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Hoy en día, con la proliferación de tecnologías encaminadas a la estructuración de grandes volúmenes de datos (Big Data) y el desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, las organizaciones tienen a disposición una «inteligencia» que les permite obtener una ventaja frente a la competencia, al extraer conocimiento relevante para su negocio. Estas tecnologías ofrecen múltiples ventajas, por lo que a continuación os mostramos como el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial a través de estas herramientas diseñas para ello.
Big Data y pricing. Monitorización de precios, modelización y gestión.
Una de las principales razones por las cuales los consumidores suelen hacer sus compras en el mundo online es la de beneficiarse de precios más ajustados que en los establecimientos físicos. Este hecho nos hace platearnos que, disponer de una herramienta de gestión y control de precios en Internet sea una tarea esencial para poder tomar decisiones en las estrategias de fijación de precios online.
Con una plataforma para la monitorización de precios se puede reducir la incertidumbre en la toma de decisiones en torno a una estrategia de pricing. Existen herramientas como netPrice que recolecta una gran cantidad de precios e información sobre productos y servicios, tanto internos como de la competencia (big data) para un posterior análisis de sus fluctuaciones gracias a sus modelos de inteligencia artificial. Esto facilita que se entienda mejor el mercado y permita anticiparnos a la demanda, gracias a alertas tanto de oportunidades como amenazas en relación a los precios de nuestros productos/servicios.
MONITORIZACIÓN MASIVA DE PRECIOS Y DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Y AMENAZAS
¿Por qué extraer precios? La extracciones masivas de precios (en algunos casos más de 150 millones de precios al mes) y su modelado para detectar aquellas amenazas y/o oportunidades, debe requerir la atención de cualquier empresa. Esta monitorización de precios permite centrar el esfuerzo solo en aquellos precios (propios y de la competencia) que realmente puedan tener un impacto en la cuenta de resultados de la empresa.
BUSCADORES DE PRECIOS
En aquellos sectores con fuerte dependencia de buscadores de precios (ej. seguros), la monitorización masiva de precios, propios y de la competencia en estos buscadores, mediante la creación de modelos matemáticos descriptivos y predictivos, permiten que una empresa pueda adelantarse a la competencia obteniendo una ventaja diferencial gracias al conocimiento que esta modelización les aporta.
Una herramienta como Netprice facilita al departamento comercial establecer políticas de precios en base a técnicas de Revenue o Yield Management, o lo que es lo mismo, optimizar su gestión de precios en función de la demanda y la disponibilidad de artículos. Es fundamental la optimización del precio del producto/servicio para lograr maximizar los ingresos. Tener a disposición una plataforma con estas características se ha convertido en un elemento necesario e indispensable para la obtención de un control total de la gestión de grandes volúmenes de precios en Internet.
GEOMARKETING: localizaciones óptimas y segmentación inteligente de consumidores.
Una de las ventajas del análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos es la posibilidad de realizar estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing llevadas a cabo por las empresas.
El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información –grandes datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.
MODELOS DE VENTA
Un ejemplo pueden ser proyectos de distintos sectores cuyo objetivo sea crear modelos geoespaciales avanzados que permitan predecir cómo influyen determinados elementos (competencia, polos de atracción, demografía, horarios…) en la facturación de los comercios con vistas a detectar potenciales áreas de mejora.
El resultado de estos modelos se puede visualizar sobre un sistema de información geográfica, como como ser netgeomarketing de ITELLIGENT, de forma que permita a la empresa poder iterar con el modelo y ver los resultados de una forma muy visual.
FRANQUICIAS
Otro ejemplo podemos verlo en aquellos proyectos en los que el objetivo es la detección de ubicaciones óptimas para el establecimiento de una franquicia. En ITELLIGENT se ha desarrollado una metodología propia y algunas herramientas de soporte a la decisión sobre sistemas de información geográfica que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la ubicación óptima de sus franquicias
¿Para qué sirve una plataforma de geomarketing?
- Tomar decisiones de negocio en función de la localización de su mercado en un área geográfica
- Planificar la estrategia de expansión, optimizar una red comercial, de punto de venta o red de distribución.
- Determinar zonas de influencia y cobertura geográfica.
- Evaluar perfiles de población (targets o clientes)
- Descubrir dónde y cómo llegar a tus clientes para llevar a cabo acciones de marketing.
- Averiguar puntos calientes de ventas (hot ubiety)
- Detectar y evaluar dónde se encuentra la competencia así como calcular su cobertura y área de influencia.
¿Crees que ha llegado el momento de dar el paso? Démoslo juntos. ¡Contacta con nosotros!
A lo largo de nuestra experiencia en proyectos de Vigilancia Tecnológica (VT) destacamos que cada uno de ellos posee necesidades diversas en base al sector, los usuarios o la finalidad para la que se desarrollan. Estos proyectos de VT solemos abordarlos a partir de nuestra plataforma netitelligent adaptándolas a las necesidades de cada uno de ellos. Sin embargo, existen una serie de elementos que marcan la diferencia. En este post, abordaremos qué ocho elementos son claves para el éxito de una plataforma de Vigilancia Tecnológica:
Por norma general, las plataformas de VT siguen en mayor o menor detalle la Norma UNE 166006 – Actividades de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación (I+D+i). Esta Norma, se centra en:
A partir de la identificación de las necesidades de información – algo que habitualmente es complicado y que no se suele realizar a un nivel de detalle adecuado-, el siguiente paso es identificar aquellas fuentes de información que puedan ayudarnos a cubrir las necesidades identificadas. A partir de estas fuentes, hay que generar con la periodicidad adecuada la información relevante y hacerla llegar a los consumidores de la misma.
ELEMENTOS CLAVE PARA EL ÉXITO DE UN PROYECTO DE VT
1.- IDENTIFICACIÓN DE LAS NECESIDADES
Cuando las necesidades de un proyecto de VT no están claras suele ser una pasarela hacia el fracaso. Para evitarlo, debemos ser capaces de:
- Concretar qué preguntas queremos que le sistema nos ayude a responder
- Identificar los perfiles que usarán la información -ya que, en muchas ocasiones, cada pregunta está ligada a un determinado perfil-.
Para saber si hemos realizado esto correctamente, podemos asociar a cada necesidad de información, una métrica que nos permita chequear su cumplimiento.
2.- SELECCIÓN DE FUENTES TRONCALES
Una vez definidas las necesidades del proyecto de VT es fundamental identificar un conjunto reducido de fuentes que nos permitan cubrir las necesidades detectadas y que sirvan de “core” para el sistema de Vigilancia Tecnológica. La selección de estas fuentes no solo implica su identificación, sino lo que también llamamos “Due-Dilligence” de las fuentes. Es decir, una vez que tenemos identificadas un conjunto de fuentes debemos responder a las una serie de preguntas como:
- ¿Es viable técnicamente extraer los datos de las fuentes con la frecuencia que necesitamos?
- ¿Es viable, a nivel legal, la extracción de los datos de las fuentes seleccionadas?
- ¿Es posible extraer los datos de las fuentes seleccionadas y cumplir con el RGPD u otras políticas al respecto vigentes?
- A nivel económico, ¿es posibles la extracción de los datos de las fuentes seleccionadas con la frecuencia que necesitamos?
Por lo general, la elección de las fuentes troncales suele estar acorde al ciclo de vida de un proceso de innovación, tal como aparece en la imagen.
3.- FILTRADO Y LIMPIEZA DE FUENTES TRONCALES
Haber identificado fuentes troncales y haber extraído datos de las mismas, no implica que éstos estén libres de ruido. Por ello, es conveniente que nuestra plataforma de Vigilancia Tecnológica nos permita incorporar términos y operadores para:
- Incluir resultados a la plataforma, si se activan (operadores blancos)
- O desechar resultados a la plataforma, si no se activan (operadores negros)
Una forma muy eficiente de identificar qué elementos deben ser descartados es a través de visualizaciones de datos como las nubes de tags. Este tipo de visualizaciones es fundamental que estén presentes en una plataforma Vigilancia Tecnológica.
4.- ARMONIZACIÓN DE LAS FUENTES
Debemos tener en cuenta que, para poder utilizar datos de distintas fuentes sobre un mismo interfaz, debemos armonizar cada fuente a un estándar común. Por ejemplo, si nuestra interfaz posee una ficha o elementos como una tabla que posea un campo llamado “título”, debemos de disponer en la plataforma la posibilidad de asociar este elemento de cada fuente -mapping- al campo “titulo”. Os mostramos un ejemplo:
5.- DETECCIÓN DE TEMÁTICAS EMERGENTES
Una funcionalidad muy interesante que siempre debe incorporar nuestra plataforma VT es la detección de temáticas emergentes con posibilidad de filtrado semántico. Esto nos sirve para saber si existen temáticas que estén cobrando notoriedad y, habitualmente, esto implica la aparición de innovaciones. Por este motivo no solo es importante que nuestra plataforma VT permita este descubrimiento sino que nos permita también analizar la evolución temporal de aquellas temáticas que nos interesen más. Por ejemplo, la plataforma nos puede identificar temáticas emergentes como “Machine learning” o “blockchain” cuando comenzaron a aparecen en las distintas fuentes pero, también, nos debería permitir analizar su evolución en el tiempo.
6.- EXPLOTACIÓN DE SEMÁNTICAS Y RELACIONES
En muchas ocasiones, además de explotar la información semántica contenida en los documentos, es posible explotar las identidades que aparecen en dichos documentos. Esto, abre un abanico de posibilidades muy interesantes en el área de la Vigilancia Tecnológica: podemos determinar relaciones de coautoría entre autores de artículos científicos o relaciones entre entidades consorciadas en proyectos de investigación.
Una plataforma de VT debe ser capaz de poner en valor estas relaciones entre entidades y la semántica asociada a los textos que está generando (ej. Articulo científico, proyectos, …) permitiendo, mediante potente visualizaciones, identificar de una forma simple la información relevante que esta combinación de relaciones semánticas nos puede descubrir.
Utilizar grafos nos permite de forma muy simple detectar aquellos organismos consorciados con otros organismos con proyectos de innovación y detectar para distintas temáticas aquellas organizaciones con un mayor número de relaciones, esto es los denominados HUB. Lo que facilita encauzar el esfuerzo para establecer nuevas relaciones al poder identificar vías de accesos a estos hubs.
7.- SISTEMAS DE ALERTAS
En cualquier plataforma de VT nos encontraremos con usuarios que no van a disponer del tiempo necesario para interactuar de forma sistemática con la misma. Para generar engagement a estos usuarios es necesario conectar estas fuentes con un sistema avanzado de alertas.
Un problema habitual de los sistemas de alertas es que son difíciles de adaptar a las necesidades de cada usuario. Algo típico es que un usuario reciba un exceso de alertas y éste no acceda a las mismas por saturación. También ocurre que un usuario apenas reciba alertas y pierda información relevante para este. Por este motivo, lo ideal es que una plataforma de VT posea alertas inteligentes que permita:
- Personalizar alertas en base a cada usuario según su área de interés
- Detectar, mediante Inteligencia Artificial, cuándo una información puede ser relevante para este usuario y enviársela.
Además, de todo esto, es muy útil tener feedback de este usuario para poder adaptar la información a sus necesidades concretas.
8.- FACILIDAD PARA INCORPORAR NUEVAS FUENTES
Puede que con el tiempo un proyecto de VT requiera incorporar nuevas fuentes. Por ello es importante que la plataforma tenga un mecanismo que pueda dar de alta nuevas fuentes que puedan ser relevantes para la Vigilancia Tecnológica.
El pasado mes de agosto, el instituto IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) publicaba en Spectrum, el ranking anual sobre el Top Programming Languages 2021, donde se destacaba Python como el lenguaje de programación más popular en 2021. Según este estudio, Python se convierte en la plataforma «de facto» para las nuevas tecnología IT y la principal conclusión que se puede sacar de su constante predominio es que hay que aprender Python:
Learning the language well enough to use one of the vast number of libraries written for it is probably worth your time.
Aprender este lenguaje lo bastante bien como para poder usar una de las muchas bibliotecas escritas para él probablemente valga la pena
Python es una opción interesante para realizar todo tipo de programas que se ejecuten en cualquier máquina. Con este lenguaje podemos desarrollar software para app científicas, para comunicaciones de red, para app de escritorio con interfaz gráfica de usuario (GUI), para crear videojuegos, para smartphones, para Inteligencia Artificial, para automatización de tareas y por supuesto, para programación web. Su predominio que tiene mucho que ver con su versatilidad: lenguaje multiparadigma, al poder ser enfocado a varios estilos; y de código abierto, lo que permite que cualquiera pueda acceder a él. Actualmente, Python es el lenguaje de programación de referencia para grandes tecnológico como Google, Facebook o Netflix lo utilizan.
Por otro lado, cabe decir que muchas tareas siguen demandando soluciones especializadas como R, SQL y Matlab. Así como, otros lenguajes generalistas también siguen siendo de peso en proyectos IT como son los que aparecen, junto a Python, en el top 5 del ranking: Java, C, C++ y JavaScript.
FUENTE: https://spectrum.ieee.org/
Acerca del ranking…
La publicación Spectrum sobre «Top Programming Languages 2021» tiene el objetivo de clasificar docenas de lenguajes de programación en base a su popularidad. Se trata de un ranking interactivo: se puede filtrar excluyendo sectores que no sean relevantes para quien lo quiera visualizar (ej. filtar como «Web» o «Integrado»). Las clasificaciones se crean ponderando y combinando 11 métricas de ocho fuentes: CareerBuilder, GitHub, Google, Hacker News, IEEE, Reddit, Stack Overflow y Twitter. El ranking, por defecto, posee unos filtros asociados preestablecidos por IEEE, pero si el usuario desea realizar su propio ranking, la publicación Spectrum ofrece la posibilidad de customizar los criterios de clasificación a través del botón «Create Custom Ranking», como se muestra en la siguiente imagen:
FUENTE: https://spectrum.ieee.org/
Este ránking de IEEE puede resultar un tanto polémico ya que se incluyen algunos «lenguajes» a los que no todos considerarían lenguajes de programación como tal, ejemplos de esto son: el puesto 9, HTML; y el puesto 11, Arduino. Según afirma su autor, Stephen Cass, «adoptamos un enfoque pragmático para definir qué es un lenguaje de programación; HTML no puede ser de propósito general, pero creemos que sería una locura excluirlo sobre esa base. De la misma forma que se podría argumentar que el código Arduino simplemente está escrito en un subconjunto de C ++, pero eso no es lo que la gente busca cuando intentan que sus LEDs parpadeen«.
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