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Gobierno Inteligente y como generar resultados positivos para la Gestión Pública


¿Cómo se define a las ciudades y gobiernos inteligentes?

¿Qué entendemos por inteligencia?

Inteligencia es la capacidad de resolver problemas. Entonces la pregunta central es ¿Qué problemas son los que incumben a las ciudades y gobiernos para ser considerados inteligentes?

Es así como desde Reputación Digital combinamos nuestro equipo 360º y tecnologías para lograr identificar los problemas y trazar la solución de los mismos.

Analizamos la conversación ciudadana y observamos que hoy los problemas centrales tienen que ver con seguridad, justicia, corrupción, educación y otras inquietudes específicas.

El primer desafío de los gobiernos inteligentes es entonces contar con la capacidad de resolver estos problemas.

En este sentido, no hay que perder de vista el entorno en el que se desarrollan estas problemáticas. Los gobiernos deben actuar en un contexto complejo, intenso, veloz, híper-segmentado, híper-conectado, con multiplicidad de actores. Un gobierno inteligente debe poder relacionarse de este modo.

Entonces , un gobierno inteligente es aquel que:

  1. Tiene un proyecto claro para resolver problemas y aprovechar oportunidades.
  2. Sabe escuchar las demandas y expectativas de la ciudadanía, porque hoy lo único constante es el cambio y una capacidad clave es la adaptación.
  3. Define indicadores de resultados de su proyecto y tiene dispositivos de medición para corregir el rumbo de la gestión
  4. Sabe anticiparse a los problemas, porque los conflictos son inherentes a la política pero las crisis, en general, son productos de un mal manejo de la situación por falta de acción o por una acción no apropiada.
  5. Sabe que las soluciones no vienen de expertos en sus escritorios sino de la capacidad de contar con equipos y motivar a los actores sociales para colaborar en los procesos de diseño, ejecución y evaluación de las las políticas públicas.


Fuente : medium.com

Así los gobiernos podrán escuchar la problemática del ciudadano, procesarla y actuar sobre las áreas específicas para tratar de resolver las problematicas que se presenten en elcambio constante del paradigma social.

¿Cómo facilitar la identificación de problemas dentro de la gestión gubernamental?

Esta pregunta es la que venimos a responder. Con sistemas de Big data e inteligencia artificial, administrados y configurados por profesionales de análisis de datos. Nuestro equipo de datos 360º analiza y procesa los datos generados por la multitud de fuentes y actualmente brinda servicio a más de 20 gestiones de gobierno inteligentes a lo largo de América.

TECNOLOGÍA:

Recolectamos datos de las tecnologías existentes en municipios, ciudades o entes gubernamentales almacenándola en servidores conectados a nuestros motores de inteligencia artificial.

  • CIUDAD INFORMÁTICA: Conectamos los sistemas informáticos con los que cuenta el municipio. Por ejemplo, turneros en distintos sectores gubernamentales, bases de datos de casos y tramites y aplicaciones móviles.
  • OPINIÓN PÚBLICA DIGITAL: Analizamos Redes Sociales, Foros, Medios, Webs, Imágenes y Videos, extrayendo los datos de interés para poder entender la solicitud de los ciudadanos.

Con estas fuentes de información podremos detectar necesidades reales de los ciudadanos. Nuestros sistemas de inteligencia podrán detectar anomalías y relaciones entre los datos que permitirán identificar las necesidades más solicitadas de la población.

Podrá Usted:

  • Identificar y ver resultados por servicio.
  • Analizar la eficiencia de responsables en los cargos actuales.
  • medir la satisfacción de los ciudadanos con sistemas informáticos municipales.
  • obtener análisis de las opiniones en Redes Sociales que le permitirán ver el contexto social.
  • Geolocalizar Problemas como  inundaciones, eléctricos, de salud, etc.
  • Podrá medir la satisfacción de los ciudadanos relacionada a usted y a la de sus oponentes.

Imagine usted poder identificar el problema más grande de la ciudad a nivel social, económico, organizacional, y de esta manera solucionarlo.

La mejora de la gestión es Inevitable.

Identificando problemas y generando resultados junto a una correcta campaña de comunicación a sus ciudadanos, se encontrará una nueva forma de gestionar el gobierno, una mejor gestión agudizando los servicios a los ciudadanos y un crecimiento positivo en la Reputación Digital de su gestión.

Una vez recolectados los datos, nuestros sistemas empiezan a analizar la información con parámetros creados por nuestros profesionales para lograr encontrar relaciones, anomalías y claves para el aprovechamiento de los datos

Los sistemas de Big Data para la Gestión Inteligente de gobiernos pone a su disposición distintos tipos de herramientas y beneficios.

Herramientas:

  • Identificación de necesidades, expectativas y sentimientos.
  • Seguimiento de la gestión
  • Presentación de métricas periódicas con información relevante para la gestión.
  • Tracking de redes Sociales y Medios de Comunicación.

Beneficios:

  • Mejora de la comunicación Gubernamental
  • Mejora de la toma de decisiones ponderando ponderando las expectativas y las demandas sociales
  • Obtención de información en tiempo real sobre la Reputación Digital y la percepción de la gestión
  • Accionar con estudios cualitativos y cuantitativos
  • Identificar ataques de Trolls digitales en contra de la gestión.

Con el Big Data se pueden construir gobiernos locales inteligentes, en los que el ciudadano sea el centro de la gestión y los resultados se evalúen incorporando su perspectiva.

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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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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?

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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.

 

¡ Registrá tu participación !

Fuente: UCEMA

martin giordanoJornada de Marketing Data UCEMA
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La crisis económica impulsa una nueva ola de emigración joven

El fenómeno se instaló en las redes sociales y se acentuó después de las PASO. Crecen los pedidos de información y solicitudes en oficinas de países europeos y del Mercosur.

Un gran número de ciudadanos, principalmente jóvenes, han comenzado a considerar la posibilidad cierta de emigrar hacia otras naciones en busca de mayor previsibilidad y estabilidad ante las consecuencias de la crisis económica y social que atraviesa nuestro país.

La tendencia se vio claramente reflejada en un estudio realizado por la consultora Reputación Digital que rastreó y analizó las menciones y alcance en redes sociales, internet y clipping digital de frases que incluyeron palabras claves relacionadas con la posibilidad de emigrar de Argentina.

El trabajo analizó las conversaciones e interacciones en las plataformas de Facebook, Instagram y Twitter durante las tres semanas posteriores a las elecciones Primarias, Abiertas, Simultáneas y Obligatorias (PASO). La menciones relacionadas a la frase “si gana… me voy del país”, tuvieron un alcance superior a 5 millones de personas y más de 8.500 menciones específicas detectadas por filtros automáticos que trabajan con inteligencia artificial.

“Si gana… me voy del país” Un tweet con una mención irónica respecto de la idea de abandonar la Argentina tras las elecciones primarias se volvió viral y su réplica sirvió como punto de partida para reinstalar el tema en las redes sociales desde donde se desprendieron miles de menciones, comentarios y conversaciones de usuarios sobre el tema. En el análisis de las menciones especificas y los hilos de conversaciones se observan tres tendencias diferentes: “Si gana Macri me voy del país”; “si gana (Alberto o Cristina) me voy del país”; o simplemente “me voy de este país” gane quien gane. Polarización Macri – Fernández Tal como se percibe en los sondeos de opinión y como se verificó en los resultados de las PASO, el estudio de Big Data reflejó la polarización entre los dos candidatos con mayores chances de llegar a la presidencia: Mauricio Macri del Frente Juntos por el Cambio y Alberto Fernández del Frente de Todos.

Por la propia lógica de las interacciones en redes sociales donde cada posteo genera adhesiones o rechazos en las respuestas, el número de referencias detectadas a favor y en contra de cada candidato son equilibradas. Sin embargo, sí se percibe una clara diferenciación entre las causas que generan las posturas a favor o en contra de cada uno de los postulantes.

De acuerdo al estudio, entre las menciones que indican que se irían del país si Macri es reelegido, predominan causas relacionadas con la fuerte crisis económica, la suba de precios y tarifas, el hambre, la pobreza y la alta desocupación. Como contrapartida, entre quienes postearon que se irían en caso de que Fernández se transforme en el nuevo presidente, predominan las referencias a hechos de corrupción, actitudes “populistas” y descreimiento de sus propuestas.

A pesar de estas diferencias José Norte Sosa, director de Reputación Digital, asegura que hay una serie de elementos detectados que exceden la disputa entre ambas fuerzas políticas. “Muchas de las menciones analizadas, transmiten sensaciones o emociones ligadas al cansancio, la incertidumbre, la desesperanza y el enojo ante una realidad inestable donde el futuro se percibe como muy incierto”, indicó el especialista.

El análisis de las conversaciones permite verificar que hay expresiones que sólo plantean la emigración como una expresión de descontento y reclamo; pero también hay mensajes concretos de gente que efectivamente está planeando su salida del país. Mirando hacia afuera La idea de irse es un fenómeno que se instaló con fuerza en las conversaciones de redes sociales y que, por diferentes motivaciones, atraviesa a distintas generaciones de argentinos. Pero el segmento etario que más lo motoriza está integrado principalmente por jóvenes que no superan los 30 años.

“En la campaña analizada claramente hay un predominio de jóvenes de entre 18 y 25 años que manifiestan con mayor claridad su intención de irse del país. Es probable que esto esté relacionado con los dos grande ejes de preocupación que los empujan a tomar esa determinación; la incertidumbre y la inestabilidad”

explicó la psicóloga Natalia Campagnucci, quien tuvo a su cargo parte del estudio cualitativo de algunas de las variables examinadas. A través del análisis psicográfico del informe se puede observar que la denominada “Generación Z”, es decir aquellos jóvenes que nacieron después de 1997 y la “Generación Y o Millennials” (quienes nacieron entre 1981 y 1996), tienen mayor predisposición para emigrar.

“Los primeros nacieron con el auge tecnológico, tienen espíritu emprendedor y son pragmáticos. Mientras que los millennials llegaron a vivir sin el auge tecnológico aunque luego pudieron incorporarlo. Están acostumbrados a la flexibilidad y el cambio. Sin embargo, ambos grupos están preocupados por la incertidumbre de su futuro y cansados de la indefinición política y económica que existe en el país”

explicó Campagnucci.

Podrás ver nuestro informe completo aquí.
Podrás leer la noticia completa aquí www.perfil.com.

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Si gana.. me voy del pais

Tras las elecciones de las paso 2019, un tweet se viralizó en las redes:

 

EL tweet despertó una oleada de comentarios, re-tweets y publicaciones en distintas redes sociales, bajo 3 tipos de comentarios: “si gana  F-F me voy del país”, “Si Gana MM me voy del país” y “Gane el que gane me voy igual”

Desde reputación digital hicimos un análisis utilizando técnicas de recolección de datos y análisis de datos BIG DATA e INTELIGENCIA ARTIFICIAL(para el análisis de comentarios), que nos permitió entender entre todas las menciones y conversaciones e identificar que tipo de personas desean irse del país.

A continuación el informe completo por Reputación Digital para que lo puedas leer y compartir

haciendo click en el siguiente enlace: Si gana.. Me voy

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La teoría del cisne negro

El Cisne Negro que irrumpió en las PASO

La teoría del Cisne Negro –desarrollada por el libanés Nassim Nicholas Taleb– es una metáfora que se aplica a un suceso sorprendente que irrumpe en la realidad de forma inesperada, provocando confusión debido a su impacto. La propia naturaleza del fenómeno hace necesario un análisis posterior en el que el hecho debe ser racionalizado.

Taleb, un investigador financiero, miembro del Instituto de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York, presentó su teoría en el año 2007 a partir del análisis de grandes descubrimientos científicos o hechos históricos que han sido inesperados debido a la magnitud del impacto que genera en la sociedad.

En sus ensayos ha explicado el modo en el que el azar y la probabilidad desorientan incluso a personas ilustradas, o supuestamente preparadas para manejar el principio de incertidumbre propio de la política y el mundo financiero.

Explicar la lógica de un Cisne Negro es casi imposible, pero una larga serie de acontecimientos de estas características ha modificado una y otra vez la realidad, burlándose de cualquier previsión posible.

Tal parece el fenómeno ocurrido en las elecciones primarias argentinas (PASO) del pasado domingo. En efecto, ningún análisis político previo, ni el propio equipo de Big Data de Marcos Peña y Duran Barba esperaban una debacle semejante. Ni siquiera las consultoras de primer nivel en Argentina pudieron establecer un pronóstico al menos aproximado del resultado de las elecciones, especialmente en la provincia de Buenos Aires.

Tal es así que en la medida que avanzaba el escrutinio y que los datos provenientes de fuentes propias llegaban a las distintas fuerzas políticas, nadie se atrevía a presentar números a los medios de comunicación. La confusión era absoluta y ningún candidato –pese a contar con datos ciertos, pero sorprendentes– se animaba a lanzar un número públicamente por temor a quedar mal parado frente a los resultados finales.

El libanés Taleb desarrolló su teoría, principalmente, a partir de acontecimientos disruptivos de orden económico y eso es exactamente lo que está sucediendo con la economía argentina en estos momentos.

Las consecuencias del hecho político, que toma por sorpresa tanto al oficialismo como a la propia oposición vencedora, han devenido en la ruptura de cualquier certeza, sumiendo al mercado y a los propios protagonistas de la política en una suerte de desorientación ante el comportamiento inesperado de la gente. A punto tal que en la conferencia, del lunes 12 de agosto de 2019 de Mauricio Macri y Picheto, se expuso el causante del descalabro de los mercados, refirendo  en contra de la gente que había votado a FyF.

Para quienes analizamos este tipo de fenómenos, lo sucedido el domingo en Argentina es, sin dudas, un Cisne Negro de manual.

La propia naturaleza del fenómeno que estamos mencionando hace que sea muy difícil establecer cómo se resolverá esta crisis financiera. De lo que estamos seguros es que la casuística de los movimientos irregulares y anómalos conocidos como Cisnes Negros no suelen prolongarse en el tiempo sino que más bien son hechos aislados que pueden tener un impacto puntual y exclusivo que tiende a equilibrarse una vez que es racionalizado por los protagonistas.

Pero sin dudas posee la cualidad de alterar el curso “previsible” de los acontecimientos.

PhD José Norte

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LAS DIEZ MUJERES RELACIONADAS A LA POLÍTICA ARGENTINA

El 8 de marzo es el día internacional de la mujer, Reputación Digital realizó un estudio en detalle para conocer, no sólo cómo se mueven en las redes sociales las mujeres relacionadas a la política más influyentes de la Argentina, sino también qué tipo de posteos realizan y qué reacciones despiertan en sus seguidores.

Es muy común analizar la cantidad de seguidores y el engagement o interacción que tienen los usuarios con un determinado personaje político. Sin embargo, poco se sabe de la reacción que tienen los usuarios a los diferentes tipos de posteos que éstos realizan.

A los fines de realizar el informe, se eligieron diferentes mujeres del ámbito político, se analizó su actividad en redes sociales los últimos 30 días, sus posteos y las reacciones de los usuarios a estos posteos.

Nuestro homenaje a todas las mujeres que actúan y participan activamente en la política argentina.

Descargar el informe completo aquí  informe 8M_2019 version web

Jose NorteLAS DIEZ MUJERES RELACIONADAS A LA POLÍTICA ARGENTINA
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