{"id":211,"date":"2016-02-14T09:15:44","date_gmt":"2016-02-14T08:15:44","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=211"},"modified":"2016-02-14T13:03:19","modified_gmt":"2016-02-14T12:03:19","slug":"deusto-ingenieria-y-su-linea-big-data-en-el-congreso-horeca-de-aecoc-2016","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/deusto-ingenieria-y-su-linea-big-data-en-el-congreso-horeca-de-aecoc-2016\/","title":{"rendered":"Deusto Ingenier\u00eda y su l\u00ednea Big Data en el Congreso HORECA de AECOC 2016"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Nuestra l\u00ednea de trabajo Big Data de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad de Deusto estar\u00e1 presente en el pr\u00f3ximo <a href=\"http:\/\/www.aecoc.es\/eventos\/horeca\/avancedeprograma\/\">Congreso HORECA de AECOC<\/a> que se celebrar\u00e1 los pr\u00f3ximos 1 y 2 de Marzo en\u00a0Madrid.\u00a0<a href=\"http:\/\/www.aecoc.es\/eventos\/horeca\/ponenteshoreca\/\">Me han invitado<\/a> para divulgar los principales beneficios que aporta el <strong>Big Data a la HOsteler\u00eda, REstauraci\u00f3n y CAfeter\u00edas<\/strong> (HORECA), <strong>desde una perspectiva de negocio<\/strong>. Una oportunidad inigualable para presentar todos nuestros trabajos, dado que\u00a0es un congreso que\u00a0re\u00fane anualmente a m\u00e1s de 500 directivos y empresarios de las empresas de toda la cadena de valor de la hosteler\u00eda.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Venimos colaborando con <a href=\"http:\/\/www.aecoc.es\/\">AECOC e<\/a>n\u00a0diferentes actividades. Una asociaci\u00f3n que recoge a los fabricantes y distribuidores del gran consumo, tal y como su acr\u00f3nimo indica (la Asociaci\u00f3n Espa\u00f1ola de Codificaci\u00f3n Comercial, los que ponen \u00ab<em>los c\u00f3digos de barras<\/em>\u00ab). El curso pasado\u00a0<a href=\"http:\/\/premiosaecoc.es\/\">nos premiaron<\/a> con el m\u00e1ximo\u00a0m\u00e1ximo reconocimiento de la categor\u00eda de Tecnolog\u00eda Aplicada y el Acc\u00e9sit de la de Supply Chain por una herramienta para la mejora de la cadena de suministro (proyecto donde particip\u00f3 mi compa\u00f1ero <a href=\"http:\/\/www.research.deusto.es\/cs\/Satellite\/deustoresearch\/es\/centros-equipos-e-investigadores\/investigadores\/704\/investigador\">Alberto de la Calle<\/a>) y a nuestra \u00ab<a href=\"http:\/\/www.deustomototeam.deusto.es\/\">Deusto Moto Team<\/a>\u00ab,\u00a0por el dise\u00f1o y creaci\u00f3n de una moto ecol\u00f3gica para el transporte urbano de mercanc\u00edas (proyecto de mi compa\u00f1ero <a href=\"http:\/\/www.research.deusto.es\/cs\/Satellite\/deustoresearch\/es\/centros-equipos-e-investigadores\/investigadores\/1609\/investigador\">Jon Garc\u00eda Barruetabe\u00f1a<\/a> y sus estudiantes).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Y ahora, se interesan por las <strong>oportunidades<\/strong> que todos nuestros trabajos en <strong>Big Data<\/strong> brindan al sector del <strong>consumo<\/strong> en general, y al <strong>canal HORECA<\/strong> en particular. Y de ello quer\u00eda hablar hoy, aprovechando que tengo que preparar\u00a0las ideas para la conferencia.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como suelo decir, <strong>el Big Data<\/strong>, <strong>sirve para tres cuestiones principales<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"text-align: justify;\">Ganar m\u00e1s dinero<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Evitar perderlo por la fuga de clientes (la importancia de la fidelizaci\u00f3n)<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Ahorro de costes mediante la optimizaci\u00f3n de procesos<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Dada la enorme competencia existente ya hoy en d\u00eda, la diferenciaci\u00f3n debe venir por otras v\u00edas. La gran <strong>cantidad<\/strong> de <strong>canales<\/strong> que disponen los <strong>consumidores<\/strong>, el bombardeo de <strong>impactos<\/strong> <strong>publicitarios<\/strong>, la gigantesca campa\u00f1a de <strong>descuentos<\/strong> y tarjetas\u00a0de fidelizaci\u00f3n, etc., est\u00e1 provocando que\u00a0las marcas tengan que dar un paso m\u00e1s all\u00e1. Y, al canal HORECA todo ello le viene genial. Y es que el Big Data, permite:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Geolocalizar el target de clientes<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Estimar el mercado potencial de clientes<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Hacer una previsi\u00f3n de ventas por zonas y puntos de venta<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Que permite, a su vez, optimizar el proceso de abastacimiento y log\u00edstica<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Optimizar las campa\u00f1as de marketing y distribuci\u00f3n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">La clave para las marcas de consumo recae en ser capaces de, <strong>primero, generar y estructura bien los datos, y, en segundo lugar, ser capaces de sacar valor de los mismos transform\u00e1ndolos en conocimiento<\/strong>. Hablar\u00e9 de estos dos elementos a continuaci\u00f3n, como forma de agrupar los principales retos y oportunidades que dispone una marca de consumo hoy en d\u00eda.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En primer lugar, la imperancia de disponer de \u00ab<em>datos de calidad<\/em>\u00ab. En nuestro <a href=\"http:\/\/www.ingenieria.deusto.es\/cs\/Satellite\/ingenieria\/es\/estudios-0\/estudios-ingenieria-formacion-continua\/big-data\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>, lo primero que hacemos es ver esta parte. Tener datos y m\u00e1s datos no tiene sentido por si solo. Hablamos de la importancia de disponer de:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Un <strong>buen modelo de datos<\/strong> como instrumento de representaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de los datos, que permita que todos los sistemas que alimentan y explotan los mismos se entiendan.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Una <strong>buena calidad de los datos<\/strong> que se consigue resolviendo problemas de calidad que pueden aparecer en cinco dimensiones (Relevancia, Unicidad, Completitud, Exactitud y Consistencia).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta parte, quiz\u00e1s la \u00ab<em>menos sexy del mundo del Big Data<\/em>\u00ab, resulta al final de todo quiz\u00e1s la que m\u00e1s condiciona el \u00e9xito de un proyecto.\u00a0Las empresas deben tener conciencia sobre ello. Y es que en un mundo en el que las fuentes de datos pueden ser internas o externas, estructuradas o desestructuras, etc., ordenar y limpiar los datos es m\u00e1s importante que nunca. Para un <strong>canal HORECA<\/strong>, que tendr\u00e1 datos de redes sociales, informaci\u00f3n en los CRM, informaci\u00f3n de los TPVs (transacciones comerciales pagadas v\u00eda tarjeta de cr\u00e9dito), datos georeferenciados por dispositivos m\u00f3viles, etc., resulta <strong>fundamental<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En segundo lugar, ser capaces de transformar estos \u00ab<em>datos bien preparados<\/em>\u00bb en conocimiento. Es decir, poner los datos a trabajar para ayudar a tomar decisiones. Se trata de introducir la <strong>modelizaci\u00f3n estad\u00edstica<\/strong> (previsi\u00f3n) y la <strong>matem\u00e1tica<\/strong> (optimizaci\u00f3n), que es lo que vemos en nuestro m\u00f3dulos M2.2. del <a href=\"http:\/\/www.ingenieria.deusto.es\/cs\/Satellite\/ingenieria\/es\/facultad-ingenieria\/estudios-0\/estudios-ingenieria-formacion-continua\/big-data\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Y para ello, creo que <strong>se deben ejecutar las transformaciones de datos en conocimiento en tres\u00a0etapas<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Diagn\u00f3stico y modelado de perfiles de clientes<\/strong>: resulta cr\u00edtico\u00a0conocer mejor al cliente, para que as\u00ed podamos focalizar mejor el target, definir las estructuras\u00a0comerciales, promociones, pol\u00edticas de distribuci\u00f3n, etc. Una lectura hacia lo que ha ocurrido en el pasado. En cada punto del canal HORECA, resultar\u00eda interesante disponer:\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">C\u00f3mo es la gente que ah\u00ed compra<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Su nivel de ingresos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Tipolog\u00eda del hogar dominante<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Tasa de desemploe<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Precio medio del m2 de la vivienda<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">D\u00f3nde est\u00e1 la competencia<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">D\u00f3nde se sit\u00faan los puntos de venta<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Del modelado del pasado, a la predicci\u00f3n del futuro<\/strong>: una vez que sabemos algo sobre los patrones de consumo, tendencias, etc., es hora de tratar de adelantarnos a la ocurrencia de los hechos. Aqu\u00ed es cuando hablamos de un enfoque de futuro (el <a href=\"http:\/\/alexrayon.es\/2015\/08\/24\/business-intelligence-en-la-era-del-big-data-business-analytics\/\"><em>Business Analytics<\/em><\/a>). De tal manera que podamos\u00a0estimar el mercado potencial para una zona dada, preveer las ventas en cada \u00e1rea o en un canal de venta determinado. Aqu\u00ed se trata de darle a una empresa:\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Modelos de propensi\u00f3n a la compra<\/strong> por zonas y puntos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Modelos de propensi\u00f3n a la fuga<\/strong> de clientes por previsiones de abandono<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Localizar el potencial de cada target de mercado<\/strong> (densidad de cada zona)<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Estimar el <strong>lugar \u00f3ptimo para la apertura de un nuevo emplazamiento<\/strong> sobre la base de la rentabilidad (considerando target, competencia y canibalizar otros puntos de venta propios)<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Entender lo que gasta y en qu\u00e9 gasta<\/strong> cada perfil de cliente<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Dise\u00f1ar estrategias para el <strong>cross y up-selling<\/strong><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Ajustar la <strong>distribuci\u00f3n de productos<\/strong><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Patrones de consumo georeferenciados<\/strong> (\u00bfse consume m\u00e1s cerca del trabajo o del hogar? Las ofertas y mensajes publicitarios no debieran ser iguales)<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>% de probabilidad de compra<\/strong> de un determinado producto por parte de un determinado perfil de cliente<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>De la predicci\u00f3n a la prescripci\u00f3n<\/strong>:\u00a0esto es lo que buscan las empresas. Fijaros la cantidad de pasos previos que he descrito para llegar al punto por el cual las empresas van a pagar un proyecto de Big Data. Van a pagar por saber qu\u00e9 tienen que hacer para ganar m\u00e1s dinero, evitar perderlo u optimizar procesos. Es decir, <strong>van a pagar por que les prescribamos que deben hacer<\/strong>. Si\u00a0nos ajustamos m\u00e1s al target de mercado, y tener una previsi\u00f3n de ventas por puntos y zonas, podremos ajustar mejor los mensajes y las estructuras comerciales, logrando as\u00ed una mayor eficiencia en el uso de recursos, y por lo tanto, un mayor retorno sobre la inversi\u00f3n. Con las predicciones anteriores, podr\u00edamos prescribir a una empresa en relaci\u00f3n a todas sus \u00e1reas funcionales, haciendo as\u00ed un 360\u00ba a la empresa y su inteligencia:\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Distribuci\u00f3n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Abastecimiento<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Comercial<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Marketing<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Ventas<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Publicidad<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como hemos venido se\u00f1alando, el poder del Big Data es realmente enorme. En nuestras manos est\u00e1 sacar todo su potencial. Y es que al final, para una empresa del canal HORECA, un mayor conocimiento geogr\u00e1fico del cliente, concentrar esfuerzos donde hay potencial, incrementar la rentabilidad comercial\u00a0resulta clave para su eficiencia econ\u00f3mica y financiera.<\/p>\n<figure style=\"width: 3264px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/www.shoppingleeks.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/05\/IMG_0535.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/www.shoppingleeks.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/05\/IMG_0535.jpg\" alt=\"Congreso HORECA de AECOC (Fuente: http:\/\/www.shoppingleeks.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/05\/IMG_0535.jpg)\" width=\"3264\" height=\"2448\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Congreso HORECA de AECOC (Fuente: http:\/\/www.shoppingleeks.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/05\/IMG_0535.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nuestra l\u00ednea de trabajo Big Data de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad de Deusto estar\u00e1 presente en el pr\u00f3ximo Congreso HORECA de AECOC que se celebrar\u00e1 los pr\u00f3ximos 1 y 2 de Marzo en\u00a0Madrid.\u00a0Me han invitado para divulgar los principales beneficios que aporta el Big Data a la HOsteler\u00eda, REstauraci\u00f3n y CAfeter\u00edas (HORECA), &hellip; <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/deusto-ingenieria-y-su-linea-big-data-en-el-congreso-horeca-de-aecoc-2016\/\" class=\"more-link\">Seguir leyendo <span class=\"screen-reader-text\">Deusto Ingenier\u00eda y su l\u00ednea Big Data en el Congreso HORECA de AECOC 2016<\/span> <span class=\"meta-nav\">&rarr;<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":136,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[156,2,158,160,125,124,157,155,159,16,161,162],"class_list":["post-211","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-aecoc","tag-big-data","tag-comercial","tag-congreso-horeca-aecoc","tag-conocimiento","tag-datos","tag-distribucion","tag-horeca","tag-madrid","tag-marketing","tag-optimizacion","tag-prescripcion"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.4 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Deusto Ingenier\u00eda y su l\u00ednea Big Data en el Congreso HORECA de AECOC 2016 - Deusto Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En nuestras manos est\u00e1 sacar todo su potencial. 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