Un recuento de lo que vimos en Jalisco Talent Land 2018. Como crear la estrategia de datos para tu negocio desde los primeros pasos hasta como explotar el poder del big data. No olvides que si fuiste asistente de nuestra conferencia puedes descargar nuestro Data Playbook de manera gratuita en la liga que viene al final.

1. “Big Data para
convertir tus datos
en dinero”

2. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Descubre
más…
6
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®

3. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
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más…
6
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®

4. ¿Qué es Big Data?
¿Una “moda”?...

5. ¿Qué es Big Data?
¿Un mito?...

6. ¿Qué es Big Data?
“Big Data is like teenage sex:
Everyone talks about it,
Nobody really knows how to do it
Everyone thinks everyone else is doing it
So everyone claims they are doing it”
¿Un rumor?...

7. ¿Qué es Big Data?
Es la derivación de valor a partir de la toma de
decisiones de negocio en función de bases de
datos relacionales tradicionales, aumentada
con nuevas fuentes de datos no estructurados.
El valor diferencial se obtiene del volumen y la
variedad.
La definición académica/científica

8. ¿Qué es Big Data?
Definición gráfica…
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

9. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
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6

10. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
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más…
6

11. ¿Por qué usar Big Data?
“Sin datos solo eres otra persona
con una opinión”
W. Edwards Deming
Más allá de un trending topic

12. ¿Por qué usar Big Data?
Los datos no mienten
data

13. ¿Por qué usar Big Data?
Parte del proceso evolutivo

14. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
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más…
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15. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
3
Big Data
&
DATLAS®
4
Data
Marketplace
5
Información confidencial propiedad de Datlas®
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más…
6

16. Big Data para hacer dinero
Ejemplo común
Venta de Productos = E-Commerce

17. Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
Big Data para hacer dinero
¿Cómo convertir tus datos en dinero?

18. Paso #1: La materia prima
Los datos
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

19. Paso #1: La materia prima
Los momentos claves (touch-points)
Cliente Productos TransacciónCanal
¿Dónde se esconden los datos?

20. Paso #1: La materia prima
Lo que se dice sin hablar…
Cliente Productos TransacciónCanal
• Edad
• Sexo
• Estudios
• Estado Civil
• Ocupación
• E-mail
• Teléfono
• Redes sociales
• ¿De dónde llega?
(motor de
búsqueda, redes
sociales, directo)
• ¿cuánto tiempo
pasa en cada
sección?
• ¿dónde hizo click?
• Zonas de calor
• ¿Qué productos
estuvo viendo?
• Filtro por ¿color, talla,
precio, temporada?
• ¿Buscó artículos
relacionados?
• ¿Buscó productos
para alguien más?
• ¿Cuántos artículos
compró?
• Ticket promedio
• ¿Encontró todo lo
que buscaba?
• ¿Comentarios o
quejas?
• ¿Volvió o es su
primera vez?

21. Paso #1: La materia prima
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Aerolineas
Los Mortales
Ej: Tienda de Ropa
DATLAS®

22. Paso #1: La materia prima
Los datos
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

23. Paso #2: La transformación
Datos  Reportes
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

24. Paso #2: La transformación
Orden y estructura
• Perfil
• Avatar
• Indicadores
• KPI´s
• Infografías
• Combos
• Paquetes
• Canastas
• Financieros
• Gráficos
• Mapas
Cliente Productos TransacciónCanal

25. Paso #2: La transformación
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Facturación
Electronica
Los Mortales
Ej: Ferretería
DATLAS®
Carretera
Nacional

26. Paso #2: La transformación
Datos  Reportes
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

27. Paso #3: Interconectar
Orquestación
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

28. Paso #3: Interconectar
Cruce de información
Perfil A
• Mujer
• 28-34 años
• Educación
superior
• Casada
• Hijos (2)
• Empleada
• Llega vía Redes
Sociales
• Navega en:
Niños (25min)
mujeres (15min)
hombres (10min)
• Filtra por: precio y
talla
• Busca camisas y
pantalones
(siempre)
• Observa mucho los
artículos de
caballero
• Compra en
promedio 3
artículos por visita
• Ticket promedio:
$890 MXN
• Cliente recurrente
Cliente Productos TransacciónCanal

29. Paso #3: Interconectar
Cruce de información
Cliente Productos TransacciónCanal
Todas las mujeres Perfil A ¿llegan por el mismo canal?
Todas ¿Llevan los mismos productos?
Todas ¿Gastan lo mismo?
¿Es “normal” que una mujer Perfil A se interese por artículos de
hombre (para su marido/novio)?
Su edad la hace más propensa a comprar artículos de marca/lujo

30. Paso #3: Interconectar
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Cadenas retail
Los Mortales
Ej: Cafetería
DATLAS®

31. Paso #3: Interconectar
Orquestación
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

32. Paso #4: Insights
Ver más allá…
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

33. Paso #4: Insights
¿Qué es eso?
El entendimiento de una causa específica y su efecto dentro de un
contexto particular. Entender la naturaleza interna de las
relaciones.

34. Paso #4: Insights
Descubrir patrones
Las mujeres menores a 35 años llegan principalmente por redes sociales, mientras que las
mayores a 35 llegan directamente (por recomendación)
Las mamás “jóvenes” suelen comprar marcas más caras, mientras que las mamás “mayores”
priorizan la funcionalidad
Las mujeres entre 25-30 años compran más artículos de hombre que el resto (para regalos, etc.)
Cliente Productos TransacciónCanal

35. Paso #4: Insights
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Tecnológicas
Los Mortales
Ej: Restaurantes
DATLAS®

36. Paso #4: Insights
Ver más allá…
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

37. Paso #5: Sabiduría
Aprender y mejorar
Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes

38. Paso #5: Sabiduría
Aprender y mejorar
Accionar
9:00-10:00am
Publicidad en
Redes
Sociales
Cliente Productos TransacciónCanal
Ofrecerle:
Promociones del
mes
Artículos más
nuevos
Pre-filtrar por:
Precio
Marca
Color
Talla
Ofrecerle su último
método de pago
(guardar la información
de su tarjeta)
Venta cruzada
Envío

39. Paso #5: Sabiduría
¿Cómo lo hacen?
Los Grandes
Ej: Transnacionales
Los Mortales
Ej: Franquicias
DATLAS®

40. Datos Integraciones Analíticos AccionablesReportes
Big Data para hacer dinero
En resumen…

41. Big Data para hacer dinero
La receta para convertir tus datos en dinero
1. Datos: Identifica todas las fuentes de datos (internas y externas) que tiene tu
negocio
2. Reportes: Ordena y estructura la información con las herramientas que
tengas a tu alcance
3. Integración: Relaciona todos los datos y reportes generados
4. Analíticos: Descifra y encuentra patrones (causa-efecto)
5. Accionables: Documenta el conocimiento, comunícalo y mejora
continuamente

42. Contenido
¿Qué es
Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
2
Big Data
para hacer
dinero
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Big Data
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DATLAS®
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Big Data?
1
¿Por qué
usar Big
Data?
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44. Información confidencial propiedad de Datlas®
Big Data & DATLAS®
Nuestro motor
Enfoque: Desarrollamos herramientas de inteligencia comercial y prestamos
servicios de analítica de datos

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Big Data?
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¿Por qué
usar Big
Data?
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Big Data
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48. “Big Data para
convertir tus datos
en dinero”