World2Meet consigue un reporting perfecto con Qlik Cloud y Mail & Deploy
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World2Meet consigue un reporting perfecto con Qlik Cloud y Mail & Deploy

W2M necesitaba una solución para crear reportes ‘pixel perfect’ que cumplieran con sus múltiples requerimientos tanto técnicos como funcionales para llevar a cabo su estrategia data-driven.

En las empresas, la generación de informes de alta calidad es esencial. Al migrar de Qlik Sense a Qlik Cloud, World2Meet (la división de viajes del grupo Iberostar) debía hacer frente a un reto. Aunque Qlik cuenta con herramientas de análisis de datos, World2Meet necesitaba una solución para crear reportes ‘pixel perfect’ que cumplieran con sus múltiples requerimientos tanto técnicos como funcionales para llevar a cabo su estrategia data-driven.

¿Cuál fue el reto?

World2Meet tenía una necesidad: generar documentos en formatos específicos, como PDF, PowerPoint, Word o Excel, y enviar correos electrónicos a su red sin que tuvieran que acceder al sistema, entre otras, tanto por temas operativos internos como por motivos legales.

Sin embargo, cuando MIND comenzó el proyecto con World2Meet, Qlik no disponía de una solución al nivel que permitiera crear reportes personalizados y visualmente atractivos que cumplieran con esta demanda.

Así, la falta de una herramienta adecuada limitaba su estrategia data-driven, que buscaba proporcionar reportes bajo demanda para hacer llegar información corporativa a todos los stakeholders en el momento y el formato adecuado. Worl2Meet tenía, entonces, que hacer frente a este reto en su camino hacia una gestión de datos más eficiente.

¿Qué hicimos desde MIND?

Para abordar este desafío, desde MIND evaluamos varias alternativas de mercado donde finalmente Mail & Deploy era la que tenía las mejores capacidades para las necesidades de World2Meet, un software de reporting que extiende las capacidades de Qlik Cloud donde esta herramienta no solo permite generar reportes de alta calidad, sino que también satisface la necesidad de personalización que World2Meet estaba buscando.

¿Qué resultados obtuvo el cliente?

En primer lugar, gracias a la implementación de Mail & Deploy,  World2Meet logró alcanzar sus objetivos de reporting. Además, también estandarizó la creación de reportes en todas sus divisiones, tanto así que actualmente, cada línea de negocio puede generar reportes que reflejan un look & feel alineado con la identidad de cada marca.

Sin duda, esta solución ha mejorado notablemente la eficiencia operativa de la compañía, eliminando el 100% de tareas manuales de generación de reportes y fortaleciendo la capacidad de la empresa para tomar decisiones informadas basadas en datos.

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¿Por qué fallan muchas inversiones en analytics?
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¿Por qué fallan muchas inversiones en analytics?

Cada vez más, observamos cómo las empresas invierten en analytics, convencidas de que este es el camino hacia el crecimiento y la competitividad. 

Cada vez más, observamos cómo las empresas invierten en analytics, convencidas de que este es el camino hacia el crecimiento y la competitividad. 

Sin embargo, ¿sabías que solo un 4% de las compañías logran aprovechar realmente el valor de sus inversiones en analítica? El resto, a pesar de sus grandes inversiones, obtiene resultados mínimos o nulos.

Entonces, ¿por qué unos triunfan y otros fracasan? La respuesta se encuentra en los errores comunes que muchas empresas cometen al abordar estos proyectos. De ahí, la importancia de conocerlos bien para que tu inversión en analytics no corra peligro. 

En este artículo te contamos los cuatro factores clave que hacen que muchas inversiones en analítica terminen siendo un fracaso, y cómo evitarlos para que tu empresa realmente obtenga el retorno de valor que espera. 

  • Estrategia de analytics sin rumbo: las empresas que no alinean sus inversiones en analytics con sus objetivos estratégicos corporativos están construyendo castillos de arena. Tener datos no es suficiente, es importante saber cómo usarlos. Es decir, es importante detectar qué problemas queremos resolver y cómo vamos a medir para obtener resultados de éxito. La pregunta clave es “Dónde está el retorno”. Evaluar las oportunidades y el ROI potencial antes de tomar decisiones es lo que marca la diferencia. 
  • Evaluar la viabilidad: sin un análisis previo de viabilidad, las inversiones en analytics pueden convertirse en un agujero sin fondo. Identificar las áreas con mayor potencial permite optimizar recursos y obtener resultados más rápido.
  • Minimizar gastos iniciales: las grandes inversiones iniciales en tecnología, herramientas y talento no garantizan el éxito de un proyecto de analytics. Un enfoque incremental permite probar y ajustar sobre la marcha, reduciendo el riesgo de inversión.
  • Talento especializado: construir un equipo multidisciplinario con las habilidades necesarias para llevar a cabo proyectos de analytics es un gran reto. La escasez de profesionales especializados en datos y otras áreas relacionadas dificulta aún más este proceso.

Aunque muchas empresas se quedan a mitad de camino, el éxito en analytics es posible. Con una estrategia clara, una evaluación previa, una inversión estudiada y el talento adecuado, es posible aprovechar al máximo los datos. 

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¿Cómo el Business Intelligence puede ser inteligente?
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¿Cómo el Business Intelligence puede ser inteligente?

Los formatos clásicos de BI - dashboards o cuadros de mando e informes - han sido útiles para monitorizar el negocio, pero raramente lo suficientemente intuitivos como para tomar decisiones proactivas

Los formatos clásicos de BI – dashboards o cuadros de mando e informes – han sido útiles para monitorizar el negocio, pero raramente lo suficientemente intuitivos como para tomar decisiones proactivas. El BI siempre ha sido retrospectivo, mirando hacia atrás a partir de los eventos que ya han ocurrido. La tecnología apenas guía al usuario demasiado humano, dándole sólo los hechos y dejándole a su merced el trabajo más estresante: analizar.

¿Y si le añadiéramos Análisis Predictivo?

El mismo nombre describe su enfoque de cara al futuro, un campo de trabajo dentro de la Inteligencia Artificial. Los algoritmos extraen patrones de los datos existentes y los proyectan hacia adelante. Estos patrones a menudo están profundamente ocultos, difíciles de inferir a simple vista. El Análisis Predictivo permite optimizar con éxito numerosos escenarios de negocio calculando: las puntuaciones de crédito en finanzas, los niveles de stock en la fabricación, las reservas de habitaciones que van a ser canceladas, los consumos de un determinado cliente y mucho más.

Entonces, ¿cuál es el problema? Simplemente que el Análisis Predictivo sigue siendo un área especializada, que en la mayoría de los casos requiere herramientas que no están diseñadas para los usuarios empresariales habituales. Como resultado, son dos mundos separados, difíciles de integrar y a menudo requiere de un gran un esfuerzo por parte de la empresa para comprender las implicaciones que conllevan a partir de los métodos estadísticos involucrados.

La verdad es que los seres humanos no estamos preparados para informes estáticos o modelos estadísticos.

Para que estamos preparados los humanos

En su lugar, prestamos atención y recordamos las narrativas que tienen dirección y flujo. No representamos el mundo internamente en nuestras mentes como estructuras de datos y algoritmos, sino como historias que tienen estructura y carácter, incluso cuando se trata de conceptos abstractos. Así como un vendedor puede tener dificultades para cumplir con sus números y los productos pueden tener dificultades para llegar y traspasar las barreras teóricas del budget establecido. Esto es una historia, no un análisis. Conocer el porqué.

Pero también somos buenos dándonos cuenta rápidamente de nuevas informaciones, irregularidades y advertencias. Los patrones y las excepciones saltan a la vista con una lucidez notable, a medida que entendemos el negocio y aprendemos a detectar los cambios. Prestamos atención a las alertas y somos sensibles a los cambios en los patrones regulares.

¿Cómo vamos a aprovechar al máximo estos diversos estilos de cognición en la toma de decisiones empresariales?

Afortunadamente, las nuevas tecnologías y técnicas de visualización y Machine Learning nos permiten integrar lo mejor del Business Intelligence con el Análisis Predictivo y la creación de sentido común humano. La tarea consiste en reunir, con un ligero toque y en un único entorno, las diversas formas en que la cognición humana y el análisis de la máquina, generalmente considerados como técnicas separadas, pueden trabajar juntos. Lo que técnicamente se llama como Augmented Intelligence, como la alta capacidad computacional de las máquinas puede ayudarnos en nuestras decisiones.

En primer lugar, los usuarios deben ser capaces de construir Historias. En lugar de presentar los resultados de una manera seca y estática, es realmente útil poder construir una narrativa que fluya de una observación a otra, de las dudas a las decisiones, apoyada por datos y gráficos efectivos. Los usuarios y sus colaboradores deben ser capaces de profundizar en los detalles, ya que las buenas visualizaciones plantean nuevas preguntas en lugar de limitarse a ilustrar las respuestas. Y es importante hacer esto en un estilo mucho más interactivo que las presentaciones de diapositivas o un Excel cocinado (que no permite llegar al detalle). No hay una buena pregunta de negocio a la que la respuesta sea “más PowerPoint”.

Las historias son excelentes para la comunicación y la colaboración, pero también necesitamos estar atentos a las señales que llaman la atención sobre los cambios en nuestra situación. El Análisis Predictivo puede ayudar en este sentido, pero sólo si se integra perfectamente con nuestras herramientas habituales. La tecnología debe trabajar con nuestro conocimiento del negocio, sin requerir experiencia teórica, pero sin dejar de recoger cualidades ocultas que nosotros mismos no podemos encontrar en el volumen y la complejidad de los datos del negocio de hoy.

En Mind trabajamos para la democratización de la Inteligencia Artificial. Todas las empresas pueden beneficiarse del Análisis Predictivo como complemento a su dashboard de Business Intelligence. No es necesario ser un Google o un Amazon para disponer de un gran equipo de data scientists para que lleven a cabo este cambio. Hoy en día hay herramientas sencillas que nos pueden aportar mucho más valor a nuestra toma de decisiones, cambiando el centro de gravedad hacia una visión más predictiva, que nos permita estar preparados a lo venidero.

Estamos preparados para ayudarte en este cambio. Podemos acompañarte desde el inicio para definir las estrategias a seguir como también si ya tienes claro el qué, pero no el cómo, este servicio te puede interesar: Estrategia de datos.

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Personalizando la experiencia de compra: el caso de éxito de Brico Depôt
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Personalizando la experiencia de compra: el caso de éxito de Brico Depôt

En MIND, creemos que los datos son el activo más valioso de cualquier empresa. Nuestro trabajo con Brico Depot demuestra cómo la inteligencia de datos puede transformar un negocio y crear relaciones duraderas con los clientes.

En MIND, creemos que los datos son el activo más valioso de cualquier empresa. Nuestro trabajo con Brico Depot demuestra cómo la inteligencia de datos puede transformar un negocio y crear relaciones duraderas con los clientes.

En MIND, siempre buscamos crear soluciones a la medida para nuestros clientes, y nuestra colaboración con Brico Depot es un claro ejemplo de cómo los datos pueden transformar una estrategia de negocio.

¿Cuál fue el reto?

Brico Depot nos contactó inicialmente para desarrollar un catálogo de datos de productos, lo que marcó nuestra primera incursión con este cliente. Sin embargo, la relación rápidamente evolucionó hacia un proyecto más ambicioso: el desarrollo y la optimización de su programa de loyalty a través de la inteligencia de datos.

El cliente desconocía con precisión quiénes eran sus compradores y qué compraban exactamente. Para personalizar y enfocar sus esfuerzos de lealtad, necesitaban una estructura de datos sólida que proporciona una comprensión integral del comportamiento de compra de sus consumidores.

¿Qué hicimos desde MIND?

Desde MIND, comenzamos estructurando la información de ventas para Brico Depot, permitiéndoles identificar quién compraba, qué productos y en qué ubicaciones. Para lograr una segmentación efectiva, implementamos un análisis de RFM (Recency, Frequency, Monetary Value), categorizando a los clientes según la frecuencia y el valor de sus compras. Esta segmentación inicial sentó las bases para la personalización del programa de loyalty.

Posteriormente, llevamos a cabo un análisis de la cesta de compra para identificar patrones de compra y relaciones entre productos. A través de este proyecto, obtuvimos insights valiosos que permitieron a la directora de clientes de Brico Depot enfocar y ajustar el programa de loyalty de acuerdo con los hábitos de compra específicos de sus clientes.

¿Qué resultados obtuvimos?

Hoy en día, el programa de loyalty de Brico Depot no solo está en funcionamiento, sino que ha alcanzado un nivel de personalización que permite ofrecer experiencias altamente adaptadas a cada cliente.

Esto se logró gracias a la implementación de BRAIN, el primer programa de datos de la empresa, donde se desplegó tecnología de Google Cloud, Big Query para el almacenamiento, Talend para la ingesta y Power BI como herramienta de visualización, que proporcionan un entorno robusto y escalable para la toma de decisiones basada en datos.

El éxito del proyecto en España fue tan significativo que el Grupo Kingfisher, número 1 en Europa en el sector de la mejora del hogar, decidió extrapolar el modelo creado por Mind a nivel global, implementando en todas las filiales que grupo cuenta en Europa la misma tecnología.

¿Quieres transformar tu negocio con el poder de los datos? ¡Contacta con nosotros y descubre cómo podemos ayudarte a construir relaciones duraderas con tus clientes!

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Producto turístico: Optimízalo e incrementa las ventas con datos
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Producto turístico: Optimízalo e incrementa las ventas con datos

Para poder optimizar el producto turístico (portfolio) y la infraestructura tecnológica, de una forma correcta se necesitan datos...

Para poder optimizar el producto turístico (portfolio) y la infraestructura tecnológica, de una forma correcta se necesitan datos cómo:

  • ¿Cuáles son los productos que piden cada uno de los clientes?
  • Qué es lo que compran y qué no.
  • Qué productos no nos piden y cuáles pueden ser interesantes para aumentar la conversión.

Con estos datos en la mano se puede llegar a conclusiones que ayudan a la optimización del producto por cliente. Podremos analizar el cliente, el source market, el destino, los hoteles más solicitados, los convertidos, los no solicitados y los solicitados. En el posible caso que los datos ofrezcan una visión negativa de un producto, gracias a ellos, se podrá saber por qué este producto no está siendo atractivo y se podrá cambiar estrategias en concreto.

¿Cómo conseguir optimizar el producto turístico?

Toda esta información sólo se consigue a través de los datos y su posterior análisis empleando herramientas de Machine Learning. Es importante tener acuerdos con proveedores, en varias zonas, para poder ofrecer un precio competitivo dónde más clientes interesados haya. Es decir, gracias a esta información podemos focalizarnos en los destinos donde nuestro producto turístico es más competitivo, atractivo y olvidarnos de aquellos que generan menos interés.

Apostar de manera clara, por la estrategia que mejor optimiza el negocio, reduciendo costes de infraestructura y llamadas a proveedores, solo se puede si se cuenta con el análisis de datos.  Conociendo gracias a ellos, incluso, las plataformas que funcionan mejor.

La optimización del producto turístico es uno de los retos a los que esta industria debe de hacer frente si quiere seguir a flote en este negocio. Pero no solo eso, en un mundo tan variable como es el del travel, hay que estar pendiente de todos los cambios y saber hacerles frente.

¡Solicita una demo gratuita y descubre cómo podemos ayudarte a alcanzar tus objetivos!

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Mind Analytics estará en el World Travel Market de Londres 2019
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Mind Analytics estará en el World Travel Market de Londres 2019

La historia de World Travel Market comienza en 1980 en el centro de convenciones Olimpia en Londres, con 350 expositores y casi 8000 visitantes profesionales. Desde entonces la industria ha cambiado mucho.  Ahora, el WTM cuenta con más de 30.000 visitantes y casi 5.000 empresas participan en la feria. Se convierte así, en una gran plataforma para conocer, conectar y negociar con otros profesionales del mundo turístico.  

El WTM facilita a los profesionales turísticos la búsqueda de oportunidades comerciales que contribuyen a una industria de viajes exitosa. El año pasado debutaron aproximadamente 170 expositores, destacando compañías aéreas como Air Transat, Go Airlines o la asiática Royal Brunet Airlines, además de empresas de innovación tecnológica, operadores de turismo de aventuras o películas.

Gracias al programa de conferencias, durante los días del evento, se puede acudir a escuchar a las principales figuras del negocio compartiendo experiencias, novedades y casos de éxito de diversos sectores, todos ellos enfocados en el turismo.

Programa una reunión con nosotros en el World Travel Market

Mind Analytics acudirá como asistente a este gran evento con el objetivo de conocer la actualidad de la industria turística de la mano de profesionales y presentar sus soluciones tecnológicas focalizadas en el sector. Los productos que desarrolla Mind Analyticis tienen un objetivo claro, ayudar a los negocios de este sector a su crecimiento y optimización mediante aplicaciones basadas en analítica de datos, procesos robóticos de automatización, técnicas de machine learning e inteligencia artificial. Gracias a todo ello, se consiguen herramientas transformadoras para el sector, una forma exclusiva de acelerar el rendimiento de este.

Además, queremos que conozcas el futuro que le espera a la industria turística. Puedes descubrirlo en nuestro ebook “How to become a Smart Travel Distributor: The Future of Business Travel”. Para decargártelo solo tienes que hacer clic aquí.

Si quieres conocernos y descubrir todas nuestras soluciones basadas en el estudio de datos reales para la toma correcta de decisiones, te esperamos del 4 al 6 de noviembre en Londres. Si quieres programar una reunión no dudes en ponerte en contacto con nosotros en ventas@mindanalytics.es. ¡Nos vemos muy pronto en el evento turístico del año!

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Mind apuesta por el big data de Google para su plataforma travel
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Mind apuesta por el big data de Google para su plataforma travel

Mind presenta una forma exclusiva de acelerar el rendimiento de las empresas turísticas y su optimización. T

Mind presenta una forma exclusiva de acelerar el rendimiento de las empresas turísticas y su optimización. Todo ello, gracias al desarrollo de aplicaciones para el sector turístico, focalizadas en automatizar la inteligencia a partir de los datos. Con una sólida base fundamentada en big data, analítica, procesos robóticos de automatización, machine learning e inteligencia artificial, y la experiencia de haber trabajado con empresas de la industria turística, se consigue una herramienta transformadora para el sector.

¿Por qué Mind apuesta por Google Cloud platform?

Mind Analytics integrará la suite de Google en sus soluciones, exprimiendo al máximo todas las funcionalidades.  Cabe destacar el rendimiento de la plataforma, junto con las aplicaciones especializadas en machine learning e inteligencia artificial. Entre las aplicaciones de Google, encontramos el servicio de datos BigQuery, de extremo rendimiento para grandes volúmenes de datos y capaz de realizar ingesta de hasta 100.000 registros, por segundo, como una alternativa perfecta a la ejecución de los datos en la nube. Además, es compatible con la replicación geográfica, pudiendo seleccionar el lugar donde se almacenan los datos y asegurando el cumplimiento legal de estos. Es importante destacar el número de procesadores que permite usar Google, manteniendo así tiempos muy rápidos de consulta y, además, en tiempo real.

“Sobre todo, Google Cloud Platform, por su altísimo rendimiento”

El CTO de la empresa comparte su visión sobre la dificultad a la hora de elegir dicha tecnología: “La selección de herramientas para la gestión de los datos fue complicada porque hay excelentes jugadores en el mercado: Amazon, Microsoft y Google. La apuesta de Mind Analytics por Google no radica en que esta sea mejor que el resto en términos de calidad/precio. Entrar en ese  tipo de razonamiento comportaría una pérdida enorme de tiempo ya que todo depende. Todas ellas ofrecían soluciones fiables y robustas para resolver aspectos clave como la escalabilidad, los procesos de ingesta en tiempo real, almacenamiento y la transformación de grandes volúmenes de datos tanto SQL como NoSQL.”

Al final decidieron enfocarse en dos aspectos concretos, continua: “La facilidad de uso y por tanto una menor curva de aprendizaje, y, sobre todo, por el rendimiento altísimo de Google Cloud Platform. Además, la suite de Google permite mejorar nuestro producto y, con vistas al futuro, nos brinda toda la funcionalidad que necesitamos.”

Sostenibilidad intrínseca

En Google se usa energía renovable para cubrir el 100 % de la demanda energética en los centro de procesamiento de datos mundiales. De esta forma, reducen a cero las emisiones netas de carbono de todos tus productos de Google Cloud. Cabe destacar que los centros de datos de máxima eficiencia usan un 50 % menos de energía que la mayoría de los sistemas. Más información: compromiso con la sostenibilidad.

Gracias al uso de esta plataforma, se podrá ofrecer una solución para el sector turístico que será 100% Cloud.

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