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6 tendencias analíticas para observar en 2020

  • Predictive Analytics

Big Data analitica

La manera de mantenerse a la vanguardia de la competencia radica en el pronóstico de los datos recopilados. Los especialistas en marketing deberían ver tácticas analíticas y características que faciliten la experimentación de ese espacio en blanco en los próximos años.

El auge de CXO: optimización de la experiencia del cliente

Gartner predice que dos tercios de las interacciones con los clientes estarán habilitadas para TI, en comparación con el 50% en 2017. Espere variaciones de análisis predictivos y evaluaciones para desbloquear la combinación correcta de elementos que sostengan una buena experiencia del cliente. La práctica de refinar estos elementos para mejorar la experiencia del cliente es la optimización de la experiencia del cliente (CXO).

Mejor planificación de estadísticas inferenciales frente a métricas comerciales

No todas las métricas estadísticas se relacionan fácilmente con un KPI. Por lo tanto, los especialistas en marketing deben considerar cómo las métricas se relacionan mejor con un modelo analítico avanzado y las medidas estadísticas que produce para comprender mejor el impacto comercial.

Surgen nuevas ideas para publicidad inmersiva

Las experiencias inmersivas proporcionadas a través de las tecnologías de realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR) alentarán un replanteamiento de cómo los especialistas en marketing usan etiquetas.

La analítica se vuelve granular y proactiva

La analítica volverá al futuro. Los datos generados a partir de sitios web y aplicaciones se están utilizando en modelos avanzados que requieren rigor estadístico, lo que significa que no faltan valores y hay suficientes datos para determinar su uso en un modelo predictivo. Los especialistas en marketing ahora necesitan análisis que puedan evaluar canales para alertarlos cuando faltan datos.

Una mejor gestión de la calidad de los datos está en el horizonte

La gestión de la calidad de los datos también será un gran impulsor en 2020. Un alcance más amplio de las estructuras de tipo de datos utilizadas para la publicidad programática requiere metodologías para garantizar que los errores no sean sistemáticos, por lo que los métodos influenciados por los desarrolladores, como DataOps, serán esenciales para mantener la calidad de los datos y evitar contratiempos de cumplimiento.

Open Source abre el rango de opciones de visualización de datos

Los especialistas en marketing tienen más opciones que nunca para las aplicaciones de visualización. El soporte de bibliotecas y programas panda para lenguajes de código abierto como la programación R y Python, respectivamente, han permitido que las técnicas de visualización que han existido durante décadas obtengan una aplicación a gran escala.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.