Cliente: Sector cosmética y cuidado personal Metodología: Open Data Mining Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) La explosión de principios activos para productos de cosmética dada la apertura a productos provenientes de diferentes países, llevan a clientes como Loreal, Natura y otros a buscar nuevas rutas de desarrollo y nuevos principios activos para sus productos. Una herramienta de screening poderosa es la comparación de las descripciones de los productos y compararla con la información explícita en e-commerce y la participación en venta. Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, inclusive las descripciones de producto en e-commerce, la conversación digital en audio, video y texto. DETECTAR: Detectar conversaciones que tienen el potencial de convertirse en tendencia al comparar cada nueva conversación con aquellas que han sido exitosas y no tendenciosas para que las marcas aprovechen las tendencias en sus primeras etapas de desarrollo. ENCONTRAR: Entidades como principios activos, concentraciones, características diferenciales, concentraciones de producto entre otros aspectos que no parecieran notorios a la luz de cualquier persona. Gran resultado general (Work underway) Mapa completo de principios activos tendenciosos, que el consumidor quiere comprar y de los cuales el consumidor quiere aprender Ruta de desarrollo de producto entendiendo las funcionalidades esperadas que el mercado aclama.
Cliente: Universidades Metodología: Open Data Mining & NLP (Natural Language Processing) Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Desarrollar alternativas de educación continuada poderosas y ganadoras, que atraigan la atención de posibles estudiantes es cada vez mas difícil, todo ello desde el boom de las plataformas de educación ágil y la apertura de grandes universidades globales de prestigio a abrir cursos en America Latina. ¿Cuales son las temáticas y necesidades sobre las cuales se puede formular nuevos programas de educación continuada? Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining en unión a NLP es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, lanzamiento de libros, opiniones de expertos en temáticas profesionales específicas, motores de empleo (descripciones laborales) etc. DETECTAR: Mediante uso de machine learning (Natural Language Processing) detectar patrones lingüísticos ocultos que conecten con temáticas de interés para desarrollo de programas profesionales de educación e inclusive para hacer rediseño curricular. Gran resultado general (Work underway) Portafolio de temáticas y posibles programas de educación continuada para fortalecer la oferta de servicios de las universidades. Mejoramiento curricular de programas de pre-grado y post-grado en función de las nuevas necesidades profesionales de grupos puntuales.
Cliente: Sector educativo Metodología: Open Data Mining & NLP Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Para focalizar esfuerzos pedagógicos y de desarrollo curricular, las universidades deben enfocarse en producir contenido y programas que den satisfacción a la demanda empresarial. ¿Cuál es esta demanda? Al analizar las ofertas de empleo, estas narran una completa radiografía de estas necesidades, indicando el tiempo de competencias y el valor salarial que una empresa está dispuesta a pagar por un profesional que acredite dichos saberes. Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, inclusive las descripciones de ofertas laborales DETECTAR: Detectar y segmentar ofertas laborales según su contenido, aislando las competencias que las empresas necesitas ANALIZAR: mediante modelos predictivos cual es el valor comercial que representa en el salario de un profesional acreditar una competencia puntual. Gran resultado general (Work underway) Mapa completo de competencias demandadas a nivel sector y geografía para hacer ofertas pedagógicas con enfoque regional y sectorial Valorización de las competencias en el mercado laboral.
Cliente: Ecommerce Metodología: Open Data Mining Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Las empresas con estrategia múltiple en e-commerce tienen diferentes retos: Monitorear el precio de la competencia al igual que sus ejecuciones promocionales. Asegurarse que los e-commerce que exhiben sus productos lo hagan conforme la negociación pactada y respetando los intereses promocionales y gráficos de la marca. Entender que competidores tienen productos similares y hacer análisis de competencia Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: Hacer scrapping a diferentes niveles de complejidad para detectar descriptores de producto, esquemas promocionales, precios propios y de la competencia entre otros descriptores de producto en la meta data de los e-commerce DETECTAR: Espacios en los e-commerce en donde las negociaciones con los comercializadores irrespeten acuerdos comerciales ANALIZAR: Dinámicas de precio y promoción en relación a competidores cercanos. Gran resultado general (Work underway) Clara comprensión de las dinámicas de precio y promoción propias y de la competencia. Auditoria de los e-commerce para asegurar que están respetando los acuerdos de exhibición y que la competencia no tiene una posición privilegiada que impida el crecimiento de nuestra marca.