Contenido
- Transparencia como un servicio de valor agregado
- Análisis integrado y puntos de dolor del cliente claramente definidos
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Analítica Embebida y Marketing Predictivo
- Analítica y Negocios
Fuente: Jakarin Niamklang / Dreamstime
Para llevar:
El análisis integrado puede ser una herramienta poderosa para ayudar a las empresas no solo a aprovechar al máximo sus datos, sino también a ganar la confianza de sus clientes.
El análisis integrado (EA) son herramientas de evaluación y representación de datos diseñadas para implementarse sin problemas en software de terceros. Son inmensamente útiles para cualquier organización o institución que se base en datos, y tienen una gran influencia en el campo de la inteligencia empresarial (BI). La tecnología EA ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y lograr resultados predecibles. Su utilidad es prácticamente ilimitada, ya que los análisis integrados aumentan la participación del usuario, contribuyen al crecimiento de los ingresos y agregan un valor significativo a una amplia gama de aplicaciones de software. Estos son algunos ejemplos de cómo se puede implementar la tecnología de manera que beneficie tanto a las empresas como a sus clientes.
Transparencia como un servicio de valor agregado
La inteligencia empresarial es el núcleo de la analítica integrada. Pero a medida que el público en general se vuelve más consciente de las prácticas de recopilación de datos en el espacio en línea (en las redes sociales y en otros lugares) y sus peligros potenciales, la confianza en las soluciones de BI parece ser degradante entre los usuarios. Internet está creciendo, al igual que la complejidad de la seguridad y las mejores prácticas de usuario.
Muchas empresas recopilan datos para comprender a sus clientes lo mejor que pueden, para que sigan siendo competitivos, rentables y relevantes a través de una interacción significativa con los clientes. Y las empresas no son las únicas entidades que recopilan y analizan datos: las instituciones públicas también se benefician de los análisis. Pero cualesquiera que sean la institución y sus objetivos, las infracciones pueden potencialmente trasladar una gran cantidad de poder sobre los datos de organizaciones bien intencionadas a cualquier número de actores malos con motivos de sombrero negro.
La opacidad de las operaciones de BI puede servir como un punto crítico importante para los clientes. Las noticias recientes sobre la recopilación de datos a través de las API de redes sociales en beneficio de campañas políticas específicas han resultado en una indignación generalizada y un nuevo nivel de desconfianza hacia algunas de las compañías tecnológicas más grandes de Silicon Valley. Suena mal para las grandes empresas de datos, pero la buena noticia es que los análisis integrados realmente pueden abordar este problema al dar a los usuarios acceso a algunas, la mayoría o incluso todas las mismas ideas que son visibles en el lado comercial.
La tecnología EA no solo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones, sino que también puede ayudar a los usuarios y clientes. Si se permite a los usuarios una visión clara de qué datos se recopilan, cómo y por qué, entonces se podría establecer la confianza en los productos habilitados para EA. Las experiencias de usuario transparentes y habilitadas para EA definitivamente tienen un lugar en el nuevo paradigma de BI. Analytics puede ser accesible, para cualquiera, y debería serlo.
Análisis integrado y puntos de dolor del cliente claramente definidos
Los puntos débiles son datos esenciales cuando se trata de investigación de usuarios. Son los problemas que experimentan los usuarios, los que la tecnología se propone resolver. Los productos de software generalmente apuntan a resolver un rango definido de puntos débiles del usuario, que existen dentro o fuera del compromiso del usuario. Aunque el software se basa en la idea de eliminar los puntos débiles del usuario, no siempre tiene éxito, e incluso puede crear más problemas de los que resuelve.
Una característica sobre la cual la tecnología de análisis integrada mejora continuamente es el desarrollo de perfiles de usuario precisos, dinámicos y actualizados. Cuando las personas forman una relación con el software, la relación puede mejorar con el tiempo si el usuario da una idea de su comportamiento, preferencias y puntos críticos. Los problemas del usuario son oportunidades para que el software cree soluciones.
Hay varias formas diferentes en que los análisis integrados pueden ayudar a las compañías de software a medir los puntos débiles de los usuarios. Para comprender mejor la experiencia del usuario, las empresas deben modelarla con una muestra de datos de inteligencia empresarial lo más amplia posible. Estos datos les brindan la información necesaria para evaluar las características y capacidades existentes de una manera procesable.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
En el pasado, los puntos débiles se habían medido a través de los datos recopilados a través de una laboriosa investigación y divulgación de usuarios. Ahora, gracias a los análisis integrados, los perfiles de usuario se pueden formar automáticamente a través del compromiso natural, creando las condiciones para una resolución de problemas simplificada.
Leer: Los 5 errores más grandes de visualización de datos que todos pueden evitar fácilmente
Analítica Embebida y Marketing Predictivo
La nueva tecnología, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, está cambiando rápidamente la forma en que operan las campañas de marketing. Como resultado, las compañías de software no solo deben analizar las tendencias pasadas y presentes, sino también mirar hacia el futuro para competir. Además de los patrones actuales, los análisis integrados pueden iluminar datos que ayudan a las empresas a anticipar lo que está por venir.
El análisis de tendencias permite a las empresas prepararse para lo que el futuro les depare a su mercado. Pero el análisis predictivo requiere un nivel tan avanzado de minería de datos que las soluciones de terceros a menudo son más eficientes. En otras palabras, los análisis integrados proporcionan una opción de marca blanca para el marketing predictivo.
Mediante el uso de algoritmos estadísticos, el análisis predictivo aprovecha los datos para modelar tendencias con el fin de medir sus trayectorias en rangos de tiempo específicos. Cuanto más completos sean los datos y más preciso sea el análisis, mayor será la ventaja que brinda el acceso a esa información.
La tecnología de análisis integrada no solo hace posible el análisis predictivo para casi cualquier negocio, sino que también hace que los datos sean altamente accesibles para los usuarios de todos los niveles de experiencia y compromiso. Con una usabilidad optimizada y visualización de datos, la inteligencia empresarial integral de análisis integrado ofrece a los usuarios una visión de las tendencias del mercado que pueden extenderse en el futuro.
Analítica y Negocios
Las formas en que los análisis benefician a los negocios modernos son inconmensurables. Pero ahora y en los próximos años, cosas como la confianza del usuario y la transparencia probablemente desempeñarán un papel cada vez más importante en la inteligencia empresarial. Los usuarios desean interactuar con productos que mejoran sus vidas a corto y largo plazo. Eso significa que las empresas deben centrarse en cuáles son realmente los valores de sus usuarios y cómo pueden acomodarlos. Los análisis integrados pueden ayudar a las empresas a realizar estas evaluaciones, así como los ajustes necesarios para agregar un verdadero valor a la vida de las personas.