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/the-rise-of-the-digital-bank

La salud, los datos y las nuevas tecnologías.

 

El sector de la salud  genera millones de datos que son una importante fuente de información para mejorar la calidad de su gestión, el trabajo de los profesionales y la salud de los pacientes.  La abundancia de datos junto con la irrupción de las nueva tecnologías están transformando el sector. Por ello tiene pleno sentido hablar de  la transformación digital del sector de la salud.

La transformación digital del sector de la salud.

Internet y las nuevas tecnologías están transformando todo a su paso y redefiniendo la sociedad y los modelos de negocio de la mayor parte de sectores económicos. La transformación digital supone un cambio en la forma en que nos comunicamos, nos relacionamos , trabajamos y, lógicamente  también, un cambio en la forma como se abordan los temas relacionados con la salud.

La transformación digital conlleva una nueva forma de hacer las cosas como fruto de integrar lo  digital y lo físico. El resultado es  una convergencia  en personas, organizaciones y cosas, y una transformación de los procesos. Las organizaciones, tanto públicas como privadas, se reorientan hacia un modelo eficaz  de relación digital en todos los aspectos clave; procesos, clientes (pacientes), innovación y modelo de gestión. La transformación digital  supone reinventar, mejorar la conectividad, optimizar los procesos y asumir la esencia del cambio.

La  tecnología tiene un papel relevante, pero  menor que la adopción de una cultura que debe estar focalizada en  nuevas metas y valores que deben caracterizarse por:

            -la innovación basada en el poder de los datos

            -la integración de procesos, aplicaciones y sistema

            -la prevalencia del talento.

La transformación digital  hace referencia a  los cambios que las personas,  las organizaciones,  la economía y la sociedad han de realizar tras la irrupción masiva de tecnología digital.

La transformación digital y los datos.

La transformación digital se ve favorecida por la unificación de los datos y procesos, las capacidades analíticas, la entrega  y visualización de soluciones y  la integración de las actividades económicas y sociales.

La información es un factor clave del éxito de la transformación digital. La información y los datos son el vehículo y el medio de desarrollo de la transformación digital. No se debe olvidar que los datos están siempre detrás de cualquier toma de  decisiones, sea esta referida a la optimización, la comunicación, la colaboración, la interacción, la innovación o la investigación.

La importancia de lograr una sintonía entre información, personas, procesos y tecnología es clave para alcanzar una  adecuada transformación de cualquier organización. Los datos no son solo datos, son una representación de los hechos y estos adquieren relevancia cuando son interpretados adecuadamente.

Con Internet de las cosas, los sensores y  los wearables la dimensión inteligente  se vuelve más importante a la hora de darle más sentido a la información no estructurada. De esta forma se abre la puerta de la transformación digital de los procesos a la inteligencia artificial.

La salud y los datos: el Big Data.

Los datos están adquiriendo una importancia creciente en la gestión de la salud. Piense en las ventajas que se podrían derivar de que  las constantes vitales de cualquier persona y sus síntomas pudieran monitorizarse y volcarse en una plataforma online a la que, con la debida autorización, los médicos pudieran acceder en cualquier momento y desde cualquier lugar. Este no es más que un ejemplo del tipo de transformación  que están experimentando los procesos en la gestión de la salud. En el  mundo digital, la tecnología juega un papel destacado en el cuidado de los pacientes y en la forma en que estos se conectan con su entorno.

En esta mejora de los servicios de salud derivados de las nuevas tecnologías, el Big Data esta jugando un papel destacado. Las ventajas derivadas del Big Data están siendo una realidad en campos tan distintos de la salud como:  el área médica,  la síntesis  de datos de las historias médicas y análisis clínicos, la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria, la distribución de material  sanitario y medicamentos (especialmente relevante ante necesidades puntuales por epidemias), la detección y prevención de posibles efectos secundarios de medicamentos y tratamientos,  la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación), la investigación médica, la lucha contra el cáncer  o la prevención de pandemias.

El Big Data permite integrar datos estructurados y no estructurados de forma efectiva. Ejemplos de datos estructurados son los datos clásicos de los pacientes (nombre, edad, sexo…) y los datos no estructurados son las recetas de papel, los registros médicos, las notas manuscritas de médicos y enfermeros, los resultados de pruebas médicas, las grabaciones de voz, las radiografías, escáneres, resonancias magnéticas, TAC y otras imágenes médicas, los obtenidos a partir de la creciente utilización de chips para monitorizar pacientes. Donde Big Data puede aportar más valor es en el análisis de datos no estructurados, pues  es donde hay más conocimiento por descubrir y explotar. A todo esto hay que añadir los datos provenientes de las redes sociales y los generados por Internet de las cosas; dispositivos, sensores, instrumentos médicos, aparatos de fitness…

Pero lo importante no es contar con muchos datos sino que las herramientas de Big Data contribuyan al  diseño y puesta en marcha de procesos eficientes que nos ayuden a llevar a cabo políticas de cuidados de salud basadas no solo en  los datos disponibles sino en su interpretación y su comprensión. De esta forma es como puede contribuir efectivamente  a mejorar la asistencia sanitaria, salvar vidas, expandir el acceso a los sistemas de salud y optimizar los costes. En este sentido cabe mencionar el importante papel desempeñado por Big Data en la investigación genómica y la secuenciación del genoma.

El Big Data y las ventajas para el sector  de la salud.

El procesamiento de grandes volúmenes de datos contribuye positivamente a la salud pues ayuda a tomar decisiones con una base objetiva.

Desde una perspectiva de gestión Big data, por un lado, puede contribuir a generar ahorros relacionados con la gestión del sistema sanitario debido a la mejora de la coordinación de la atención al ciudadano, la lucha contra los fraudes y los abusos y la reducción de ineficiencias administrativas y clínicas. Por otro, contribuye a mejorar la eficiencia del modelo de atención sanitaria debido al  apoyo al autocuidado de las personas,  al respaldo a los proveedores de cuidados médicos, al aumento del conocimiento y la concienciación del estado de salud y al agrupamiento de los datos para expandir el ecosistema.

Desde la perspectiva de la operativa, la prevención y la personalización, el Big Data también está dejando sentir sus efectos beneficiosos en el entorno de la salud. Gracias a una gestión eficiente de los datos se pueden obtener ventajas significativas en la operativa clínica, la autoayuda y colaboración ciudadana, la atención y medicina personalizada (así, por ejemplo, Big Data ha propiciado sustituir los diarios de pacientes, en los que estos anotaban en un cuadernillo diferentes datos sobre su estado de salud, y luego los compartía con su médico en las consultas, por los datos aportados por los pacientes a través de apps instalados en sus dispositivos móviles. La información se gestiona en plataformas que almacenan la información en la nube), la monitorización remota de pacientes y el seguimiento de pacientes crónicos. Las plataformas en las que se gestiona la información funcionan como unas auténticas herramientas en pro de la salud conectada. Estas plataformas dan sentido a toda la información que se acumula sobre historiales, análisis, diagnósticos, tratamientos… y puede permitir que médicos y enfermeros intercambien información con los pacientes en cualquier momento.

Big data también está teniendo un protagonismo destacado en la lucha contra el cáncer. El uso de diferentes medicamentos en proporciones distintas ha significado un gran avance para los pacientes que sufren cáncer. La utilización de  plataformas de Big Data  permite gestionar grandes cantidades de datos clínicos que el sistema experto gestiona en función de variables seleccionadas mediante algoritmos. El sistema utiliza una  historia oncológica integrada del paciente (en la que se integran los parámetros clínicos y morfológicos, el historial familiar, las imágenes radiológicas, los biomarcadores y las secuencias genéticas),  y la cruza con bases de datos en las que computan cientos de miles de marcadores susceptibles de ser analizados. De esta forma, es posible  reconocer, de forma personalizada patrones comunes de comportamiento de los pacientes ante los distintos tipos de tumores. Por otro lado, cabe señalar que la tecnología de computación cognitiva está ayudando a la industria farmacéutica y la investigación médica en la lucha contra el cáncer. La computación cognitiva permite acelerar la I+D ayudando a los investigadores a detectar con rapidez patrones escondidos entre la enorme variedad de datos que manejan en sus investigaciones, logrando, por ejemplo reducir a unas semanas investigaciones sobre el cáncer que de otra forma llevarían años.

Retos a superar de cara al futuro

La información que ya se está recogiendo y que aumentará de forma exponencial procedente de los wearables (los relojes, pulseras y gafas inteligentes), debidamente cruzada  con la existente en Internet y en los centros de investigación, permitirá grandes avances en  la medicina y en general en la  atención sanitaria.

La investigación médica se está viendo  mejorada al utilizar las técnicas de Big Data, por ejemplo para establecer las causas de enfermedades y generar mejores soluciones.  De esta forma, Big Data  está ayudando a predecir, prevenir y personalizar enfermedades, todo ello en beneficio de los pacientes afectados.

La medicina y la salud están experimentando cambios profundos. La innovación tecnológica combinada con la automatización y miniaturización ha desencadenado una explosión en la producción de datos,  lo que supone un importante potencial de mejora para la salud. Al mismo tiempo, nos enfrentamos a una amplia gama de desafíos. La explotación de los datos disponibles a través de los avances en la medicina genómica, proyección de imagen, y una amplia gama de aplicaciones móviles de salud o los dispositivos conectados se ve obstaculizada por numerosas barreras históricas, técnicas, legales y políticas. La falta de armonización de los formatos de datos, procesamiento, análisis y transferencia de datos,  es una fuente de incompatibilidades y de pérdida de oportunidades  que la sociedad no debiera permitirse.

 

Referencias

-Charles Auffray et.alia.

Making sense of big data in health research: Towards an EU action plan

Genome Medicine( 2016)8:71

DOI: 10.1186/s13073-016-0323-y

-E. Baro,S. Degoul,R. Beuscart

Toward a literature-driven definition of big data in healthcare

BioMed Research International., 2015 (2015), pp. 639021

-A. Belle,R. Thiagarajan,S.M. Soroushmehr

Big data analytics in healthcare

Biomed Res Int., (2015), pp. 370194

-J. MacRae,B. Darlow,L. McBain

Accessing primary care big data: the development of a software algorithm to explore the rich content of consultation records

BMJ Open., 5 (2015), pp. e008160

 

El proceso de compra en comercio electrónico

El proceso de compra en eCommerce es un proceso reflexivo que comienza días, incluso semanas antes de que se produzca la compra. El cliente utiliza múltiples canales de comunicación y en cada momento del proceso, tiene hábitos diferentes.

  • Impacto: El cliente recibe impactos en cualquier dispositivo (anuncio de televisión, publicidad en una aplicación móvil, anuncios en buscadores etc.).
  • Búsqueda: Hay un proceso de búsqueda activa de información, una necesidad de estudiar las diferentes alternativas que hay en el mercado y realizar un filtro inicial de las posibilidades que hay en el mercado para la compra del producto de interés.
  • Análisis:  El comprador actual busca argumentos para reforzar la decisión de compra (consulta foros, blogs, valoraciones de otros usuarios etc.).
  • Decisión de compra: es el momento en el que el cliente decide dónde va a comprar (online/offline).

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Big Data para Predecir el Comportamiento de Usuarios de Videojuegos

Anteriormente en este blog hemos presentado aplicaciones de Big Data a campos tan diversos como la medicina, el arte, la política, los deportes o la confianza bancaria. En esta nueva entrada, vamos a invitar al lector a reflexionar cómo se puede emplear el Big Data, junto con técnicas de inteligencia artificial, para predecir el futuro comportamiento de usuarios de videojuegos.

El modelo de los juegos «freemium«.

Salvo que hayas permanecido encerrado en una sala completamente aislada del exterior durante los últimos meses, probablemente hayas oído hablar de Pokémon Go. Este videojuego disponible para plataformas móviles (Android e iOS) ha dado mucho que hablar, también en el aspecto económico: en 30 días había logrado 200 millones de dólares en ingresos, con más de 10 millones de descargas en la primera semana. Pero, ¿cómo?

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Pokémon Go, el último gran éxito de los videojuegos móviles

En los últimos años, el mercado de los videojuegos móviles ha ido relegando a un segundo plano los PCs y las consolas de videojuegos. En ambos tipos de plataformas se suele considerar que el perfil del jugador difiere, siendo el primero más casual. Por este motivo, también el modelo de negocio es diferente en ambos casos: mientras que en PC y consolas el propio videojuego tiene un coste que puede ser elevado (en torno a 60€); los juegos con más descargas en plataformas móviles suelen adecuarse al modelo de negocio denominado «freemium«, en el que el juego en sí es gratuito, pero el jugador puede realizar compras dentro del juego («in-app purchases«) de contenido adicional: objetos, vidas, dinero virtual, etc.

Si tenemos en cuenta este modelo de negocio, en el que el jugador no desembolsa ningún dinero antes de comenzar a jugar, es evidente que a las compañías les interesa retener a los jugadores (es decir, mantener su afición al juego para evitar que lo abandonen – un efecto conocido en inglés como «churn«) y al mismo tiempo promover su conversión, es decir, incitarles a que realicen alguna compra en la que deban invertir una cantidad de dinero que se traduzca en ingresos para la compañía.

Por este motivo, es importante para una compañía saber qué están haciendo sus usuarios, pero es aún más interesante saber qué van a hacer en el corto plazo.

Monitorizando el comportamiento de los usuarios.

El primer paso para poder analizar el comportamiento de los usuarios y poder realizar un estudio predictivo de sus próximas acciones consiste en monitorizar todas las acciones que estos realizan sobre el juego. Esto implica guardar todos y cada uno de los eventos que realice el jugador: iniciar sesión, vencer a un enemigo, invitar a un conocido, pasarse un nivel, perder una vida y; por supuesto, realizar una compra.

Mediante este proceso, obtendremos grandes cantidades de datos proveniente de todos nuestros usuarios. Dado el carácter temporal de la información, el comportamiento de cada usuario puede establecerse como una secuencia de acciones.

De este modo, la pregunta que nos debemos plantear es la siguiente: si conozco las últimas acciones que ha llevado a cabo un determinado jugador, ¿puedo saber cuáles son las posibles siguientes acciones y con qué probabilidad las llevará a cabo?

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Nuestro problema: dados los últimos eventos conocidos de un usuario, queremos predecir los siguientes que llevará a cabo

La solución técnica: Markov al rescate.

En términos generales, el problema anterior puede considerarse un problema de clasificación, por lo que se sitúa dentro de los problemas denominados «de aprendizaje supervisado» dentro de la rama del aprendizaje automático.

Precisamente porque buscamos conocer la probabilidad de distintos potenciales eventos futuros, resulta adecuado emplear una técnica basada en modelos probabilísticos. Y dado que los datos están modelados en forma de secuencia o cadena, Markov se perfila como una técnica acertada para resolver el problema.

En concreto, en este caso vamos a emplear lo que se conoce como «modelos de Markov de orden variable» (en inglés, «variable order Markov models» o «VOM models«). El funcionamiento de este tipo de modelos puede resumirse brevemente en los siguientes pasos:

  1. Para cada usuario, tomamos su secuencia de acciones.
  2. Para cada acción, tomamos sus antecedentes (acciones anteriores a la escogida). El número de antecedentes puede ser variable, de tal modo que estableceremos un parámetro L al que denominaremos «longitud máxima de cadena».
  3. Para cada antecedente de longitud 1 hasta L, almacenaremos en una base de datos el antecedente con su consecuente (la acción escogida en el paso 2), y junto a ambos se incluirá un contador que se incrementará cada vez que encontremos el mismo par antecedente-consecuente.

Los pasos anteriormente descritos permiten entrenar el modelo de Markov. Ahora bien, si tenemos datos de un nuevo usuario, ¿qué debemos hacer para predecir su comportamiento futuro? En este caso, basta con tomar las L últimas acciones que ha realizado y buscar en el modelo este antecedente. Si encontramos alguna aparición, entonces podremos localizar todos los consecuentes (potenciales futuras acciones) junto con su probabilidad de ocurrir.

Si no encontráramos ninguna aparición del antecedente, entonces deberíamos recortar su longitud (eliminando los eventos más antiguos) hasta poder encontrarlo en la base de datos.

Una arquitectura de Big Data para dominarlos a todos.

Puesto que queremos que nuestra compañía tenga tantos usuarios como sea posible, nuestro modelo debe ser escalable para no verse limitado por un alto número de jugadores, máxime si estos son fieles al juego y realizar multitud de acciones en el mismo.

Por este motivo, el sistema anterior puede ser desarrollado encima de una arquitectura de Big Data que emplea Hadoop. De este modo, HDFS almacenará los logs que contienen todos los históricos de nuestros usuarios, mientras que HBase contendrá el modelo de Markov aprendido, lo que permitirá consultarlo de un modo eficiente.

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Arquitectura de Big Data general que contiene al sistema de predicción de eventos en videojuegos

Yendo un paso más allá

Un piloto ejecutado sobre juegos sociales de procedencia española y en el marco de un proyecto de investigación llevado a cabo por la Universidad Carlos III de Madrid con financiación del Plan Avanza 2 del Ministerio de Industria, Energía y Turismo ha mostrado que el modelo propuesto puede predecir eventos en videojuegos de un modo que incluso valores reducidos de la longitud de cadena permiten predecir con gran precisión la siguiente acción que realizarán nuestros jugadores.

No obstante, el valor de negocio reside en las consecuencias de disponer de este conocimiento. Por ejemplo, si sabemos que un usuario tiene una probabilidad elevada (pero no lo suficiente – digamos un 30%) de adquirir un determinado producto, podremos realizarle una promoción personalizada para que esta probabilidad crezca. Asimismo, si detectamos un riesgo de abandono inminente en un jugador podremos incentivarle para seguir jugando. En definitiva, podremos emplear nuestro conocimiento sobre las intenciones de un usuario para influenciar su comportamiento futuro de acuerdo con las necesidades de nuestra compañía, favoreciendo al mismo tiempo al jugador.

Más información

Si quieres saber más sobre este trabajo, puedes consultar el artículo de investigación correspondiente, disponible de forma gratuita:

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Alejandro Baldominos, Esperanza Albacete, Ignacio Marrero y Yago Sáez: Real-Time Prediction of Gamers Behavior Using Variable Order Markov and Big Data Technology: A Case of Study. Special Issue on Big Data. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. 3(6): 44-51 (2016)

 

Por otro lado, si quieres obtener un conocimiento más general sobre cómo aplicar tecnologías de Big Data a un entorno digital, puedes adquirir el siguiente libro:

portada-big-data-pizarraJosé Francisco Aldana, Alejandro Baldominos, José Manuel García, Juan Carlos Gonzálvez, Francisco Mochón e Ismael Navas: Introducción al Big Data. García Maroto editores. (2016)

El papel del móvil dentro del ecosistema de los medios de pago

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La rápida introducción de las tecnologías en nuestras vidas ha generado un cambio de relación entre las empresas y los usuarios que se está traduciendo en la adopción de nuevos medios de pago en sustitución a los medios de pago tradicionales.

Después de muchos años prediciendo la implantación masiva de los pagos digitales parece que el momento ya ha llegado y esta vez para quedarse, al menos en los países desarrollados en los que los crecimientos de pagos a través de medios distintos a los tradicionales están creciendo a un ritmo anual de dos dígitos. No hace falta más que echar un vistazo a las noticias para darse cuentas de que bancos, empresas de distribución, operadores móviles, start ups… todos los sectores ya están ofreciendo soluciones de pago distintas a las tradicionales y muchas de ellas tienen como eje principal el móvil.

http://www.expansion.com/empresas/distribucion/2016/07/20/578e753ce2704e12358b45d4.html

Según el estudio de PwC “Los medios de pago, un paisaje en movimiento” el dinero en efectivo, utilizado actualmente por un 85% de la población mundial podría estar abocado a largo plazo a su desaparición a favor de otros medios de pago y en especial a medios de pago digitales y pagos móviles.

Si bien es cierto que el grado de implantación de los distintos medios de pago electrónicos que están surgiendo a lo largo de estos últimos años dependen, y mucho, del nivel de desarrollo de la economía de los países, el estudio destaca varios puntos que apoyan la teoría de la desaparición del efectivo como medio de pago más utilizado.

Hagamos una reflexión sobre por qué el móvil se presenta como uno de los medios destinados a permanecer.

Como hemos venido apuntando en “El blog de la innovación digital” en su entrada “Introducción al marketing digital” de Marisa Martin, el cliente digital se ha convertido en el verdadero protagonista y conductor de la relación de cualquier compañía con sus clientes. Los usuarios digitalizados se informan, se relacionan compran y pagan a través de un entorno digital y lo hacen las 24 horas del día, en cualquier momento y lugar.

 

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¿Y qué esperan los consumidores de un medio de pago?

Universalidad

Quiere usarlo allá donde vaya, en cualquier país y comercio y en un entorno de movilidad.

Seguridad y confiable

Estamos hablando de dinero, con el dinero no se juega. Todos los pasos que intervienen en el proceso de pago han de securizarse desde la propia transacción hasta el medio y los dispositivos que intervienen en el proceso.

Sencillo y gratificante

El usuario digital requiere de una interacción intuitiva y sencilla. La reducción drástica de la fricción en el pago reduciendo los pasos dentro del proceso.

Las nuevas tecnologías permiten mejorar la experiencia de usuario volviéndola gratificante: pagos en un solo clic, recepción de notificaciones y ofertas en función del perfil de comportamiento del cliente, compras en tiempo real…

 

¿Y los comercios, qué buscan en los medios de pago?

Regulado

Los comercios requieren de soluciones de pago universales y esta universalidad requiere el cumplimiento de los estándares internacionales más comunes.

Barato y de fácil implementación

Los comercios apuestan por soluciones de pago con bajas comisiones y sin necesidad de acometer grandes inversiones en infraestructuras para su implementación. En la medida en que los usuarios no demanden un medio de pago específico, serán reticentes a acometer inversiones en terminales y sistemas informáticos para su implantación. Así pasó con la introducción del pago con tarjetas cuya implantación fue lenta hasta que los consumidores fueron solicitando a los comercios la posibilidad del pago a través de las mismas.

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Dentro del ecosistema de los medios de pago, el móvil se presenta como un elemento en el que parece que convergen las características demandadas por los usuarios, es sencillo de utilizar, se puede usar en cualquier momento o lugar y es seguro pero ¿cuáles son las causas para que su despegue sea inmediato?

Hay varias causas que explican su lenta introducción

Existencia de múltiples soluciones

Actualmente no existe una solución única en el mercado.

  • Los comercios lanzan sus propias aplicaciones para el pago en sus tiendas: Inwallet de Inditex, CepsaPay de Cepsa, Vips…
  • Los bancos ofrecen sus propias soluciones que permiten pagar a través del móvil de forma sencilla en cualquier TPV compatible: el BBVA con BBVA Wallet, La Caixa con CaixaBankPay,   Santander con Santander Wallet…
  • Las empresas tecnológicas disponen de sus propias soluciones: Samsung wallet, PayPal, Vodafone Wallet, Orange cash, Apple Pay…

Hay tal variedad de posibilidades que los consumidores pueden llegar a confundirse. No distinguen entre tecnologías, aplicaciones o sistemas y pueden encontrarse en la misma situación que con las tarjetas de fidelización tradicionales que no te caben en la cartera. La diferencia, todas las tienes en el móvil. El móvil es la cartera.

Percepción de la seguridad

En toda introducción de nuevas tecnologías existe un alto componente psicológico relativo a la seguridad de la misma. Ya ocurrió en el pasado con la introducción de las tarjetas de crédito.

Los bancos son los actores dentro del ecosistema de medios de pago que más confianza generan a los usuarios cuando hay transacción de dinero de por medio.

Pero el hecho real es que los actuales sistemas de pago a través del móvil cuentan con una serie de sistemas de seguridad mucho más seguros que otras soluciones existentes en el mercado como son el PIN, la huella dactilar, la criptografía e incluso la posibilidad de registrar la ubicación de las transacciones de forma que pueda utilizarse para demostrar operaciones fraudulentas.

Despliegue de la infraestructura

El pago por móvil está creciendo ya en muchos países, pero su crecimiento viene condicionado por el despliegue de una nueva infraestructura tanto de TPVs contactless como de smartphones que tengan chip NFC. En la medida en que los usuarios vayan demandando el pago a través del móvil los comercios irán adaptando sus terminales para aceptar el pago a través del móvil.

Conclusiones

La adopción del móvil como medio de pago es imparable. Los puntos claves para acelerar el crecimiento en la implantación de los pagos móviles están en proporcionar valor a los usuarios más allá del propio pago de bienes y servicios que ya de casi manera “invisible” se está produciendo a través de muchas aplicaciones (pago de billetes, reservas, tickets de parkings…) y en la generación de confianza en el medio a través de campañas de comunicación que den a conocer la fiabilidad de los pagos de tal forma y manera que genere demanda por parte de los usuarios.

Evaluación del Fraude en Transacciones de Comercio Electrónico

A medida que el volumen de transacciones de comercio electrónico aumenta a través de los canales web y móviles y surgen nuevas formas de pago alternativas, la capacidad de identificar y prevenir las pérdidas por fraude es cada vez más difícil.  Según los datos de último índice de fraude global, elaborado por PYMNTS.com y Forter, los vendedores de comercio online perdieron de media el 1,32% de sus ingresos debido al fraude durante 2015, cifra que dobla a la del año anterior.

La autenticación adaptativa para comercio electrónico es una solución de autenticación basada en riesgos en el ecosistema “3D Secure”, lo que aumenta significativamente la detección de fraudes, aparte de mejorar la experiencia del titular de la tarjeta a través de la eliminación de contraseñas, y de proteger aún más los ingresos mediante la reducción de abandonos de las compras. La autenticación adaptativa en el comercio electrónico cuenta ya con altas tasas de detección de fraude de aproximadamente el 95%, que se logra con una baja intervención humana y bajo ratio de falsos positivos, con el ahorro de un promedio de más de 3 millones de euros al mes en las pérdidas por fraude.

Representación 3D ecosistema de riesgo en pago con tarjeta
Representación 3D ecosistema de riesgo en pago con tarjeta

Siguiendo con la línea argumental de nuestra anterior entrada sobre la evaluación del fraude y la confianza del cliente en el comercio electrónico, un punto clave para los bancos y compañías de seguros consiste en buscar formas de reducir el número de pérdidas potenciales, así como los costes de las situaciones de procesamiento de reclamaciones. Lo que se pretende es comprender mejor las interacciones del cliente y sus comportamientos a través de diferentes canales. El análisis de las transacciones en las que intervienen múltiples datos de perfil de usuario y formas de pago se encuentra en la punta de lanza en la estrategia anti-fraude. En este sentido, las reglas de comportamiento y resultados históricos ayudan a crear importantes bases de datos (listas blancas y listas negras) que dan soporte a estas aplicaciones.

Existen facilidades software que nos ofrecen procesamiento en tiempo real a gran escala y velocidad de transacciones bancarias, mientras se realiza el rastreo de patrones fraudulentos de manera transparente. Entre estas podemos encontrar Simility, minFraud y Fraud.net Guardian, entre otras. Dentro de la iniciativa pública, cabe mencionar el proyecto europeo (FP7) SME E-Compass, cuya finalidad es la de proveer a las PYMES de comercio online de una herramienta integral para la detección de fraude y a evaluación de transacciones CNP (Card No Present).

Las compañías de seguros pueden realizar análisis de grandes cantidades de datos con un rendimiento mucho mayor y en menos tiempo en comparación con las técnicas tradicionales (muchas veces manuales), con el fin de encontrar comportamientos sospechosos. Se puede seguir toda la traza de posible fraude de todas las personas involucradas en cierto hecho delictivo.

¿Cómo evaluar el riesgo de una transacción?

La evaluación automática del fraude (risk scoring) inspecciona cada componente individual de una transacción de tarjeta de crédito para determinar la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta, o viene de una tarjeta (o número de tarjeta) de crédito/débito robada. Cada paso de evaluación incluye sus secuencias de comandos de puntuación fraude. Los comerciantes también se benefician al evitar el fraude ya que saben qué buscar y conocen el valor relativo de cada componente de la transacción.

Los comerciantes deben tener en cuenta los resultados de sus herramientas de autenticación de transacción (control de AVS, CVV2, etc.), el comportamiento del cliente (lo que están comprando, dónde lo compran, a dónde quieren enviarlo, etc.), y cómo estos dos factores interactúan el uno con el otro. Las transacciones sin índices de fraude obtienen una puntuación de cero. Si hay algún indicio de fraude en cualquiera de los componentes de la transacción, entonces ésta tiene una puntuación alta de fraude y la venta podría ser rechazada de manera automática.

Indicadores de fraude en transacciones online

La gran mayoría de herramientas de evaluación de riesgo utilizan indicadores relativos a la transacción en sí (datos de la tarjeta, cuenta bancaria, etc.), así como aquellos relativos al comportamiento del cliente. Entre los más representativos, se encuentran los siguientes:

  • 3D Secure Code: Si se ha implementado autentificación de pago verificado por Visa y/o MasterCard 3-D Secure code, y falla la autentificación de un cliente inscrito en el sistema, se debe rechazar la venta. Normalmente, esto sucede cuando el comprador ha fallado en proporcionar la contraseña correcta para la tarjeta. Esto indica que la tarjeta no está en posesión del titular de la tarjeta y por lo tanto es posible que la venta no sea autorizada.
  • CVV2: Es el número 3 o 4 dígitos que aparecen en la parte posterior de la tarjeta o en la parte frontal de la tarjeta después del número de tarjeta. Se utiliza en transacciones CNP para validar que la tarjeta de crédito real está activa y no sólo el número de la tarjeta de crédito. La falta de un CVV2 correcto indica que la tarjeta no está en posesión del comprador y por lo tanto es posible que la venta no sea autorizada.
  • AVS parcial: Esto significa que, o bien el código postal o el número de la calle para la dirección de facturación de la tarjeta de crédito ha fallado. Estas operaciones deben ser revisadas. Si un AVS parcial es el único problema con la venta, el comerciante puede considerar llamar al cliente para verificar la venta. Si la transacción está anotando otros indicadores de fraude, entonces el riesgo de fraude en esa venta aumenta.
  • DIRECCIÓN GEO-IP: Se detecta diferencias en transacciones entre, por ejemplo, un ordenador en casa o en el lugar de trabajo. El cálculo de este indicador cobra sentido en un rango de distancia, por ejemplo, en: misma ciudad, provincia, comunidad, etc. Cuanto más lejos esté, más alta es la probabilidad de fraude y por tanto, más alta la puntuación para la evaluación total (scoring).
  • IP ANÓNIMA O DE PROXY ABIERTO: Las direcciones proxy abiertos y las IP anónimas permiten a un comprador ocultar su identidad, ubicación, y/o utilizar otro equipo para una transacción online. El uso de un proxy abierto podría indicar una actividad fraudulenta organizada, con el uso de un ordenador “zombi” para cometer fraude. Las direcciones IP del proxy abierto son ampliamente utilizados en el fraude de clientes registrados y permiten a los compradores realizar pedidos de forma anónima. Hay razones legítimas para usar una dirección IP de proxy abierto y algunas conexiones y dispositivos de Internet inalámbricos, que aparecen como un proxy abierto. Si se detecta un proxy abierto, siempre hay investigar más a fondo. El score de este indicador será normalmente alto.
  • TRANSACCIONES INTERNACIONALES: A menos que la venta a nivel internacional es parte del plan de negocios, la mayoría de los comerciantes deben evitar los pedidos internacionales. Sin embargo, si es parte del plan, estas operaciones deben efectuar un estudio a fondo. Si no son absolutamente fiables, deben ser rechazadas. Los pedidos internacionales a ciertos países de alto riesgo siempre deben ser bloqueadas: Nigeria, Irán, Corea del Norte, Vietnam, etc.
  • DIRECCIÓN DE ENVÍO: Cada vez que el cliente solicita el envío a una dirección que no coincide con la dirección de facturación de la tarjeta de crédito, la transacción debe ser verificada antes de completar el pedido de la venta y el envío. Si es el único problema con la venta y se puede confirmar, el comerciante puede considerar completar la venta. Si la misma transacción ya contiene otros indicadores con alto score, el comerciante debería poner en cuarentena la transacción, e incluso rechazarla.
  • INFORMACIÓN INCOMPLETA: Aquellas transacciones en las que faltan información de la orden, tales como: números de teléfono, direcciones de correo electrónico, etc., deberían ser revisadas. Si sólo falta un atributo y puede ser confirmado, el comerciante puede considerar completar la venta. En otro caso, se debería asignar un score alto.
  • PEDIDOS DEMASIADO GRANDES: Las transacciones que parecen demasiado buenas para ser verdad puede muy bien ser fraudulentas. A menudo, los estafadores harán grandes órdenes para conseguir lo máximo posible con la tarjeta o número de tarjeta robada. También es un medio para tentar al comerciante a completar una venta.
  • COMPRAS REPETIDAS Y/O EN VARIOS INTENTOS: Los intentos repetidos en una transacción pueden ser un indicador de que el comprador está probando un número de tarjeta robada, para tratar de hacerlo coincidir con un código postal, CVV2, etc. Una buena práctica es la de poner en cuarentena aquellos compradores que efectúan más de dos o tres intentos. Del mismo modo, las repeticiones de pedidos de diferentes tarjetas desde la misma IP podrían provenir de procesos automáticos fraudulentos.
  • TIEMPO DE LA ORDEN: Siempre es necesario comparar el momento de la compra con la zona horaria de la dirección de facturación de la tarjeta de crédito. Las compras que se producen en las horas impares o fuera de las horas regulares de oficina pueden ser un indicador de fraude. Nadie conoce el negocio mejor que el comerciante. ¿a qué horas suelen comprar sus clientes? Las compras realizadas en horas en que se supone que el titular de la tarjeta estaría durmiendo podrían significar que la venta sea fraudulenta.
  • DIRECCIONES DE EMAIL GRATUITAS: Las direcciones de correo electrónico gratuitas son un indicador de fraude. No es por lo general suficiente para bloquear la venta por sí mismo, pero si es aconsejable asignarle un score alto.

Por lo general, los comerciantes pueden identificar a menudo el fraude mediante la comparación de los detalles de una transacción sospechosa respecto a lo que saben acerca de su base de clientes. ¿La compra se ajusta a la temporada? ¿Alguien realmente necesita ese número o cantidad de producto? Si el perfil no coincide con el de un cliente típico, a continuación, siempre se debería llamar para confirmar el pedido.

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Esquema de proceso de scoring por indicador para la evaluación del fraude

Por último, cabe mencionar otro indicador indispensable que consiste en el manejo de Listas Negras. Una lista negra es un registro de entidades que han mostrado un comportamiento sospechoso en el pasado y no queremos que compren en nuestro sitio. Una whitelist funciona al revés, es un registro de entidades en las que confiamos.

Criterios a la hora de seleccionar herramientas

A partir de los indicadores mencionados, las herramientas de evaluación de fraude generan reglas de scoring que son utilizados, por lo general, por procesos de Inteligencia Artificial como Sistemas Expertos y procesos de minería de datos para realizar clasificación supervisada/no-supervisada de las nuevas transacciones.

Tal y como se comenta en el blog “Fraudes en línea: medidas para prevenirlos”, las reglas que se generan se deben adecuar a las características del comercio: el tipo de producto, el margen del producto, el tipo de cliente, o la orden media, entre muchas otras variables que se pueden ajustar hasta lograr optimizar las ventas reduciendo el fraude.

Las herramientas mencionadas mantienen a niveles aceptables los fraudes, pero generan muchos falsos positivos (transacciones buenas que son rechazadas). Cuando el comercio tiene un margen elevado, un falso positivo puede ser peor que un fraude.

Proceso de evaluación de fraude en comercio electrónico
Proceso de evaluación de fraude en comercio electrónico

 

El objetivo principal de toda herramienta de fraude es maximizar las ganancias. Esto se logra al controlar el porcentaje de ventas fraudulentas, reducir tanto las órdenes rechazadas como las revisiones manuales de transacciones sospechosas, crecer como comercio sin aumentar la exposición e identificar y prevenir nuevos patrones de fraude.

Situación actual del comercio electrónico

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El Comercio Electrónico es un canal de venta que hace posible realizar transacciones 24 horas al día, durante 365 días al año, con clientes de cualquier parte del mundo.

La tecnología pone a disposición de los consumidores una forma de comunicación con el cliente (canales de comunicación) y el consumidor de eCommerce ha elegido la omni-canalidad[1].

El cliente es omnicanal

Desde las perspectiva de los canales [2]de interacción con el cliente, tanto la forma de comunicarnos como los medios de los que disponemos se adaptan a las necesidades del usuario. En comercio electrónico, es importante tener presente todos los canales de interacción con el cliente y cuál es el uso que hace el cliente de cada canal, para asegurar una comunicación adecuada y una experiencia óptima para el consumidor.

  • Smart TV[3]: Es un canal muy importante que ha aportado innovación en los formatos publicitarios (publicidad interactiva). Aún no es un canal de compra, pero es un medio a tener en cuenta por su poder de vinculación con los usuarios.
  • Marketplace: Es un “centro comercial virtual” para los clientes. La gran ventaja para el consumidor, es que dispone de una gran variedad de productos de distintas marcas en una sola tienda.

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Proceso de elaboración del plan de marketing digital.

Siete pasos fundamentales.

Abordamos hoy la segunda entrega de la colección sobre marketing digital para no iniciados, en esta ocasión dedicada al proceso de elaboración del plan de marketing digital.
El proceso de 7 pasos que recoge el siguiente esquema nos permite valorar todos y cada uno de los factores que intervendrán en el éxito del proyecto:

  • evaluar el entorno competitivo,
  • definir el público objetivo al que nos vamos a dirigir,
  • marcar unos objetivos claros y coherentes,
  • trazar una estrategia para alcanzarlos,
  • definir de que manera nos vamos a relacionar con la audiencia,
  • como realizaremos el análisis de los resultados para lograr una mejora constante en los mismos
  • y por último, cual será el soporte tecnológico necesario para poner en marcha la estrategia digital definida.

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Proceso de elaboración del plan de marketing digital.

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1er Paso: Estudia tu competencia.

El estudio adecuado del entorno competitivo nos aporta claras ventajas para la elaboración de nuestra estrategia de marketing online,  identifica los competidores directos  y de mayor éxito, qué estrategias están siguiendo y sobre todo, dónde residen sus fortalezas y sus debilidades.

El análisis de las marcas competidoras y sus sitios web deberá realizarse bajo tres prismas diferentes:

  1. Cuales son los objetivos del sitio web.
  2. Funcionalidades, diseño y experiencia de usuario del sitio web.
  3. Cual es la estrategia de marketing desarrollada.
Esquema_analisis_competencia
Competidores: Esquema de factores a analizar.

2º Paso: Definición del público objetivo.

Y ahora, ¿a quién dirigimos nuestros mensajes para influenciar en su decisión de compra o para conseguir la tan ansiada fidelización?

Es de vital importanción saber «quién es», «cómo es» y «dónde está» nuestro público objetivo, llegaremos a ello después de realizar el proceso de segmentación de mercado, que nos permitirá identificar grupos de consumidores con necesidades similares, analizar sus características y comportamiento de compra. Este proceso de segmentación  se construye en 2 fases:

  1. Segmentación de mercado. Aquí se trata de identificar las variables para segmentar el mercado y desarrollar los perfiles de cada segmento.
  2. Selección de público objetivo. Calcularemos el atractivo de cada segmento y seleccionaremos los segmentos objetivo.

Para realizar la valoración de cada segmento de mercado se deben considerar 3 factores fundamentales: el tamaño y crecimiento del segmento, el atractivo estructural y los objetivos y recursos disponibles para el proyecto.

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Posibles tipos y variables de segmentación.

3er Paso: Definición de objetivos.

La definición de objetivos de nuestro plan de marketing digital deberá ser clara, precisa y coherente con los objetivos de la empresa y debemos huir por tanto de definiciones genéricas.

La aplicación del acrónimo SMART, para proceder a esta definición, que nos obliga a detallar unos objetivos concretos, medibles, alcanzables, realistas y todo ello en un espacio de tiempo delimitado, es muy útil.

smart
Los objetivos deben ser concretos, medibles, alcanzables, realistas y ajustados en el tiempo.

4º Paso: Estrategia Digital.

La estrategia digital define  qué forma adoptar para mostrarnos, como hacernos un hueco dentro del infinito universo web, como ofrecer información o contenidos relevantes para nuestro público objetivo, como participar en las conversaciones de los consumidores y por último, como analizar los datos que este nuevo ecosistema es capaz de ofrecernos y que servirán para construir información y conocimiento de nuestro cliente.

Una forma sencilla de elaborar la estrategia digital es reflexionar sobre los temas siguientes que tratan de explicar cómo debo relacionarme con el consumidor:

  • ¿Cómo quiero mostrarme?

¿Necesito un escaparate informativo,  promocional o transaccional?¿Web? ¿Aplicación? ¿Ambas? Tiene que ser de uso intuitivo y rápido. Con el soporte adecuado para el momento de uso y el dispositivo de acceso, y acorde con mi oferta al consumidor.

  • ¿Cómo consigo que me encuentren?

La web es un espacio infinito donde hay que hacerse ver y ayudar a los buscadores a que te encuentren. ¡Pónselo fácil! Construye tu plataforma siguiendo el patrón de indexabilidad de los buscadores, es decir, observa las buenas prácticas recomendadas para obtener un buen posicionamiento en la página de resultados de un buscador.

  • ¿Cómo creo un vínculo con el consumidor?

La enorme oferta en la web ha convertido al consumidor en un cliente exigente, que cada día  debe protegerse más del bombardeo informativo y publicitario al que está constantemente sometido, y ya solo presta atención a aquello que de verdad es relevante para él. A aquello que tiene algo interesante que contar u ofrecer. ¡Estudia a tu público objetivo y háblale de lo que le interesa!

  • ¿Cómo me comunico?

Con transparencia. Aportando información veraz, y vinculando la información a experiencias y emociones, que refuercen los valores de la sociedad actual. Utiliza los soportes que refuerzan tu mensaje y aprovecha las ventajas que la flexibilidad tecnológica aporta a los formatos publicitarios.

  • ¿Cómo consigo que hablen bien de mí?

¡No bombardees, no interrumpas las conversaciones! Ya nadie quiere que te “cueles” en su círculo de amigos y rompas el ritmo de la conversación. ¿Tengo de verdad un tema claro para establecer una conversación?

  • ¿Cómo aprovecho mi experiencia?

Mide, mide y mide. Sigue los pasos del consumidor a través de tus plataformas (web o aplicación), de tu publicidad o de tus espacios en redes sociales o blogs. Estudia donde se detiene y donde se fuga, donde habla de ti y donde te recomienda. Analiza, analiza y analiza.

Convierte toda esa información en conocimiento y aplícalo en tu ecosistema físico y digital.

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Estrategia Digital: Áreas de actuación.

5º Paso: Estrategia de Interacción.

Interacción es el término  que describe una acción que se desarrolla de modo recíproco entre dos o más organismos, objetos, agentes, unidades, sistemas, fuerzas o funciones.

La interacción estará condicionada por:

  • el respeto hacia el consumidor ,
  • por el mensaje,
  • por el entorno,
  • las capacidades tecnológicas del soporte seleccionado,
  • y por último, pero no menos importante, por el dispositivo de acceso.

El trabajo vertical y estos condicionantes, sumados a una gran dosis de creatividad, nos conducirán a la definición de la estrategia de interacción o de dialogo. En el siguiente esquema vemos el «trabajo vertical» a realizar según los objetivos planteados en cada área.

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Planteamiento vertical de los objetivo en cada área de actuación.

 

6º Paso: Análisis y Optimización.

Al igual que la empresa y la estrategia son vivas, y están en constante evolución, la analítica web o digital también debe estarlo, y evolucionar en compañía de la empresa en busca de la optimización constante de los resultados. La analítica digital debe ofrecer en cada momento la información necesaria para la toma de decisiones de negocio.

Es recomendable, por el aporte estratégico de la analítica al negocio, abordar el proceso de análisis bajo dos perspectivas:

  • Formal, la que nos lleva empujada por las circunstancias actuales de la empresa.
  • Evolutiva, la que sigue la empresa en su maduración en el análisis. La forma de analizar debe madurar en la medida en la que lo hace la empresa.
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Proceso de la implementación de la medición y análisis de datos.

7º Paso: Estrategia Tecnológica.

Por último nos encontramos en la fase de elaboración de la estrategia tecnológica que estará condicionada por las necesidades expuestas en la estrategia digital y la estrategia de interacción, y en la oferta tecnológica actual.

La tipología  de site según sus objetivos, los dispositivos de acceso adecuados para el tipo de site y la óptima forma de interacción con el consumidor o potencial cliente serán los condicionantes básicos de nuestra estrategia tecnológica.

El libro Marketing Digital. Marisa Martín Jiménez. Editorial Garcia-Maroto Editores, S.L. 2016  , disponible en formato digital y papel en IngeBook, muestra de forma sencilla todos los conocimientos necesarios para afrontar la realización del plan de Marketing Digital de tu proyecto.

Big Data Value Association (BDVA)

La asociación Big Data Value Association (BDVA) es una organización sin ánimo de lucro con recursos propios, bajo la legislación belga. Esta asociación fue fundada por 24 miembros de la industria, incluyendo grandes empresas y PYMEs, y grupos de investigación (lista completa de miembros en http://www.bdva.eu/?q=full-members). El BDVA presentará una contraparte contractual dirigida por la industria a la PPP de la Comisión Europea: Big Data Value. Un principio básico es la apertura, la transparencia y la inclusión.big-data-value-association-bdva-intro-slide-pack-5-638

El papel principal de BDVA es proporcionar directrices en la agenda de investigación de esta PPP y sus actualizaciones regulares, definición y seguimiento de las métricas de la PPP y unirse a la Comisión Europea en la junta de socios de la PPP.

Objetivos y actividades

Los objetivos de la Asociación son impulsar la investigación, el desarrollo y la innovación en el Big Data, fomentando una percepción positiva de la dimensión de valor en el Big Data. Estos objetivos se pueden concretar en:

  • el fortalecimiento de la competitividad y garantizar el liderazgo industrial de proveedores y usuarios finales de los sistemas basados en el valor en la tecnología del Big Data;
  • promover la aplicación más amplia y mejorar la implantación de estas tecnologías y fomentar el desarrollo de servicios para uso profesional y privado;
  • el establecimiento de la excelencia de la base científica de la creación de valor a partir de grandes volúmenes de datos.

La Asociación deberá llevar a cabo actos, tomar medidas y comprometerse con todas las actividades que se consideran apropiadas y útiles con vistas a conseguir sus objetivos. Esto incluye:

  • colaborar con la Comisión Europea (que incluye establecer una asociación público-privada, y desarrollar e implementar un plan estratégico para la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación en el Big Data Value y otros dominios TIC);
  • el desarrollo de los objetivos estratégicos del Big Data a nivel europeo tanto en investigación como en innovación;
  • mejorar la competitividad industrial de Europa a través de tecnologías innovadoras del Big Data;
  • la promoción de la oferta de valor del Big Data en Europa;
  • llegar a los usuarios existentes y nuevos, contribuyendo al desarrollo de la política, la educación y la tecnología n el sentido más amplio posible y hacer frente a los retos en aspectos como la ética, legales y sociales.

Como parte de estas actividades se organiza el BDVA Summit en Valencia del 29 de noviembre al 2 de diciembre de 2016 (información próximamente disponible en http://www.bdva.eu/?q=node/412). También puede encontrar información de eventos similares organizados previamente en la siguiente revista: http://www.bdva.eu/sites/default/files/Magazine_Final.pdf#overlay-context=node%3Fq%3Dnode