El éxito con el análisis predictivo generalmente requiere que comience poco a poco, desarrolle los casos de uso y defina cómo se ve el éxito cuando se trata de resultados comerciales.

Al igual que la invención de la rueda condujo a una sociedad agrícola, los inventos actuales de almacenamiento de datos, análisis y decisiones están conduciendo a una sociedad digital.

El uso de análisis e información de datos es crucial para las organizaciones exitosas de hoy. Así es como los CEO pueden encabezar el movimiento.

Los datos personalizados ofrecen al comercio electrónico otra ventaja sobre las tiendas minoristas físicas.

La analítica del recorrido del cliente es un enfoque basado en datos para comprender cómo las experiencias de cliente de extremo a extremo afectan los resultados comerciales.

La ciencia de datos es una de las prácticas más lucrativas para las organizaciones, pero las empresas deben tomar nota de estos cinco factores para avanzar.

Comprender y mejorar la experiencia del cliente (CX) es una prioridad para las marcas orientadas al consumidor. Sin embargo, el desafío es que los viajes de los clientes no son lineales: abarcan muchos canales, dispositivos y límites organizativos y pueden tener lugar durante días o incluso semanas.

Estamos perfectamente felices de tener automatización en nuestras vidas personales. Piense en la aspiradora iRobot, o en la automatización más básica (encender el televisor con solo presionar un botón). Pero mencione la automatización en el trabajo y la gente se inquieta.

¿Confían los CEO en el análisis predictivo? Según un informe de KPMG, la mayoría no. Más de la mitad de los CEO "tienen menos confianza en la precisión del análisis predictivo en comparación con los datos históricos", según el informe, Global CEO Outlook 2018.

Con GDPR, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), así como otras leyes de privacidad de datos emergentes, parece una ironía pero los vendedores tendrán que profundizar y realmente saber más sobre los clientes para que puedan proteger la privacidad de sus clientes.

Los consumidores quieren personalización. En un estudio, el 80% de los consumidores informaron que les gusta cuando las ofertas de una marca se personalizan de acuerdo con sus necesidades e intereses. Y al 70% dijo que les gusta cuando las ofertas se basan en sus interacciones anteriores.

Los humanos diseñamos cómo se crean los datos y los humanos somos los que interpretamos los datos y sacamos conclusiones de ellos. Por lo tanto, los datos siempre serán inherentemente falibles.

Los consumidores desean experiencias relevantes y personalizadas, pero están cada vez más nerviosos por proporcionar la información que los permita. Una encuesta muestra que más del 70% de los consumidores estadounidenses se preocupan por cómo las marcas recopilan y usan sus datos personales.

Con la avalancha de big data, las compañías continúan enfrentando desafíos cuesta arriba a la hora de añadir datos para obtener mejores consultas.

Crear una cultura de empresa basada en datos no es una ciencia, sino un proceso iterativo que debe evolucionar según los requisitos del negocio. Sin embargo, los equipos de liderazgo pueden tomar algunos pasos clave para garantizar que los datos comiencen a impulsar todas las funciones en su organización.

Durante años, las empresas han empleado datos históricos para proyectar resultados futuros e informar la toma de decisiones. Ahora las empresas tienen acceso a datos experienciales, como la emoción del cliente, el sentimiento y el esfuerzo de una gran cantidad de interacciones con los clientes a su alcance.

¿Qué pueden hacer las organizaciones para asegurarse de que están impulsando sus iniciativas de experiencia del cliente?

Gracias al aumento de la inteligencia artificial (AI) y las iniciativas de transformación de negocios digitales, el interés en RPA ha aumentado significativamente. Sin embargo, en lugar de simplemente usar RPA para crear robots para automatizar un conjunto limitado de procesos estáticos, RPA ahora está aprovechando los algoritmos de...

Los resultados de la encuesta encajan muy bien con otras investigaciones, que muestra que el mercado de RPA está en plena expansión. De hecho, el problema de las prácticas de trabajo repetitivo es tan pronunciado que el mercado de RPA creció un 63% en 2018 hasta los 846 millones de dólares, lo que lo convierte en el segmento de mayo...

No puede tener operaciones de datos sin datos, por lo que la recopilación de datos es una parte fundamental de DataOps. La recopilación de datos se refiere, por supuesto, a todos los procesos mediante los cuales acumula datos y los almacena en algún lugar, durante un período de tiempo.