Un recuento de lo que vimos en Jalisco Talent Land 2018. Como crear la estrategia de datos para tu negocio desde los primeros pasos hasta como explotar el poder del big data. No olvides que si fuiste asistente de nuestra conferencia puedes descargar nuestro Data Playbook de manera gratuita en la liga que viene al final.
2. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Descubre
más…
6
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
3. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
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6
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Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
6. ¿Qué es Big Data?
“Big Data is like teenage sex:
Everyone talks about it,
Nobody really knows how to do it
Everyone thinks everyone else is doing it
So everyone claims they are doing it”
¿Un rumor?...
7. ¿Qué es Big Data?
Es la derivación de valor a partir de la toma de
decisiones de negocio en función de bases de
datos relacionales tradicionales, aumentada
con nuevas fuentes de datos no estructurados.
El valor diferencial se obtiene del volumen y la
variedad.
La definición académica/científica
8. ¿Qué es Big Data?
Definición gráfica…
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
9. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
5
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10. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
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Data
Marketplace
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11. ¿Por qué usar Big Data?
“Sin datos solo eres otra persona
con una opinión”
W. Edwards Deming
Más allá de un trending topic
14. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
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15. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
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6
16. Big Data para hacer dinero
Ejemplo común
Venta de Productos = E-Commerce
18. Paso #1: La materia prima
Los datos
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
19. Paso #1: La materia prima
Los momentos claves (touch-points)
Cliente Productos TransacciónCanal
¿Dónde se esconden los datos?
20. Paso #1: La materia prima
Lo que se dice sin hablar…
Cliente Productos TransacciónCanal
• Edad
• Sexo
• Estudios
• Estado Civil
• Ocupación
• E-mail
• Teléfono
• Redes sociales
• ¿De dónde llega?
(motor de
búsqueda, redes
sociales, directo)
• ¿cuánto tiempo
pasa en cada
sección?
• ¿dónde hizo click?
• Zonas de calor
• ¿Qué productos
estuvo viendo?
• Filtro por ¿color, talla,
precio, temporada?
• ¿Buscó artículos
relacionados?
• ¿Buscó productos
para alguien más?
• ¿Cuántos artículos
compró?
• Ticket promedio
• ¿Encontró todo lo
que buscaba?
• ¿Comentarios o
quejas?
• ¿Volvió o es su
primera vez?
21. Paso #1: La materia prima
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Aerolineas
Los Mortales
Ej: Tienda de Ropa
DATLAS®
22. Paso #1: La materia prima
Los datos
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
23. Paso #2: La transformación
Datos Reportes
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
28. Paso #3: Interconectar
Cruce de información
Perfil A
• Mujer
• 28-34 años
• Educación
superior
• Casada
• Hijos (2)
• Empleada
• Llega vía Redes
Sociales
• Navega en:
Niños (25min)
mujeres (15min)
hombres (10min)
• Filtra por: precio y
talla
• Busca camisas y
pantalones
(siempre)
• Observa mucho los
artículos de
caballero
• Compra en
promedio 3
artículos por visita
• Ticket promedio:
$890 MXN
• Cliente recurrente
Cliente Productos TransacciónCanal
29. Paso #3: Interconectar
Cruce de información
Cliente Productos TransacciónCanal
Todas las mujeres Perfil A ¿llegan por el mismo canal?
Todas ¿Llevan los mismos productos?
Todas ¿Gastan lo mismo?
¿Es “normal” que una mujer Perfil A se interese por artículos de
hombre (para su marido/novio)?
Su edad la hace más propensa a comprar artículos de marca/lujo
33. Paso #4: Insights
¿Qué es eso?
El entendimiento de una causa específica y su efecto dentro de un
contexto particular. Entender la naturaleza interna de las
relaciones.
34. Paso #4: Insights
Descubrir patrones
Las mujeres menores a 35 años llegan principalmente por redes sociales, mientras que las
mayores a 35 llegan directamente (por recomendación)
Las mamás “jóvenes” suelen comprar marcas más caras, mientras que las mamás “mayores”
priorizan la funcionalidad
Las mujeres entre 25-30 años compran más artículos de hombre que el resto (para regalos, etc.)
Cliente Productos TransacciónCanal
35. Paso #4: Insights
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Tecnológicas
Los Mortales
Ej: Restaurantes
DATLAS®
38. Paso #5: Sabiduría
Aprender y mejorar
Accionar
9:00-10:00am
Publicidad en
Redes
Sociales
Cliente Productos TransacciónCanal
Ofrecerle:
Promociones del
mes
Artículos más
nuevos
Pre-filtrar por:
Precio
Marca
Color
Talla
Ofrecerle su último
método de pago
(guardar la información
de su tarjeta)
Venta cruzada
Envío
39. Paso #5: Sabiduría
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Transnacionales
Los Mortales
Ej: Franquicias
DATLAS®
41. Big Data para hacer dinero
La receta para convertir tus datos en dinero
1. Datos: Identifica todas las fuentes de datos (internas y externas) que tiene tu
negocio
2. Reportes: Ordena y estructura la información con las herramientas que
tengas a tu alcance
3. Integración: Relaciona todos los datos y reportes generados
4. Analíticos: Descifra y encuentra patrones (causa-efecto)
5. Accionables: Documenta el conocimiento, comunícalo y mejora
continuamente
42. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
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Data
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5
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¿Qué es
Big Data?
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¿Por qué
usar Big
Data?
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44. Información confidencial propiedad de Datlas®
Big Data & DATLAS®
Nuestro motor
Enfoque: Desarrollamos herramientas de inteligencia comercial y prestamos
servicios de analítica de datos
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¿Qué es
Big Data?
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¿Por qué
usar Big
Data?
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