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5 fallas y consejos para el análisis del Big Data de tus ‘social media’

Escrito por Ella Burnham en Apps & Software, Blog, Casos de estudio, Marketing | 0 Comentarios

16.03.17

Para muchos profesionales dedicados al análisis del big data proveniente del 'social media', parece que el panorama no era como pensaban. Contando números de seguidores y generando más 'likes', hoy en día, no están siendo formas eficaces de medir el éxito en los medios sociales. Para Jenny Sussin, Research Director in the ITL Enterprise Software of Gartner Research, el mercado de la analítica de social media hoy en día aún es inmaduro. Aunque algunas organizaciones han logrado identificar el motivo del por qué analizar el social media, la mayoría todavía está más que nada 'escuchando', a través del monitoreo de la data, pero no están tomando acciones concretas como resultado de los datos recolectados. ¿Big Data en desperdicio? Sussin explica que esta situación es producto de errores en el análisis  y de otros profesionales del negocio durante todo el proceso, pero no son fallos de la data. Para intentar corregir esta situación, la experta entrega 5 problemas y consejos,  en que las organizaciones están fallando y no están sacando la inteligencia de los analíticos sociales:

1-. No está buscando donde debe

Muchas Organizaciones y compañías pasan un tiempo excesivo enfocadas la data de Twitter y Facebook, descuidando otros fuentes que podrían tener mayor valor para ellos. Por ejemplo, variados foros, blogs, Reddit o LinkedIn pueden ser mejores fuentes de información para organizaciones. Mientras que las empresas, obtienen mucho 'ruido' de las redes sociales más populares. Es por esto que las organizaciones necesitan considerar aspectos claves,  como cuál región o zona van a operar-analizar, en qué sexo se enfocarán, las edades de sus clientes habituales o el tipo de dato que desean analizar (text0, imagen, video, audio, etcétera). La idea es determinar las fuentes de social media que son más compatibles para realizar el análisis posterior respectivo.

2-. Está recolectando más información de la que necesita

Para encontrar el valor real de la analítica proveniente del social media, es crítico por empresas entender hay mucho más lograr éxito en analíticos sociales de seguimiento un nombre. Media social proviene proveedores de aplicaciones de analíticos con metadatos que pueden ser filtrado en muchas maneras, lo cual ayuda empresas a contestar sus preguntas de negocios. “Formular una consulta como una pregunta, que requiere la aplicación de más filtres, como una región o sentimento, y mover cercano a la contesta correcta es la clave ayudar empresas recolectar solamente la información que va a ayudarlos hacer decisiones críticas de negocios.”

3-. Finalmente...nada hizo con la información recolectada

Muchas organizaciones están gastando altas sumas de dinero en software de análisis de big data proveniente del social media, pero una gran mayoría solo explica la penetración (o falta de esta) que ha ganado, pero no las acciones que llevaron a ese resultado. Esto ocurre porque quienes hacen esta tarea en la organización no lo hacen con una visión global del negocio. Esta desconección  impide a las organizaciones realizar mediciones más acertadas de los analíticos sociales. Una manera de superar esto, señala Sussin, es tener claro el negocio que haría uso inmediato del dato a capturar-analizar, para sea la guía de aquel proyecto analítico. Otra alternativa, más audaz, es la automatización de la unidad de negocios relevantes, que tomaría decisiones por sí sola.

4-. Anteponer la tecnología antes que la estrategia

Muchos organizaciones y compañías eligen tecnologías para el análisis del Big Data social, sin conocer si dicha tecnología los ayudará a concretar su objetivo de negocio. Esto sucede porque las organizaciones tratan de mantener las inversiones con sus partners de tecnologías, en lugar de definir sus objetivos de negocios.

5-. Está mirando el social media como un 'silo' aislado

Las fallas en la capitalización de resultados con los analíticos sociales sucede, además, porque compañías y organizaciones están mirando estos datos de manera aislada, desconociendo otros que pudieran resultar importantes, tales como, data de correo electrónico, audios de llamadas telefónicas, encuestas y otras fuentes, tanto internas como externas. Sussin dice que las organizaciones tienen alternativas para superar este problema: consolidar todas las fuentes de data en una sola herramienta, ingresar los informes en un único repositorio o crear un proceso para 'llenar espacios'. Lo más importante es considerar al dato del social media no solamente como un recurso-fuente de información, porque la gracia será 'hacerlo conversar' con otro recursos de información, lo que llevará el verdadero valor al negocio.”   Con información de Gartner

8 consejos para que una startup sea socio estratégico de una gran compañía

Escrito por Pablo Albarracín en Blog, Casos de estudio, Negocios, Startups | 0 Comentarios

05.12.16

*Por Brian Zubert, Director Thomson Reuters Labs, Waterloo-Canadá Hay mucho que considerar cuando una gran compañía y una startup deciden trabajar juntas. Y, por lo general, es un momento emocionante. Ambos están interesados ​​en el intercambio de conocimientos, tener acceso a nuevas características, y, por supuesto, la oportunidad de explorar nuevas ideas. También incluyen a menudo una cierta incertidumbre. Recientemente tuve el placer de hablar en la cumbre bianual de la Red Canadiense de Medios Digitales (CDMN), una red que reúne a las principales incubadoras de startups canadienses. Aquí les dejo ocho consejos que he compartido en CDMN sobre el enfoque de Thomson Reuters para establecer estas relaciones en una forma beneficiosa para ambas partes: Proteger la startup Las corporaciones no tienen la intención de atropellar las nuevas empresas, lo hacen de forma automática. El tamaño de la empresa, como cliente o como socio de negocios, puede abrumar fácilmente una empresa que está empezando. Hacemos nuestro mejor esfuerzo para pensar como un emprendedor y evitar adicionar riesgos indebidos para el ya arriesgado espíritu emprendedor. Sí o no, tal vez no Cuando una startup se acerca a una oportunidad de asociarse a una gran empresa, una solicitud de una licencia de datos o incluso sólo para la venta de productos, hacemos todo lo posible para dar a la startup una dirección clara y concreta. "Sí o No" les permite progresar, "tal vez" los mantiene en el limbo. Las startups tienden a ver el mundo a través de lentes color de rosa, donde "tal vez" se parece mucho a sí, y van a seguir perseguiendo algo que nunca podrán alcanzar. Paga a la startup Si pedimos a una startup hacer un trabajo para nosotros, ya sea en una prueba de concepto o la validación de mercado, tratamos de ser conscientes de que estamos consumiendo tiempo y recursos valiosos de la startup – una empresa que trabaja con el mínimo y todavía puede no ser rentable. Si están trabajando para nosotros, tenemos que pagar por ello. ¿Quieres equidad? Invierte como todo el mundo La equidad es la única cosa que una startup debe desesperadamente proteger si tiene la ambición de ser una gran empresa. Negociar las acciones para las ventas, datos u otros servicios es muy difícil; las disputas que puedan surgir en la evaluación y diligencia debida son aún más. La mejor forma de tener equidad es participar en una ronda de financiación para la startup. Dicho esto, pedir un cupón del 5 o el 10% en la evaluación de una ronda de inversión futura a cambio de datos o servicios es un juego justo. Buscar la solución de ganar-ganar-ganar Idealmente, podemos establecer una asociación que es buena para la startup (alineada con su plan de producto y la dirección estratégica), para Thomson Reuters (en línea con nuestra base de clientes, cartera de productos y estrategia de tecnología) y para nuestros clientes (la solución debe ser más valioso con la startup y Thomson Reuters actuando juntos que separados). La tracción es la bola de cristal Es casi imposible predecir qué nuevas startups serán exitosas y cuáles no. No nos toca adivinar el éxito, o hacer declaraciones acerca de lo que es una buena idea/mala idea - el mercado dictará el éxito. Buscamos startups que tienen tracción con los clientes – la trayectoria de las ventas positivas/adopción en el mercado es el mejor indicador de éxito. Conoce tu startup Para evaluar si una startup está lista para escalar y comprometerse con una empresa grande, mira el tamaño de la inversión hasta la fecha (una startup debe estar cerca de la serie A), el tamaño del equipo (¿tienen suficiente gente para abrazar una gran oportunidad?), trata de estimar la tasa de pérdida (si la empresa no es rentable, ¿qué estarán perdiendo en un mes?), la fuerza del equipo (¿los fundadores tienen un historial probado para su ejecución?), y por supuesto, si el producto en sí y los equipos de apoyo pueden manejar la carga. Ser un buen cliente/buen socio Además de dar una oportunidad para la startup, hay maneras de ser operacionalmente amigable con ella. Los procesos de compras, revisiones de IT y contratos son los tres temas principales: ciclos cortos de facturación y pago, políticas realistas de alojamiento/seguridad/soporte/privacidad y contratos sencillos y directos. En resumen, los procedimientos y los contratos que creamos para los proveedores/socios (como Microsoft) no son necesariamente los mismos procedimientos y contratos más adecuados para una startup. *Thomson Reuters Labs son laboratorios de innovación de Thomson Reuters, que colaboran con sus clientes en todo el mundo para resolver problemas, diseñar y validar soluciones utilizando la ciencia de los datos y técnicas lean.  Thomson Reuters Labs trabajan con socios externos y son miembros activos de los ecosistemas regionales de innovación, ofreciendo soluciones de clase mundial para los clientes.