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Liderazgo y Gobierno en la era digital

El gobierno en la era digital – El futuro de la democracia y la gubernabilidad será muy diferente a como los conocemos hoy

Los gobiernos del siglo XXI no pueden ser los mismos que los del siglo XX.

 Antes, los líderes podían mostrarse de una forma en público y ser de otra en privado. Hoy en día, en la era de Internet, la impostura se descubre en un click.

Este es el paradigma que hoy en día se ha convertido en prioridad. Gobiernos, poblaciones, empresas y audiencias(usuarios) pueden ser analizados para saber ciertamente cómo son sus perfiles, encontrar deseos, inquietudes y motivaciones que nos permitirán encontrar detalles de interés disponibles de manera pública. La era digital será la base del futuro inminente.

La privacidad de Gobiernos y Lideres Gubernamentales.

los gobierno en la era digital asi como los lideres ya no poseen el resguardo público del siglo XX, a través de las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial el Big Data y las máquinas de alta velocidad que permiten el procesado de los datos, los gobiernos pueden ser investigados por robots virtuales que actúan, leen e interpretan los datos como los humanos.

Esto permite la posibilidad de saber qué dice una persona o gestión de gobierno a través del análisis de todos los medios de comunicación, redes sociales, noticias y el internet. Lo interesante es la identificación de patrones en sus discursos, en sus seguidores y los usuarios que interactúan con ellos, de esta manera es posible entender cuantos Trolls militan a favor y en contra, a su vez investigar a sus líderes y encontrar incongruencias de gestión.

Nunca hubo tanta información pública sobre las acciones, conversaciones, y la relaciones de las personas a disposición de las, empresas y Gobiernos.

Nadie se salva

Así como las Gestiones y Líderes, no pueden ocultarse de sus acciones, tampoco lo pueden Usuarios del internet. La cantidad de información(Big Data) es lo que potencia las tecnologías de la era digital, La posibilidad de analizar muestras de usuarios gigantescas, permiten encontrar agrupaciones de usuarios con Inquietudes, deseos, denuncias, y sentimientos identificables por los robots inteligentes.

La tecnología inteligente analizará e identificará todas las características de la muestra de usuarios y podrá arrojarnos datos muy precisos para lograr segmentación, e identificar nuevas necesidades de los usuarios, que ayudaran a gestiones de gobierno, líderes, marcas y empresas, a la mejora y el lanzamiento de productos, servicios, propaganda y publicidad mucho más eficientes e inpactantes.

Transformación digital

La revolución digital está transformando los gobiernos e introduciendo nuevas formas de gestionar políticas públicas para responder a las aspiraciones de la gente por mejores servicios.

es aquí, donde el análisis de las inquietudes y las necesidades que la población expresa a través de las redes sociales, toma valor y logra transformar datos en conocimientos para la mejora continua de los servicios públicos.

martin giordanoLiderazgo y Gobierno en la era digital
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El futuro del Marketing para el inicio de la 3º década – 2020-2030

Inteligencia Artificial: El Futuro del Marketing Digital

La Inteligencia Artificial se posiciona como el futuro del Marketing Digital, porque permite no solo una comunicación automatizada, ágil y directa, sino la posibilidad de poder identificar necesidades, problema y soluciones para perfiles de Usuario específicos. Así pudiendo llegar a incrementar el engagement y la toma de decisiones en Marketing.

A lo largo de la historia diferentes revoluciones posibilitaron el crecimiento de las sociedades y la humanidad. Desde la primera revolución industrial con la automatización de la producción hasta la exploración espacial. Al llegar la era digital todas las revoluciones fueron digitalizadas y globalizadas. El resultado:  Big Data.

La comunicación

Hoy estamos en ciernes a una nueva revolución tecnológica: la Revolución de la Inteligencia Artificial y los Datos, que pretende cambiar la forma en la que nos relacionamos los unos con los otros.

El nacimiento de google, amazon facebook, instagram y multitud de plataformas creadas para interacción humana cambió el paradigma de las relaciones humanas. Desde hace solo 15 años nuestra comunicación ha cambiado al 100%, ya no tocamos la puerta o hacemos sonar un teléfono. La correspondencia y el contacto humano se ha estrechado ante la interactividad con los dispositivos móviles. La comunicación Humana ha cambiado y el marketing debe adaptarse a ello.

 

El Marketing

Desde el Marketing 1.0 y su afán por vender, la comunicación formó un papel fundamental, así es como el MKT con la invención de internet paso de ser Unidireccional para transformarse en Bidireccional (Marketing2.0) poniendo al usuario como centro en el Proceso de venta y de producción.

En esta digitalización de la humanidad la mente de los usuarios fue mutando, fue haciéndose mas inteligente y sus valores fueron cambiando y fortaleciéndose. Las técnicas de MKT carecían de valores se quedaban atrás. Las RRSS(Redes Sociales) y el Internet evolucionaron la manera en que la humanidad se relacionaba, ahora para los usuarios, la empatía y los valores primaban.

El Marketing evolucionó: el objetivo pasó de ser la venta del Servicio o Producto a ser la venta de los valores que coincidían con los valores de los usuarios (Marketing 3.0). El marketing pasó de ser Bidireccional a ser Multicanal.

La Bidireccionalidad se convirtió en Multicanalidad, ahora todos estamos interconectados por una multitud de canales que se complementan y nos forman una percepción del mundo única.  Nace la REPUTACIÓN DIGITAL.

En un mundo cuyos cambios son cada vez más profundos y rápidos, la Inteligencia Artificial, se está consolidando como una de las herramientas más efectivas para organizar la información, en especial la Información que arroja la Multicanalidad y el entorno digital en el cual se gestan las percepciones de los usuarios, pudiendo así analizar una multitud de características y datos que Acercan al Marketing al Exito de Marca:

  1. Temas
  2. Trolls
  3. influencers
  4. Inquietudes
  5. Sentimientos
  6. Percepciones
  7. Emociones
  8. Geolocalización

Antes tomaba mucho tiempo y recursos lograr que las marcas encontraran la segmentación y las necesidades de los usuarios para conectar con ellos, en una época en la que la huella de información de cada individuo era mínima.

Esto ha cambiado. Ahora mismo se intercambian unos 50GB de información por segundo, y en promedio cada usuario de Internet genera más de 10GB todos los meses.

Frente un escenario así, no existe fuerza laboral humana capaz de leer, interpretar y organizar semejante cantidad de información. Es acá donde la Inteligencia Artificial entra en juego.

Oportunidades para el Marketing Digital

En la actualidad, la implementación más común de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital es la utilización de chatbots y asistentes digitales. O mejor dicho, sistemas automatizados de interacción con sus audiencias.

En Reputación Digital no nos centramos en bots, sino en el análisis de sus usuarios, y cómo su marca puede mejorar teniendo un conocimiento 360º sobre las opiniones de los miles de usuarios que interactúan con su marca.

  1. Es posible Separar los usuarios por segmentos (Hipersegmentación)
  2. Es posible analizar y estudiar los contextos de la gestación y el desarrollo de cada Hipersegmento.
  3. Encontrar Nuevos Problemas a solucionar y nuevas soluciones para mejorar los servicios Brindados
  4. Entender las percepciones que, la multitud de usuarios tiene sobre una determinada Marca, Producto, Servicio o Gestión de Gobierno.
  5. Gestionar, Mejorar, Analizar y Cambiar La REPUTACIÓN DIGITAL

Por: Reputacion Digital

Futuro Prometedor

La realidad es que la Inteligencia Artificial llegó para quedarse. PwC señala que este mercado representará unos 70 mil millones de dólares para 2020. Los cambios serán profundos, en los consumidores, compañías y gobiernos alrededor del mundo.

A su vez, el mundo invertirá en 2018 unos 457 mil 620 millones de dólares en servicios de publicidad. Tomando en cuenta que el tratamiento de la información está convirtiéndose en uno de los pilares del marketing digital, no es descabellado pronosticar que esto será uno de los detonantes de la Revolución de la Inteligencia Artificial.

“A pesar de que hay obstáculos por superar, la gente confía en que la Inteligencia Artificial tiene el potencial de asistir en avances médicos, democratización de servicios costosos, mejorar la atención al cliente e incluso quitar la carga sobre al explotada masa laboral”, concluyen los autores del estudio de PwC.

Por tanto, independientemente de cómo Hollywood y la industria del entretenimiento ha retratado a la Inteligencia Artificial, la percepción general es positiva. Incluso, más de la mitad de sus usuarios (63%) considera que ayudará a resolver los problemas complejos que acosan a la sociedad moderna.

Al final, la implementación de la Inteligencia Artificial, no depende de la percepción o del tamaño que su empresa tenga. Depende de qué tan bien quiere llegar a conocer a su audiencia. Qué tanto desea saber quiénes son y qué quieren sus usuarios.

Un vez que eso se entienda, su compañía podrá, no solo resolver requerimientos, sino que además podrá predecirlos y anticipar soluciones personalizadas, sin importar el tamaño de su base de usuarios.

Desde una campaña de Email Marketing, hasta el desarrollo de un chatbot son formas para que su negocio sea parte de la siguiente gran revolución. Entonces, ¿qué espera para aplicar la Inteligencia Artificial a su negocio?

Fuente: PcSignos

martin giordanoEl futuro del Marketing para el inicio de la 3º década – 2020-2030
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Modelos predictivos para la toma de decisiones

Si tu objetivo es alinear y volver más eficientes los recursos y estrategias comerciales de tu startup, contar con un modelo predictivo propio es vital. Los modelos predictivos nos permitirán aproximar ventar futuras con una base proveniente de la ciencia de datos y el Machine Learning

Podrás predecir comportamientos en lanzamiento de productos o servicios, incluso como se desenvolverá la marca en un nuevo nicho de mercado.

Beneficios

  • Manejar el inventario de una manera eficiente
  • Establecer planes de crecimiento y lanzamiento de productos y servicios
  • Anticipar problemas potenciales
  • Mitigar riesgos

Beneficios que permiten una toma de decisiones inteligente en tu negocio.

Los modelos predictivos necesitan un mínimo de conocimiento de los datos del Big Data de su empresa para poder funcionar correctamente. No te preocupes, cualquier empresa, ya sea en sus sistemas o sus redes sociales posee Big Data para poder ser analizado.

Las preguntas que debemos responder:

¿Nuestro negocio está en una etapa de crecimiento o de recesión?
¿Se han implementado estrategias de Marketing?
¿Existen factores externos que impacten en el proceso de ventas (positiva o negativamente), tales como como nuevas regulaciones o leyes?
¿Cuál es la opinión del público respecto de mi producto? ¿Tenemos mediciones de NPS (Net Promoter Score)?
¿Cuál es la tasa de inserción de nuevos productos?
¿Con cuántos competidores contamos?
¿Tenemos identificada la variable estacional?

Con estos datos podremos determinar las variables esenciales para poder realizar las predicciones necesarias que sean requeridas por el negocio. Contar con datos históricos de ventas es el escenario ideal.

¿qué sucede cuando no tenemos estos datos?

Una alternativa es recurrir a predicciones históricas por analogía. Con el paso del tiempo, la información se va acumulando y sumando valor a nuestro modelo predictivo. Así, aumenta su capacidad de precisión. No contar con registros históricos puede tener impacto en 2 aspectos:

Cuantitativos: Puede llevar a un incorrecto uso de modelos matemáticos, debido a información faltante, de mala calidad o a datos no normalizados.

Cualitativos: Puede generar estimaciones demasiado optimistas, influenciadas por un sentimiento de lealtad hacia la empresa o por estimaciones subjetivas.

Construir un modelo predictivo por analogía supone realizar predicciones fruto de los atributos del producto, de los datos históricos de productos similares y del habla de los usuarios sobre los productos que impacten en nuestro análisis predictivos. De esta manera podremos definir un contexto que seaproxima a la realidad supliendo la falta de datos.

Se traducen en patrones de consumo y preferencias de usuarios o niveles de competencia similares. En estos casos también ayuda conocer la duración de los ciclos de venta y que la escasa información con la que se cuente esté curada y normalizada.

Otras variables que ayudan al modelo a predecir son la cantidad de vendedores disponibles y el tipo de producto.

Por ejemplo:

Un producto puede estar vendiéndose menos por un proceso de canibalización, que implica estar compitiendo contra nosotros mismos. Contar con un modelo predictivo propio nos permite detectar estos errores antes de lanzar un nuevo producto al mercado.

Niveles de precisión en las predicciones de venta
El resultado más o menos preciso de un modelo predictivo dependerá del método y de los datos involucrados. Una estimación sin historia tiene, claramente, menor precisión.

Mucha de la información que tomamos en un modelo por analogía puede estar asociada a productos que, si bien son similares, no se comportan de la misma manera. Será mejor conocer la estimación y su margen de error que manejarse ´a ciegas´.

Los beneficios de construir modelos con diferentes grados de posibilidad

Si contamos con diferentes posibilidades de armar el dataset para nuestra estimación, podemos realizarla con cierta anticipación, de modo de tener una primera versión del resultado. Esto aumentará la confiabilidad de la estimación.

A MAYOR ventana de tiempo (entre el momento de la estimación y el período de tiempo que queremos estimar), MENOR confiabilidad.

Por otra parte:

MEJOR calidad de datos + ventana de tiempo MENOR = MAYOR confiabilidad

Recomendamos siempre poder probar todas las alternativas, cuanto más pruebas y resultados obtengamos mas se nutrirá nuestro sistema de predicción y así es como podremos mejorar continuamente la precisión del mismo.

Desde Reputación Digital contamos con la tecnología y los profesionales para realizar predicciones, utilizando complejas tecnologías de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Marketing, Psicología y Despliegue Tecnológico para que su empresa pueda encontrar los problemas y las soluciones que frenan su crecimiento y la satisfacción de sus consumidores.

Gráfico de predicción de sentimiento de la audiencia de uno de nuestros clientes.

 

 

En el gráfico podemos observar cómo el sistema de Machine Learning ha realizado 2 predicciones basadas en los sentimientos positivos y negativos que los usuarios expresaron sobre la marca a través de todos los datos recolectados en redes sociales que se manifestaron a lo largo del 2019.

Se observa la ultima medición sin predicción del gráfico fué a mediados del mes de noviembre donde los valores negativos(rojos) se encuentran en un 3% en contra de los valores positivos(verdes) encontrados en un 97%. La predicción arroja que los sentimientos de los usuarios, en base a las acciones de comunicación a realizar tendrán un resultado final del 1% de sentimientos negativos Contra el 99% Positivo, mejorando un 2% Los Sentimientos que los usuarios expresarán hacia el mes de diciembre.

Con estos modelos podemos evaluar posibles altas y bajas en los consumos de los usuarios, así como también detectar anomalias y predicciones de comportamiento de factores que los seres humanos no podríamos identificar sin este tipo de tecnología.

martin giordanoModelos predictivos para la toma de decisiones
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Impacto y aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital

El ámbito del marketing digital está en constante evolución y cambio: técnicas de hace un par de años han quedado ya obsoletas y es fundamental encontrar nuevas herramientas efectivas.

Así, es importante conocer las últimas tendencias y tecnologías que transformarán y mejorarán el marketing digital para poder explotar todo su potencial. ¿Las vemos?

Este es el caso de la inteligencia artificial: se espera que esta tecnología revolucione el paradigma actual del marketing. De hecho, muchas empresas ya están hoy innovando en sus campañas de marketing digital gracias a la aplicación de la inteligencia artificial.

En este artículo pretendemos analizar un poco más en profundidad el impacto previsto de la inteligencia artificial en el marketing digital y explorar alguna de sus aplicaciones.

Definiendo la inteligencia artificial

Según Demis Hassabis, CEO de DeepMind, una start-up de inteligencia artificial (IA) adquirida por Google en 2014, la IA es “la ciencia de hacer las máquinas inteligentes”. Lejos de ser una visión demasiado futurista de la tecnología que viene, esta definición describe una realidad que cada día gana más peso.

Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning

No obstante, el término “inteligencia artificial” puede parecer demasiado genérico. Entendemos mejor su significado cuando desengranamos su contenido. Así, la IA agrupa diferentes tecnologías: las dos principales son el machine learning y el deep learning.

  • La inteligencia artificial pretende replicar en parte, completamente o, incluso, de forma superior, la inteligencia humana.
  • El machine learning se basa en otorgar a los ordenadores la capacidad de aprender por sí solos a través de grandes conjuntos de datos (el llamado ‘big data’).
  • El deep learning va más allá y pretende construir múltiples capas de abstracción sobre conjuntos de datos para llegar a una conclusión superior, lo más similar posible a cómo lo haría la mente humana.

aplicaciones de la inteligencia artificial

Fuente: Nvidia

Para entender mejor la diferencia entre estas tecnologías podemos utilizar un ejemplo: La IA sería el sistema para reconocer imágenes de perros; el machine learning proporcionaría al sistema cientos de miles de imágenes de perros; el deep learning, por su parte, ayudaría al sistema a reconocer patrones para identificar un perro (por ejemplo, el hecho de tener cuatro patas sería un indicador de que la imagen encontrada podría ser la de un perro).

Machine learning vs deep learning

Así, vemos que la principal diferencia entre el machine learning y el deep learning es que este último no requiere ser operado por un humano para dirigir a la máquina o procesar el resultado. Es decir, es capaz de funcionar sin supervisión y así evitar la intervención humana.

De hecho, el deep learning es la faceta del machine learning que está despertando mayor interés en muchos ámbitos, ya que permite mejorar aspectos como el reconocimiento del habla, la visión y el procesamiento del lenguaje en ordenadores, con el potencial que ello implica.

Es por estos motivos que el deep learning ha vivido importantes avances que han permitido que las máquinas puedan ocuparse, solas, de tareas que hasta ahora eran impensables, como percibir objetos, traducir, reconocer voces… Son evidentes, entonces, las inmensas posibilidades de la aplicación de estas tecnologías al mundo del marketing.

La relación entre la inteligencia artificial y el marketing digital

Como decimos, la inteligencia artificial está empezando a estar más presente en el mundo del marketing a través de tecnologías y herramientas cada vez más sofisticadas. No obstante, la idea de prescindir de la acción o supervisión humana todavía queda lejos: aún es necesaria su intervención y existe aún un potencial enorme por explotar.

¿Sabías que el 90% de los datos del mundo se han generado en los últimos 2 años? Sí: la digitalización de nuestras vidas y la irrupción de internet en todos los ámbitos está generando una cantidad ingente de información. Tal cantidad de datos es imposible de procesar por un humano: las personas tienen una capacidad finita de definir estrategias y ponerlas en acción en base a la información obtenida.

Por su parte, los sistemas de IA tienen una capacidad infinita de procesar datos e, incluso, de llevar a cabo acciones de marketing. Y de forma más acertada, rápida y económica.

El hecho de incorporar la inteligencia artificial al mundo del marketing permite conseguir mejores resultados de forma más rápida, liberando, a su vez, una gran parte del tiempo de los profesionales del marketing que ahora dedican a tareas repetitivas y de poco valor añadido. Así, los equipos de marketing podrán centrarse en la innovación y en la mejora continua aplicada a sus campañas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital están presentes a lo largo de todos los procesos. Este gráfico de Smart insights así lo ilustra:

aplicaciones inteligencia artificial marketing

Fuente: Smart Insights

La IA no solo está presente en todas las etapas del embudo de marketing digital, sino que además nos puede ayudar a mejorar resultados en cada una de ellas. Entremos un poco más en detalle y veamos algunas aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en el mundo del marketing. Aunque algunas puedan parecer ciencia ficción, muchas son ya una realidad a día de hoy:

1. Generación de contenido

Sí, lejos de generar textos sin sentido, la inteligencia artificial ya permite crear contenido interesante y 100% original. Herramientas como WordsmithArticoolo y Quill permiten generar contenidos a partir de una serie de datos e información muy básica. De hecho, medios como Forbes o Associated Press ya utilizan esta tecnología para redactar noticias y atraer tráfico a sus páginas.

2. Curación de contenido

Seguro que has experimentado este tipo de tecnología a través de las recomendaciones de productos de Amazon o de los contenidos de Netflix. A esto nos referimos cuando hablamos de curación de contenido: ofrecer un contenido adecuado a cada usuario, de forma totalmente personalizada y, gracias a la inteligencia artificial, además, de manera automática.

3. Publicidad programática

La publicidad programática se basa en utilizar inteligencia artificial para automatizar la compra de espacios publicitarios para llegar a segmentos mucho más específicos. Un ejemplo de esta automatización es el Real-time-bidding o RTB: este tipo de publicidad programática permite maximizar la conversión a cliente y reducir el coste de adquisición de manera eficiente y rápida.

4. Analítica predictiva

La inteligencia artificial permite llevar el marketing digital un paso más allá: es posible adelantarse a las necesidades del usuario y ofrecerle el producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque, gracias a la analítica predictiva. Este tipo de análisis consiste en el uso de datos, algoritmos y técnicas de machine learning para determinar la probabilidad de determinados eventos futuros en base a los datos históricos.

Las aplicaciones de la analítica predictiva son enormes en el mundo del marketing. Una de ellas es el lead scoring, una técnica que permite determinar con mayor certeza la probabilidad de que un prospect se convierta en cliente en función de su perfil y comportamiento.

5. Chatbots

Es posible que cuando pienses en inteligencia artificial te venga a la cabeza, en seguida, un robot. En marketing digital son muy comunes los chatbots, la faceta más visible de la IA y que muchas marcas han empezado a implementar como canales de comunicación con sus clientes.

Las ventajas de los chatbots son evidentes: permiten ofrecer un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. A su vez, son capaces de gestionar un gran volumen de consultas de forma simultánea y manteniendo un alto nivel de calidad del servicio.

6. Marketing automation

Actualmente la automatización del marketing requiere de la intervención humana para determinar los flujos y las reglas de cada customer journey, irónicamente. No obstante, la inteligencia artificial podría conseguir, en un futuro no muy lejano, que estas herramientas sean completamente autónomas.

De esta forma se decidiría, de manera automática, cuál es el mejor camino a seguir para cada usuario en función de su perfil concreto y los datos históricos de los que dispone.

7. Email marketing

El email marketing no se escapa de adoptar iniciativas que incorporan la inteligencia artificial. No podía ser de otra manera estando ante una herramienta de marketing digital tan potente como es el email marketing. De hecho, herramientas como Phrasee y Persado utilizan distintos procesamientos de lenguaje natural para crear asuntos, cuerpos de email o copies de call to action que obtienen mejores resultados que los ideados por humanos en un 95% de los casos.

 

8. Diseño web y User Experience UX

Aunque parezca impensable, la inteligencia artificial también se está abriendo camino en el campo del diseño web y del User Experience (UX). En la actualidad ya podemos encontrar herramientas como Grid, que utilizan la IA para diseñar páginas web en base a una serie de información que debe proporcionar el usuario, como, por ejemplo imágenes, texto, etc.

 

El futuro de la inteligencia artificial y su relación con el marketing digital

Según el Hype Cycle de Gartner para publicidad y marketing digital de 2019, la IA se encuentra en una fase inicial llamada “Innovation trigger” y aún le quedan 10 años para llegar a una fase de madurez.

aplicaciones inteligencia artificial marketing y publicidad

En los próximos años veremos cómo el mercado de la inteligencia artificial en el sector del marketing digital se expande rápidamente. Es cierto que todavía no sabemos cuál será el impacto de la inteligencia artificial en el marketing ni cómo transformará los roles y funciones de los equipos. ¡Pero estaremos atentos a todos sus movimientos!

No obstante, sí sabemos que la introducción de la IA y su implementación en los departamentos de marketing será una gran ayuda capaz de mejorar resultados y optimizar estrategias. Sin duda, los primeros actores en subirse al tren de la inteligencia artificial serán los que conseguirán una mayor ventaja competitiva. ¿Qué opinas tú?

martin giordanoImpacto y aplicaciones de la inteligencia artificial en el marketing digital
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Jornada de Marketing Data UCEMA

1. Conectando insights

Identificar tendencias en un mundo cada vez más digital es el desafío que nos invita a sortear barreras utilizando nuevas herramientas y metodologías. Conectar para obtener insights de diferentes fuentes y tipo de información (cuali, cuanti, ux, custormer journey, etno, diario de consumo, etc).


Mociulsky
Mariela Mociulsky

 

Directora General y Socia fundadora de Trendsity. Presidenta de SAIMO. Lic. en Psicología, posgrado en desarrollo Directivo (IAE, IESE), Investigación de Mercado, Opinión Pública (UBA) y en Psic.Social. 20 años de experiencia en consultoras de primera línea, dirigiendo proyectos de alcance regional para marcas líderes. Disertante de seminarios en la región y columnista en medios de comunicación.

2. La convergencia con la tecnología en la recolección y análisis de datos para la investigación de mercado

Se presentará un caso de digitalización de toma de datos de variables de marketing y consumo masivo, aplicado en el canal tradicional.


Altieri
Carlos Altieri

 

Digital & Insights Leader, Latam South, Nielsen Connect. Profesional de la industria con más de 20 años de experiencia en el ámbito de la investigación de mercados. Ingresó a Nielsen Argentina en el año 2001, y desde ese momento ha liderado estudios y conocimientos enfocados en Innovación, Consumidores, Pricing y Shopper a lo largo de América Latina, Estados Unidos, Europa y Asia. También ha implementado exitosos lanzamientos con clientes de diversos sectores del consumo masivo. Actualmente, está involucrado en la colaboración y aceleración de eCommerce para la industria del consumo masivo en Nielsen, interactuando diariamente con fabricantes, retailers y market places.

3. Data is the new black!

La publicidad actual enfrenta el desafío de impactar a un consumidor específico, en el momento apropiado, con un mensaje relevante. En este escenario la analítica de datos se vuelve el mejor aliado para los profesionales del marketing y la publicidad.


Fontana
Andrea Fontana

 

Andrea Fontana, CEO Webar. Es Licenciada en Ciencias de la Comunicación de la Universidad de Buenos Aires. Con más de 20 años en el mundo digital, cuenta con una mirada integral y estratégica sobre la industria. Sin perder su adn digital, en los últimos años viene enfocándose en desafíos más integrales. Lidera equipos de trabajo, con diferentes skills y perfiles según las necesidades de cada proyecto. Responsable de abrir Webar Chile y ayudar a desarrollar el negocio de la agencia en México, Brasil y Colombia, entre otros países. En todos estos años de carrera profesional tuvo la oportunidad de trabajar con grandes marcas como General Motors, Nestlé, Procter & Gamble, Coca Cola, Whirlpool, Mondelez, General Mills, Danone, Chandon, Levis, HBO, Molinos Río de la Plata, Sony, American Express, Pepsico y Turner, entre otras.

4. La Data y la Comunicación Empática: Dos mundos cada vez más unidos

Cómo se puede usar la Big Data y la Inteligencia Artificial para construir mensajes hipersegmentados reduciendo significativamente los costos de inversión publicitaria.


Norte
José Norte Sosa

 

Es Doctor en Ciencias y Tecnología por la Universidad Central de Catalunya, es Máster en Marketing por la universidad de San Andrés, es Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Catalunya y MBA por la Universidad Politécnica de Catalunya, es Director y Fundador de Reputación Digital, tiene mas de 15 años de experiencia en comunicación digital, y su especialización se centra en el estudio del comportamiento de los nativos digitales y su relación con la cultura política.


Roque
Gonzalo Roqué

 

Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing estratégico y como CEO de ROQUÉ Marketing Insights. Graduado de la Universidad Nacional de Córdoba, se convirtió en profesor de Investigación de Mercado en Argentina y Uruguay. A lo largo de su carrera, ha llevado a cabo innovadoras investigaciones de mercado para marcas globales como Monsanto, Shell, Claro, LafargeHolcim, Alicorp, Bosch y Sancor Salud, entre otros.
Gonzalo es además autor de dos libros sobre investigación de mercado y análisis de segmentos específicos del mercado.

5. Customer Science: Analytics centrados en el Cliente para guiar definiciones de Negocio y personalizar la propuesta de valor

La identificación del cliente como punto de partida de un camino analítico. Entendimiento de patrones y segmentaciones para guiar definiciones de negocio: Precio, Promociones, Surtido, Comunicaciones. Modelos analíticos y predictivos. Personalización de la oferta según relevancia para el cliente. Integración de Analytics & Insights.


Abkiewicz
Ariel Abkiewicz

 

Licenciado en Sociología en la UBA y MBA en la Universidad Torcuato Di Tella. Inició su carrera profesional en Market Research y Consumer Insights en agencias de investigación, continuando en Massalin Particulares y Arcos Dorados (McDonald´s). Realizó una experiencia internacional como Consumer Insights Manager en McDonald’s Restaurant of Canada. Gerente de Knowledge & Insights en Coca Cola Company. Gerente de Fidelización en Telecom Personal (Club Personal) y en Supermercados DIA (ClubDIA). Actualmente es consultor independiente en Consumer Insights, Customer Analytics, y Fidelización. Docente de Investigación de Mercados y Customer Analytics en la Maestría de Marketing y Comunicación de la Universidad de San Andrés.

6. Las economías colaborativas al servicio de la industria de la información

Somos partícipes de la revolución digital y la tecnología móvil es la principal protagonista de estos cambios. Diversos procesos corporativos migraron a plataformas on line y nuevos modelos negocio permiten ingresos extra de un modo fácil e independiente. En el pasado, recolectar un gran caudal de información en terreno podía ser un dolor de cabeza para las empresas. Sin embargo, el boom de los smartphones y sus aplicaciones favorecen a la inclusión laboral y el acceso a nuevos servicios de recolección de información y ventas.


Novara
Darío Novara

 

Ingeniero y emprendedor. Founder de CountIT, empresa especializada en movilidad inteligente y big data para ciudades sustentables. Country Manager para Argentina y Uruguay de Rocketpin, la APP con la fuerza de trabajo on demand más confiable de Latinoamérica. Miembro de la Cámara de Empresas de Investigación de Mercado.

7. Audiencias Multi-medios. Desarrollo y meta análisis del mercado Argentino

Demian presentará brevemente la forma de trabajo de Facebook con partners de medición, el desarrollo de una solución para estimación de audiencias multi-medios con Gfk y un meta-análisis sobre los casos iniciales en el mercado Argentino.


Matarazzo
Demian Matarazzo

 

Lidera el equipo de Marketing Science en Facebook para Cono Sur. El equipo aplica su conocimiento de las últimas innovaciones en el campo de la econometría, negocios y productos de empresas de research para medir el impacto de las campañas publicitarias, con el objetivo de sugerir mejoras en el proceso de toma de decisiones de asignación de recursos de Marketing.
Previo a unirse a Facebook en 2012, trabajó en Nielsen, dentro del equipo de Marketing Mix. Demián es economista de la Universidad Nacional del Sur y tiene una Maestría en Economía de la Universidad Nacional de La Plata.

Fecha: Martes 5 de noviembre, 14 h.
Lugar: Auditorio UCEMA, Reconquista 775, Ciudad de Buenos Aires.
Entrada: Libre, no arancelada, previa inscripción debajo.

 

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Fuente: UCEMA

martin giordanoJornada de Marketing Data UCEMA
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Previa elecciones Argentina 2019 – ¿Qué dijeron los usuarios durante las votaciones Presidenciales 2019?

Análisis en tiempo real previa elecciones presidenciales Argentina – 2019

En los siguientes gráficos interactivos se muestran todos los datos recolectados y analizados por nuestros sistemas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

  • 27 - 10 - 2019
  • 6:30Hs - 19:00HS
  • BIG DATA
  • Facebook
  • Twitter
  • Internet
  • Análisis de menciones y conversaciones en Redes Sociales e Internet: ¿Qué candidato viralizó más?
  • Un vistazo general de las menciones de los candidatos
  • Georeferenciación de menciones: ¿Cuáles fueron las ciudades más activas?

Comparación de muestra extraida : Mauricio Macri / Alberto Fernandez

Macri en el país

Fernandez en el país

  • Análisis de Emociones: ¿Qué sienten los usuarios frente a los candidatos?
  • Análisis polaridad de Sentimiento: ¿Cuál fue la polaridad de sentimiento sobre los candidatos?

El Análisis de Sentimiento de Reputación Digital, está basado en todas las conversaciones tomadas por las menciones provenientes de noticias, blogs y foros. Nuestros sistemas de Inteligencia Artificial analizan los comentarios de los usuarios para determinar qué sentimientos (Positivos y Negativos) aparecieron dentro de los análisis. De esta manera podemos obtener la percepción general de los usuarios en Argentina.

  • Análisis polaridad de Sentimiento Extracto - Mauricio Macri - Alberto Fernandez

Sentimientos M. Macri

Sentimiento A. Fernandez

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martin giordanoPrevia elecciones Argentina 2019 – ¿Qué dijeron los usuarios durante las votaciones Presidenciales 2019?
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2º Debate presidencial Argentina 2019 – Datos en tiempo real

Análisis en tiempo real Debate Presidencial pre elecciones Argentina – 2019

En los siguientes gráficos interactivos se muestran todos los datos recolectados y analizado por nuestros sistemas de Inteligencia Artificial y Machine Learning sobre el 2º debate Presidencial previo a las Elecciones Argentina 2019.

  • BIG DATA
  • Facebook
  • Twitter
  • Internet
  • Análisis de menciones y conversaciones en Redes Sociales e Internet: ¿Qué candidato viralizó más?
  • Análisis polaridad de Sentimiento: ¿Cuál fué la polaridad de sentimiento sobre los candidatos?

El Análisis de Sentimiento de Reputación Digital, toma todas las conversaciones tomadas en las menciones provenientes de, noticias, blogs y foros. Nuestros sistemas de Inteligencia Artificial analizan los comentarios de los usuarios para determinar qué sentimientos (Positivos y negativos) aparecieron dentro de los análisis. De esta manera podemos obtener la percepción general de los usuarios en Argentina.

Alberto Fernández

Mauricio Macri

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martin giordano2º Debate presidencial Argentina 2019 – Datos en tiempo real
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¿Quién ganó el debate presidencial según las redes sociales?

Una mediación de las redes en tiempo real durante el debate mostró ganador a Alberto Fernández, con 330.000 menciones y un alcance a más de 404 millones de personas. Macri fue mencionado 263.000 veces, con un alcance de 353 millones de usuarios.

El monitoreo se realizó el domingo entre las 19 y hasta las 2 de la madrugada, por nuestros sistemas, cuando todavía se sentían los efectos del debate en Santa Fe. Con técnicas de big data e inteligencia artificial en Twitter, Facebook, Instagram y material de clipping digital, se pudo determinar el candidato de Juntos por el Cambio y el del Frente de Todos concentraron el 77% de las menciones sobre el debate. De un total de 770.537 referencias, Alberto obtuvo el 43% y Macri el 34%.

 

El debate tuvo a Alberto Fernández como un claro ganador por haber tenido mayor repercusión en redes sociales y por haber concitado en torno a su figura un predominante sentimiento positivo

QUIEN GANO EL DEBATE

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RGPD – Regulación General de protección de Datos de la Union Europea

n el pasado empresas como Facebook y otras tecnológicas se enfrentaban a pocas limitaciones en el uso de datos personales de sus usuarios, pero eso cambiará este viernes tras casi diez años de batalla de lobbies en los 28 países de la Unión Europea (UE).

¿Por qué llegan ahora las nuevas regulaciones?

La protección de datos es un derecho fundamental en la UE. “Toda persona tiene derecho a la protección de los datos de carácter personal que la conciernan”, señala la Carta de Derechos Fundamentales del año 2000. Sin embargo, a partir de 1995 la Carta se vio bastante superada por las transformaciones que provocaron Google, Facebook y otros, que no eran previsibles. A ello se suma que hasta ahora la aplicación de las leyes se dejaba en manos de cada país. Hace dos años los miembros de la UE y la Eurocámara acordaron la nueva normativa de protección de datos y a partir del 25 de mayo todos los países deberán cumplirla.

Facebook aportó recientemente un fuerte argumento para estos cambios: hasta 87 millones de usuarios se vieron afectados por un nuevo uso ilegal de sus datos. Su máximo responsable, Mark Zuckerberg, se mostró arrepentido y se convirtió casi en un embajador de las nuevas normas europeas. Anunció que se usarán en el futuro en todo el mundo Otras compañías como Microsoft, han confirmado que usarán los principios básicos del GDPR para todos sus usuarios, sin importar dónde residan.

¿Qué regulan las nuevas normas?

Sobre todo la utilización de los datos personales por parte de empresas, asociaciones o autoridades. Es decir, por ejemplo, el nombre, dirección, email, número de documento de identidad o dirección IP. Da igual cómo se guarden los datos, si de forma digital, en papel o video. Las informaciones especialmente sensibles como creencias religiosas, salud o vida sexual únicamente se pueden utilizar en casos excepcionales.

Las nuevas regulaciones también rigen para empresas de fuera de la UE que ofrecen sus servicios en su territorio. Por eso se ven afectados gigantes de Internet como Facebook y Google.

El GDPR incorpora lo que se llama privacidad por diseño (privacy by design, en inglés), que obliga a las compañías e instituciones a obtener un permiso explícito para recabar datos personales (razón por la que están apareciendo, en servicios web basados en Europa, carteles pidiendo el consentimiento del usuario para almacenar sus datos).

¿Qué cambia para los consumidores?

La promesa de la Comisión es que los ciudadanos puedan recuperar el control sobre sus datos. Por ejemplo, se les garantiza un ” derecho al olvido“. Los datos que ya no se necesiten para el objetivo inicial por el que se guardaron deben ser borrados. Los usuarios también tienen derecho a saber cuáles son las informaciones que tienen de ellos las empresas y organizaciones.

Asimismo, reciben un derecho a la portabilidad de datos, que les permite llevarse fotos, contactos o emails consigo si cambian de compañía. También tienen que ser informados si sus datos se han visto vulnerados por agujeros de seguridad o ataques de hackers. Si esto representa además un riesgo para ellos, las empresas deben informar a las autoridades del país.

¿Cómo se pondrá en práctica todo esto?

Hasta el momento la protección de datos en la UE era bastante poco efectiva, entre otros por la falta de sanciones. En cambio, a partir de ahora se podrán aplicar multas de hasta 20 millones de euros o un cuatro por ciento de la facturación anual mundial de la firma, según cuál sea la cifra más alta. En el caso de Facebook se supera fácilmente la marca de los 1000 millones. Para aplicar la sanción se tendrán en cuenta factores como la gravedad y duración de la infracción, el número de afectados y la premeditación.

¿Qué tienen que tener en cuenta las empresas y otras organizaciones?

Básicamente recopilar la menor cantidad posible de información: solo deben reunirse los datos que sean realmente necesarios. Y estos datos tienen que guardarse con un nivel de seguridad que impida un acceso no autorizado o ilegal, pero también que haga imposible que se pierdan por error.

Además, la información no puede ser guardada durante más tiempo del necesario ni utilizada para otro fin que el original. Las empresas deben explicar a sus clientes en un lenguaje sencillo por qué requieren esos datos y durante cuánto tiempo se guardarán. Las firmas y organizaciones que trabajen con muchos datos personales tendrán que nombrar a una persona encargada de este tema.

La nueva regulación aplica a cualquier compañía, sin importar el país en el que esté basada, ya que debe respetar el reglamento para poder operar en el mercado europeo.

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