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DAINSO al Internet of Things Solutions World Congress

 

Pocos son los campos dónde no se pueden aplicar tecnologías como el análisis de datos, el machine learning o la inteligencia artificial, allí donde haya datos se pueden aplicar estas tecnologías para generar ventajas competitivas.

Un buen ejemplo es el Internet de las cosas (Internet of Things, IoT), campo que engloba a todo lo que se refiere a una interconexión digital de objetos cotidianos con Internet. El IoT comporta una generación masiva de datos, que evidentemente tienen que ser procesados para que ese objeto conectado aporte un valor añadido.

Del 16 al 18 de Octubre se celebró en Barcelona el IoT Solutions World Congress, donde se presentaron las últimas novedades a nivel mundial del sector. Importante remarcar que gran parte de las soluciones ya van acompañadas de software capaz de analizar los datos y presentar la información con modernos dashbords.

Dainso participó como invitado por parte del CEQUIP, clúster que agrupa los fabricantes de bienes de equipos catalanes, con el que estamos colaborando para la introducción del mantenimiento predictivo en maquinaria interconectada (IoT) para la Industria 4.0.

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Inteligencia Artificial: que no te den gato por liebre

“Smart-tv”, “Smart-phones”, “Smart-cities”,… Hoy día todo es inteligente y las palabras “Inteligencia Artificial” están en todos los lados pero no siempre son lo que creemos, por eso os he preparado una infografía donde os explico las dos líneas fundamentales que hay para no llevarse a engaño y que “no te den gato por liebre”…

 

En Dainso somos expertos en las dos líneas y sabemos usarlas para sacar el máximo rendimiento a tu negocio. Si quieres conocer casos prácticos de éxito lee el post Impacto económico de la Inteligencia Artificial en Pymes o ponte en contacto con nosotros, estaremos encantados de escucharte.

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Impacto económico de la Inteligencia Artificial en PYMES

Todo el mundo habla de la Inteligencia Artificial, maching learning, deep learning, Big Data,… y lo bueno que es para las empresas. Pero ¿alguien os ha puesto cifras? Pues bien, ése es el objetivo de este post: el impacto que pueden tener tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) en pymes.

Al igual que en mi último post “¿Qué puedo hacer para estar dentro de la insdustria 4.0?” os planteé ejemplos basados en mi experiencia, en éste os hablaré de unos casos que hemos trabajado y el impacto económico que ha implicado. Las empresas son de diferentes sectores pero todas tienen en común que no son multinacionales sino pymes. ¿Por qué digo esto? Porque en la mente de muchos empresarios parece que este tema es sólo para los grandes y no es cierto.

El no tener IA ha supuesto 106.000€ a una clínica dental

Imaginaros que hacéis una inversión constante en publicidad para posicionaros en un segmento social medio-alto y tenéis una base de datos que crece a un ritmo de 4,57% anual, pero los beneficios lejos de crecer o mantenerse disminuyen. Pues ésta fue la situación con la que nos encontramos.

Usando la inteligencia artificial sobre los datos de su CRM pudimos verificar que el número de clientes activos disminuía a un ritmo de 4,72% anual. Además obtuvimos la trazabilidad del ex-cliente con el último doctor que lo había tratado, esto nos dio la clave del problema: uno de los doctores tenía un porcentaje muy elevado de fugas de clientes en comparación con el resto. Un estudio de mercado corroboró que dicha persona había sido el motivo.

Se le diseñó un cuadro de mandos alimentado por nuestros algoritmos para poder mantener el control de la situación y evitar este tipo de problemas. El impacto económico que ha supuesto no tener esta solución a tiempo es de unos 106.000€. Esta cantidad sólo contempla el mínimo que no ingresó por las fugas que se le originaron. A esta cantidad habría que añadir gasto en publicidad, reputación,…

Pasó del 20% al 60% el ratio de apertura en newsletters

Los que se dedican al mundo del marketing digital siempre os dirán que su gran pelea con las newsletters es no convertirse en spam.

El caso que os expongo trata este tema. Una empresa que se dedica a eventos (teatro, conciertos, exposiciones,…) quería incrementar el ratio de apertura de sus newsletters. Así pues, con estas tecnologías se analizaron los datos y se pudo determinar los intereses de cada cliente, de manera que el contenido del email se organizaba poniendo primero los contenidos que más interesan a cada cliente y hacia abajo los que menos. Todos los emails tenían el mismo contenido, pero cambiaba la organización. De esta manera se pasó de un ratio de apertura del 20% al 60%.

Transformamos el 40% de conversión al 80%

¿Mucho dinero en AdWords y poco rendimiento?

Este hecho es bastante común y nos lo planteó una plataforma que pone en contacto a clientes con proveedores. Tenían el problema de que sólo en el 40% de los leads (clientes) obtenidos mediante AdWords eran capaces de ofertarles un proveedor.

Aplicando algoritmos de deep learning sobre sus los datos históricos y enriqueciéndolos con datos externos (socio-económicos y demográficos),  pudimos transformar ese 40% de conversión a un 80%. Imaginaros el impacto económico: reducción a la mitad de la inversión diaria en AdWrods (miles de euros en este caso) para mantener las mismas tasas de conversión de clientes, o visto desde otro punto de vista,  ser capaces de obtener el doble de clientes con exactamente la misma inversión.

Con esto he querido daros una pincelada del impacto económico que pueden tener estas técnicas: nos pueden ayudar a resolver problemas, mantener el control de nuestras empresas, mejorar inversiones,… entre muchas otras cosas que iremos desvelando.

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¿Qué puedo hacer para estar dentro de la industria 4.0?

En mi día a día, como data scientist, me encuentro con muchas empresas que cuando preguntamos por cómo tienen los datos te contestan “tenemos excels”. En estos “excels” anotan desde la contabilidad hasta los pedidos, hacen planificaciones manuales, etc. Y si les hablas de digitalización e industria 4.0, palabras que están constantemente en los medios de comunicación, piensan que ya están inmersos en ello. Quizás sea un buen punto de partida y cierto es que más lejos están las empresas que todavía van con papel, pero todavía están lejos del objetivo, que no es otro que el tener una industria inteligente.

¿Para qué queremos una industria inteligente?

Siempre ante esta pregunta surge la polémica: van a implantar robots que sustituirán a las personas. Sinceramente, eso nos queda bastante lejos y en cualquier caso pondrán robots en trabajos en los que las personas no aportan valor. Pero más allá de estas especulaciones hay mucho camino por recorrer y es de esto que os quiero hablar.

Una industria inteligente implica ser más eficientes, con el mismo personal poder abarcar más zonas geográficas, ser más ágiles, tener más control sobre los procesos, mejorar productos, encontrar nichos, disminuir el espacio físico de almacenamiento, organizar el almacén de forma que se pueda hacer el picking más rápido,… Todo esto se traduce en una industria mucho más rentable.

Un ejemplo claro de aplicación: la predicción de la demanda

Justo ahora acabo de terminar la implantación de un sistema de predicción de demanda para un eccomerce. El sistema está basado en inteligencia artificial y es capaz de predecir las ventas futuras. Esto le va a permitir al eccomerce negociar precios con los proveedores, poder crecer sin necesidad de tener un mega almacén, tener siempre stock para poder servir los pedidos y por tanto tener a los clientes contentos y fidelizarlos (cosa que no es fácil en el mundo eccomerce). Además el sistema consta de un kit de alarmas para controlar si hay cambios de tendencia en sus ventas y saber si los precios de su competencia le están afectando. De esta forma puede decidir si entrar en una guerra de precios y en qué productos.

Más ideas de aplicaciones

Existen multitud de aplicaciones de inteligencia al sector industrial: planificadores de producción, simulaciones para organizar un almacén,…

En los próximos posts os lo explicaré
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Dainso¿Qué puedo hacer para estar dentro de la industria 4.0?

Por qué preguntan por Big Data cuando…

“El Big data es como el sexo en la adolescencia: todo el mundo habla de ello, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todos piensan que los demás lo están haciendo, así que todos dicen que también lo hacen…”

– Dan Ariely – Professor of Psychology and Behavioral Economics at Duke University

Solemos pensar que todas las empresas tienen gran cantidad de datos a procesar y que con el Big data lo pueden saber todo sobre nosotros, pero no todos somos Google, Amazon o Facebook, la inmensa mayoría de las empresas en España no tienen datos suficientes para utilizar el Big Data, gran parte de las empresas podrían aplicar ya Data Mning para sacar información de sus datos y otra parte necesita urgentemente asesoramiento para saber qué datos almacenar y cómo.

Esta es la realidad con que se encuentra Dainso en su día a día, incluso en las empresas más concienciadas y que ya llevan tiempo almacenando datos en sus ERPs o bases de datos suelen contar con información mal estructurada o almacenada de manera incorrecta, así que todo proyecto de análisis de datos siempre empieza con una fase de “limpieza de datos” para poderles dar el formato correcto para ser procesados de manera automática y extraer la información oculta.

Big Data Dainso

Guardar datos es necesario, pero no suficiente para poder realizar una buena extracción de información, hay que saber qué datos guardar, cómo y cuándo, de esta manera podemos facilitar el análisis y aportar realmente información relevante y de valor para una empresa.

No es que el Big Data esté sobre valorado, es que hoy en día sólo unas pocas empresas en España tienen datos suficientes para esta tecnología, pero esto no significa que el resto de las empresas no tengan nada que hacer con sus datos, simplemente que se aplicarán otras tecnologías para extraer la información que necesitan. Estas tecnologías se las suele conocer como: Data Analysis, Data Mining o más recientemente como Large Data o Small Data.

Dainso es empresa especializada en análisis de datos y business intelligence ubicada en el Centre d’Alt Rendiment Tecnològic de Sabadell (Rbla. Ibèria 97) y que forma parte del grupo Infinitum Factory. Desde su fundación en el año 2014, Dainso ha aplicado técnicas de Data Mining, Machine Learnig o inteligencia artificial para sacar el máximo rendimiento de los datos, se ha especializado en asesoramiento y en el análisis de dados de los ERPs o CRMs para poder mejorar la fidelización de los clientes, optimizar stocks o hacer predicciones.Infinitum Factory

DainsoPor qué preguntan por Big Data cuando…

Big Data: moda o tecnología… pero se queda!

Actualmente la palabra Big Data ha invadido nuestras vidas. La podemos encontrar desde campos como la medicina o la agroalimentación, pasando por el mundo empresarial con el Business Intelligence o la Inteligencia Digital… hasta los equipos de fútbol dicen usarla!

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Big Data: El camino hacia el nuevo marketing

El marketing ha cambiado radicalmente en los últimos años. Actualmente no es posible garantizar un negocio basado en clientes fieles de por vida, por lo que las empresas han comenzado a adaptarse a la nueva situación, donde tienen que tomar un papel mucho más pro-activo a la hora de entender las necesidades de los clientes, adaptarse más rápidamente a ellas o incluso anticiparse. En otras palabras, una empresa no puede permitirse el lujo de esperar a que haya signos de insatisfacción en los clientes para luego analizarlos, entenderlos y actuar en consecuencia, ¡ya es demasiado tarde!

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