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La semana pasada se presentó en sociedad un proyecto hermano de Marketing4eCommerce, dentro del Grupo VIKO: Kraz, una agencia especializada en Data Science, comúnmente conocido como «sacarle todo el jugo posible a los datos».

En este podcast nos va a quedar claro que no son una agencia de analytics, ni siquiera de marketing. Trabajan con datos y esto puede ser para ordenar horarios del personal, rutas logísticas o saber cuándo hay hueco en las playas en verano.  Aprenderemos cómo se hace ciencia de datos con sus dos fundadores:su CEO Joan Miró, y su jefe de datos, Chief data officer, Joaquim Coll.

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Entrevista a Joan Miró y Joaquim Coll (Kraz)

3:27 Cuéntanos qué es Kraz

Joan: Ayudamos a empresas que tienen muchos datos sobre el comportamiento de sus usuarios, clientes, leads y potenciales clientes a sacarles beneficio, a cómo hacer acciones eficientes desde la perspectiva de marketing, comercial y gran parte de comunicación desde otras perspectivas como la logística o de recursos humanos.

Básicamente se trata de utilizar los propios datos de la empresa para complementarlos con datos externos y sacarles jugo, tomando así las mejores decisiones. 

6:25 Empecemos por lo básico: ¿Qué es eso de analítica avanzada? ¿Cuándo deja de ser “básica” para ser avanzada?

Quim: Lo que no hacemos es implementar Google Analytics, hay empresas especializadas que lo saben hacer muy bien y son grandes gestores. Nosotros damos un paso más allá, haciendo proyectos ad hoc en función de los requerimientos específicos de las empresas. Muchos de estos requerimientos precisan de modelos avanzados para llegar a sacar la información de sus datos.

Para ello, necesitas modelos matemáticos, obtener fuentes de datos para llegar al objetivo. Lo que queremos es llegar a esos datos y conocerlos para poder tener una clara accionabilidad. No solo ofrecemos una información, te hacemos recomendaciones para que tomes acciones en función a lo que hemos analizado.

Joan: Siempre hay una intención de ir a buscar cosas, a veces pueden ser preguntas concretas del cliente o una exploración de datos para un objetivo, como una segmentación. Estudios exploratorios a partir de una necesidad final.

En el mundo web muchas veces se habla de Analytics y de web analytics, pero en el mundo de la analítica abarca mucho más que web o Google: contempla muchos análisis y datos, que pueden ser utilizados para redes logísticas, comunicación email o para organizar touch points offline como cupones en supermercados. Eso no implica que no utilicemos Google Analytics, lo hacemos como una fuente más para realizar nuestros análisis. 

11:37 ¿Qué herramientas soléis utilizar? 

Quim: Primero utilizamos herramientas de programación y estadística. El 95% del mercado te dirá que utiliza R, una herramienta de lenguaje estadístico y programación, y Python, que es más amplio pero desde hace unos años se pueden hacer cosas muy chulas en el mundo de la analítica. 

Sobre esto hay framework, herramientas basadas en estas o que te ayudan a programar a un nivel más alto. Luego están las herramientas complementarias, visualización de datos, herramientas de dashboarding, porque una cosa son las herramientas que nosotros creamos y otras son con las que integramos de otros modelos.

Joan: Kraz no es un producto, no es una plataforma donde entres y puedas hacer cosas. Nosotros desarrollamos herramientas a medida para solución de problemas, tomar de decisiones o atacar casos ad hoc en base a la necesidad que el cliente tenga. También exploramos los datos para que nosotros le propongamos qué cosas pueden hacer a partir de lo que tienen o los datos que potencialmente puede recoger. Hay una parte más exploratoria y abierta con el cliente sin ser tan dirigida que te venga ya con una problemática. 

15:30 ¿Trabajáis proyectos one shot o es un enfoque de trabajo previsto para perdurar a largo plazo como el SEO?

Joan: Tenemos una vocación de continuidad con el cliente, más que entrar e irnos. Hay mucho proceso con el cliente de maduración de entender la empresa, hay una parte muy importante de conocimiento del negocio. A partir de ahí se hace una serie de análisis y una búsqueda para encontrar lo que se quiere a partir de los datos. Nuestro deseo de entrada cuando comenzamos con clientes es que sea una relación más continua que puntual. 

17:29 ¿Cuánto suele tardar desde que se inicia un proyecto hasta que se obtiene resultados?

Quim: Es relativamente corto, en un mes ya se puede tener resultados por ejemplo. El cliente puede ver cosas sobre su negocio, puede encontrar patrones que no conocía o ciertas cosas que se hacían por intuición y los datos te respaldan. Lo interesante es que una vez que tengas los datos vas a querer saber mucho más, te vas a hacer preguntas de por qué tengo estos datos. Estos proyectos gustan al cliente, va conociendo más sobre su negocio y quiere más. 

19:50 ¿Podéis darnos algún ejemplo?

Joan: La asignación de personas en tienda hacen un horario semanal o mensual y pueden tener margen de flexibilidad con las personas en función del horario de disponibilidad, como también de las necesidades de negocio, de la influencia de personas, tráfico y demás. En una cadena de establecimientos de comida de un retailer querían asignar óptimamente las horas de presencia de los empleados en las tiendas para maximizar las ventas, para que no hubiera demasiados empleados en momentos que no hubiera tanta venta ni momentos de mucha venta con pocos empleados. 

Encontrar este encaje es relativamente fácil, si tienes 300 establecimientos. Para hacer esta asignación necesitas «algoritmos genéticos», una tecnología big data donde añades una serie de restricciones de horarios de tiendas y personas, afluencias de clientes en tienda y donde se maximiza el encaje de oferta y demanda con disponibilidad. 

Quim: Son algoritmos de optimización. El responsable de las tiendas nos vienen con este problema por un lado el gerente gasta tiempo en hacer calendarios y por otro no son óptimos porque son en base a sus conocimientos con muchas variables. Entonces creamos un algoritmo de optimización donde añadimos unas condiciones que sí o sí debes cumplir como descansos. En base a eso, buscamos lo óptimo, la mejor distribución de personal a nivel horario. Uno de los algoritmos que mejores resultados obtienes es el algoritmo genético.

33:00 ¿Podéis darnos un ejemplo de cada área en la que beneficiáis? (logística, marketing…)

Joan: Más que logística, lo que hacemos es una correcta elección de proveedores. Necesitas determinar de tus productos qué proveedor escoger para cada uno de tus productos, y cada uno tiene una serie de características donde te ofrecen distintos precios para cada uno de tus productos. Nosotros escogemos los mejores para tus productos.

Quim: Imagina que eliges un proveedor con el mejor precio y además quieres que de los proveedores que tienes un 10% sean nuevos y encima quieres que en las zonas donde trabajas hayan dos distintos. Vas poniendo capas, que una o dos puedes hacerlas con una hoja de cálculo, pero cuando ya tienes más de cinco no puedes ejecutarlo. 

Joan: También tenemos el tema de conteo de elementos, puedes contabilizar cualquier elemento en una zona de distribución. Se utilizan sistemas de visión por computador, a través de imágenes se clasifica el contenido. El ejemplo más reciente que tenemos es el recuento de personas ocupando una playa a través de drones, para controlar el aforo máximo. 

Quim: Esto se implementó en varios ayuntamientos como un dashboard, pero otros lo hicieron con una aplicación móvil para saber qué playas se podía acceder o qué personas tenía. 

Joan: También abarcamos toda la parte de rutas y logísticas: si cada día tienes que reorganizar las rutas de tus furgonetas de reparto porque eres un supermercado local, damos cada día la ruta más óptima. Con estos ejemplos dejamos claro lo lejos que estamos de Google Analytics. 

En marketing abarcamos la experiencia de cliente también, permitir que el cliente diga lo que necesita, por el canal que necesita. Igual que hay diferencia entre el que envía un mail general para todos a otro que envía un mail con contenido personalizado.

Quim: Llegamos al individuo con resultados individualizados. Gracias a los CRMs y demás herramientas que contengan datos de clientes que puedas integrar en tu cálculo somos capaces ir al usuario. Saber si es más propenso a comprar x días y si el mejor canal para interactuar con él debe ser X canal. Lo hacemos todo yendo a las tripas de la empresa y vemos qué tienes, qué podemos hacer con lo que tienes y qué podemos hacer en el futuro con estos datos. 

42:38 ¿Cómo identificáis la segmentación de clientes?

Quim: Es de los proyectos que mejor funcionan porque requiere fuentes de datos de usuarios y la ejecución técnica no es compleja. Con una base de datos de mil usuarios donde cada uno tiene su histórico (última vez que compró, qué compro, cuál fue su cesta…) de los dos últimos años. Nosotros cogemos los datos más relevantes, seleccionamos las variables correctas para entrar en el modelo. Las variables pueden ser la cesta típica del usuario o su frecuencia de compra. Cuando ya las escogimos, agrupamos a las personas con características similares en grupos que tengan características similares y estén bastante diferenciado del resto, de forma que lo que encuentras son patrones y agrupaciones de personas. 

Esto ayuda a la acción, cuando quieras mandar una oferta lo podrás hacer de forma distinta y personalizada en base a sus gustos. Puedes hacerlo por los canales que más utilice el usuario, push notification o email, dependiendo del gusto del cliente. Esto permite ser eficaz a la hora de contactar con tus usuarios, el objetivo final es la fidelización. Es un proyecto muy chulo porque te da información de tus usuarios que no conocías y puedes hacer acciones concretas 

54:30 ¿Para quién está dirigido Kraz?

Joan: Empresas que tengan un cierto volumen de actividad y de datos de usuarios. Aquí la clave es que haya un cierto número de clientes con los que trabajar. Cuanto más distribuido esté el dato del cliente más necesidad habrá de este tipo de herramientas. Nuestro trabajo tiene sentido cuando más capas de complejidad tenga la cuenta. Atendemos a cualquier empresa donde hay una necesidad de gestionar esta complejidad, ahí es cuando podemos entrar y realizar el trabajo. No tenemos un proyecto tipo ni coste tipo.

Las empresas de servicio son las que más pueden sacar provecho de nuestra experiencia. Que hable con nosotros, seremos sinceros para determinar si podemos hacerlo y qué oportunidades están desaprovechando. 

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