Análisis de Campañas con KNIME

Rodrigo Barahona muestra los puntos clave del uso de KNIME como herramienta de evaluación de Campañas :

  • Integración de diversas fuentes de información
  • Reducción del tiempo de actualización y del índice de errores atribuibles al proceso mecánico de información
  • Identificación de fuentes de tráfico no previstas
  • (Re)definición de indicadores
  • Transferencia de conocimiento
  • Reutilización del proceso para próximas evaluaciones

El post completo de la intervención de Rodrigo está disponible en Dropping down your ignorance ratio: Campaigns meet KNIME.

 

Amazon: Factores clave

Presentación que apunta las claves del éxito de un gigante que mejora continuamente su oferta de productos y servicios.

  • Portfolio ilimitado de productos
  • Precios bajos
  • Oferta de un ecosistema servicios complementarios
  • Multiplataforma
  • Focalizada en el cliente
  • Distribución inmejorable
  • Innovación contínua
  • Revisión continua de su modelo de negocio
  • Expansión continua a nuevos países

No me vendas productos. Quiero emociones

He estado leyendo los resultados de Meaningful Brands para España y Catalunya. Un estudio que evalúa la distancia existente entre consumidores y marcas:

  • Al 93% de los entrevistados no les importaría si las marcas desaparecieran
  • El 5% considera que las marcas contribuyen a mejorar nuestro bienestar

Son indicadores que refuerzan la idea de que es imprescindible cambiar el modelo de relación entre marcas y consumidores. Pasando de una relación instrumental, centrada en el interés por la venta inmediata; a una relación emocional, centrada en aportar valor positivo en cada interacción con el cliente.

Porque…  ¿A quién no le importaría que desapareciese su tienda preferida ?

Manipulado y masajeado de datos

Por más que le doy vueltas, no puedo quitarme esta sonrisa de la cara. Nunca me había imaginado que preparar un fichero de datos podría describirse como algo tan físico y sensitivo: manipular y masajear datos. Genial.

Entrando en la definición, vemos que ambos conceptos corresponden a etapas complementarias que forman parte del preproceso de información:

Manipulado de datos: Modificación ó creación de variables.

    • Categorización de variables. Convertir variables cuantitativas en un número más pequeño de categorías
    • Recodificación de variables. Agrupación de variables, cuantitativas ó categorías en un número más reducido de categorías. 
    • Transformación de variables. Generación de una nueva variable mediante la aplicación de una función sobre una o varias variables (cuantitativas ó cualitativas).

Masajeado de datos: Repaso de la superficie de las variables con el objetivo de corregir imperfecciones que puedan comprometer la calidad de los resultados del análisis.

    • Homogeneizar formatos.
    • Reemplazar valores que faltan (missing) por valores predeterminados.
    • Normalizar datos y eliminar registros duplicados.
    • Filtrar registros y seleccionar variables.
    • Revisar la consistencia de la información recogida (validación cruzada).

Una suerte de fisioterapia de la información que, como la disciplina homónima, debe basarse en un profundo conocimiento de los objetivos, las técnicas de análisis y la información necesaria para aplicarlas. De este modo, una vez manipulado y masajeado el fichero, sólo hará falta valorar si hace falta enriquecerlo con algún campo adicional para comenzar a resolver preguntas.

¿Y tú? ¿Manipulas, masajeas y enriqueces datos?

Inteligencia de cliente, al servicio de una atención personalizada

Comparto una breve cápsula de conocimiento, donde Luis Huete reflexiona sobre la potencia de la inteligencia de cliente como herramienta de creación de valor (para el cliente).

«La Inteligencia de Cliente es una forma sensata y muy válida de apostar por la calidad del servicio desde las capacidades analíticas. Con el entendimiento de la diferentes áreas de la empresa al servicio de crear más valor al cliente»

En el vídeo, Luís apunta que todo proyecto de inteligencia de cliente debería desplegarse en las siguientes etapas, vinculadas con el diseño de estrategias de relación:

  1. Consolidando la información disponible. Identificando, recogiendo, homogeneizando, validando, integrando y almacenando información procedente de diferentes fuentes.
  2. Extrayendo conclusiones no obvias del histórico de datos. Segmentando clientes, definiendo ciclos de vida, identificando patrones de compra, cuantificando su valor,…
  3. Optimizando la relación actual. Definiendo una oferta de servicios que maximice la eficiencia de cada relación.
  4. Previendo las necesidades futuras. Estableciendo ciclos de relación que proponga soluciones a lo largo del tiempo.

Estrategias de relación que deben ser diseñadas con el objetivo de ofrecer productos, de manera pertinente y oportuna, con el objetivo de satisfacer al consumidor hasta convertirlo en cliente (fidelizándolo). Escuchándolo, atendiéndolo y cuidándolo.

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