Los datos: el "nuevo petróleo" de la era digital. Esta metáfora, a pesar de sus debilidades, pone de relieve el potencial de creación de valor que ofrecen los datos. Ahora están en el corazón de modelos de negocio que antes eran la columna vertebral silenciosa de las empresas. En este contexto, los modelos de negocio basados en datos, en particular, se están revelando como una oportunidad real para las empresas de hoy.
Mientras que gigantes tecnológicos como Google y Apple encabezan la lista de creación de valor, gigantes establecidos como Siemens y Shell también han reconocido el poder de los datos. Pero a pesar del bombo y platillo, los fundamentos conceptuales de los modelos de negocio basados en datos a menudo se malinterpretan, se ignoran con sorna o se siguen sin entender.
Aquí profundizamos y arrojamos luz sobre lo que realmente hay detrás de estos modelos.
Este artículo no sólo destaca las ventajas de los productos con datos integrados, sino que también explica pasos concretos para implantarlos con éxito.
Para ello, explicamos, entre otras cosas, los fundamentos de los modelos de negocio basados en datos y cómo pueden ser en la práctica.
Así que si busca una guía que le guíe por el complejo terreno digital y le muestre cómo no sólo llegar a sus clientes, sino también retenerlos a largo plazo, ha llegado al lugar adecuado.
Resumen de los hechos más importantes
- Los modelos de negocio basados en datos permiten a las empresas desarrollar productos innovadores y crear así un nuevo valor empresarial.
- Algunos ejemplos de modelos de negocio basados en datos que han tenido éxito son las motos conectadas de Harley-Davidson y el servicio de streaming de Disney+.
- Con Konfuzio a su lado, las empresas aprovechan plenamente el potencial de una estrategia basada en datos y preparada para el futuro. Póngase en contacto con Konfuzio
¿Qué son los modelos de negocio basados en datos?
Los modelos de negocio basados en datos utilizan los datos para generar valor económico. Para ello, analizan e interpretan los datos con el fin de obtener información para el desarrollo o perfeccionamiento de productos y servicios innovadores basados en las necesidades del mercado. En otras palabras, las empresas que utilizan modelos de negocio basados en datos convierten los datos en un producto y, por tanto, en el motor de valor de su negocio.
A lo largo del artículo, ilustramos cómo puede funcionar esto con 8 ejemplos prácticos de modelos de negocio basados en datos aplicados con éxito.
Modelos de negocio basados en datos frente a modelos de negocio digitales
Ambos modelos de negocio están estrechamente relacionados, pero hacen hincapié en aspectos diferentes de la empresa. Los modelos de negocio basados en datos utilizan los datos digitales para desarrollar nuevos productos y servicios y generar así valor empresarial. Para ello, analizan grandes cantidades de datos con el fin de identificar patrones y detectar así nuevas posibilidades.
Los modelos de negocio digitales, por su parte, integran las tecnologías digitales en todos los aspectos de la empresa, desde la comunicación hasta las ventas. Utilizan plataformas digitales para ofrecer productos y servicios a los clientes. Esto significa que la creación de valor en los modelos de negocio digitales es puramente digital. Ejemplos clásicos son plataformas de comparación como CHECK24 e idealo, así como servicios de streaming como Netflix o Spotify.
Modelos de negocio basados en datos frente a modelos de negocio basados en datos
Los modelos de negocio basados en datos y los impulsados por datos están estrechamente relacionados, pero presentan sutiles diferencias. Mientras que los modelos empresariales basados en datos utilizan los datos como función principal para crear nuevo valor para una empresa, los modelos empresariales basados en datos utilizan los datos sólo como elemento de apoyo para mejorar sus procesos empresariales existentes. Es decir: los modelos basados en datos hacen hincapié en la dependencia directa de los datos y en el objetivo de crear nuevo valor, mientras que los modelos basados en datos se centran en los datos como recurso adicional para optimizar los planteamientos existentes.
Un ejemplo de modelo de negocio basado en datos es la introducción de una aplicación que añade un nuevo canal digital al negocio existente.
En la práctica, los modelos basados en datos suelen ser más disruptivos, ya que permiten enfoques innovadores, mientras que los modelos basados en datos persiguen mejoras más incrementales. Sin embargo, ambos enfoques son cruciales en la economía digital actual, ya que ayudan a las empresas a mejorar su competitividad.
¿Qué son los modelos de negocio basados en datos colaborativos?
Los modelos empresariales basados en la colaboración de datos hacen hincapié en la cooperación de distintos agentes que comparten y utilizan datos conjuntamente. De este modo, las empresas combinan sus fuentes de datos para obtener información y desarrollar soluciones innovadoras.
Los modelos empresariales basados en datos colaborativos fomentan el intercambio de datos entre socios, crean múltiples perspectivas e impulsan la innovación. En la práctica, por ejemplo, las empresas comparten datos con los proveedores para optimizar el inventario. Plataformas como los servicios de car sharing utilizan datos colaborativos para optimizar el uso de los vehículos y garantizar su disponibilidad.
Fundamentos de un modelo de negocio
Para desarrollar un modelo de negocio basado en datos, las empresas deben definir primero lo que distingue fundamentalmente a un modelo de negocio de éxito. Un modelo de negocio es el marco básico sobre el que se construye toda empresa. Constituye la base del éxito. Suele responder a las 5 preguntas siguientes:
1. ¿quiénes son los clientes?
La identificación de los grupos destinatarios es crucial. Por ello, las empresas deben saber exactamente a quién se dirigen. Pueden ser consumidores finales, otras empresas o segmentos específicos del mercado. Gracias a un profundo conocimiento de las necesidades de los clientes, las empresas pueden desarrollar productos o servicios adaptados con precisión a esas necesidades.
2. ¿qué valor ofrecen las empresas a los clientes?
El valor que aportan las empresas se deriva de los productos o servicios que ofrecen. Este valor se presenta en forma de calidad, innovación, comodidad u otros factores. Los clientes suelen elegir una empresa en función de los beneficios o el valor añadido que obtienen de lo que la empresa ofrece.
3) ¿Cómo crean y ofrecen las empresas este valor?
Aquí es donde entran en juego los aspectos operativos. Esto incluye el desarrollo de productos, la fabricación, el marketing, las ventas y el servicio al cliente. También incluye los recursos necesarios para estas actividades, como recursos humanos, tecnología, materias primas y recursos financieros. Básicamente, la eficiencia de los procesos y la utilización de los recursos son fundamentales para entregar el valor con alta calidad y rentabilidad.
4. ¿cómo captan valor las empresas?
El valor se expresa en los flujos de ingresos financieros de las empresas. Estos incluyen, por ejemplo, la venta de productos físicos, las descargas digitales, las cuotas de suscripción y los derechos de autor.
5. ¿cuáles son los costes asociados a la producción y entrega de este valor?
Todo modelo de negocio tiene costes. Son, por ejemplo, los costes de producción, los gastos de marketing, los costes de personal y los costes de logística y distribución. Las empresas hacen un seguimiento de todos los costes para asegurarse de que el valor generado supera los costes y genera así un beneficio.
Un modelo de negocio bien pensado tiene en cuenta todos estos aspectos y ayuda a posicionar la empresa en el nicho de mercado.
También permite flexibilidad para adaptarse a las cambiantes demandas del mercado, algo crucial en el vertiginoso mundo empresarial actual. Esto significa que las empresas que revisan y adaptan continuamente sus modelos de negocio son más capaces de garantizar el éxito a largo plazo.
3 posibles funciones de las empresas en un mundo basado en los datos
De acuerdo con la investigación sobre modelos de negocio basados en datos, las empresas suelen asumir 3 funciones:
1. usuario de datos: extraer valor de los datos existentes
Los usuarios de datos utilizan datos internos o externos para desarrollar o mejorar nuevos productos basados en el análisis de datos.
2. proveedores de datos: Suministro de datos pertinentes
Los proveedores de datos se centran en proporcionar productos de datos relevantes a los usuarios de datos, creando valor para su propio negocio. Su principal objetivo es proporcionar datos para otros modelos de negocio.
3. habilitador de datos: proporciona servicios de datos de apoyo
Los facilitadores de datos proporcionan servicios de datos de apoyo o soluciones de infraestructura de datos. Ayudan a los usuarios de datos facilitándoles el acceso a los datos pertinentes o prestándoles apoyo técnico para utilizarlos con eficacia.
Estos 3 tipos no siempre son estrictamente separables en la práctica. Por ejemplo, los proveedores de datos suelen ofrecer servicios adicionales para proporcionar los datos en la forma requerida.
7 Variantes de modelos de negocio basados en datos
En la práctica, los modelos de negocio basados en datos se presentan en distintas variantes, según el sector y el nicho de mercado. Las variantes más importantes son las siguientes:
| Modelo de negocio | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Modelo con publicidad | Ofrece servicios gratuitos a los usuarios, financiados por anunciantes que insertan anuncios específicos. | Google ofrece servicios gratuitos como la Búsqueda y Google Drive, financiados mediante publicidad personalizada. |
| Modelo freemium | Las empresas ofrecen el servicio básico gratuitamente, mientras que las prestaciones premium son de pago. | Spotify ofrece una versión gratuita con publicidad, los clientes de pago obtienen funciones premium. |
| Modelo basado en el uso / a la carta | Los clientes pagan por los servicios que realmente utilizan. | Uber cobra a los clientes en función de la distancia recorrida y el tiempo. Servicios de streaming como Amazon Prime cobran por contenidos específicos "a la carta". |
| Modelo de comercio electrónico | Los comerciantes venden productos físicos por Internet. | Empresas como IKEA venden productos directamente a los consumidores a través de su tienda online. |
| Modelo de mercado | La plataforma pone en contacto a compradores y vendedores y cobra comisiones por las transacciones. | Amazon y eBay permiten a terceros vender sus productos en sus plataformas. |
| Modelo de acceso a la propiedad | Los consumidores tienen acceso temporal a bienes y servicios sin poseerlos. | Airbnb permite alquilar pisos por periodos cortos. Rent the Runway alquila ropa de diseño. |
| Modelo de suscripción | Los clientes pagan una cuota periódica por acceder a un producto o servicio. | Netflix cobra una cuota mensual por la transmisión ilimitada de contenidos. |
Oportunidades de los modelos de negocio basados en datos
Antes de profundizar y analizar en profundidad la implantación de modelos de negocio basados en datos, desvelamos primero las oportunidades que tienen las empresas al evaluar adecuadamente el big data:
Satisfacción del cliente y personalización
Los modelos de negocio basados en datos permiten analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes para ofrecer servicios y recomendaciones personalizados. Por ejemplo, Netflix utiliza análisis basados en datos para comprender el comportamiento de los espectadores. Basándose en los contenidos vistos, el proveedor de streaming sugiere a sus clientes películas y series personalizadas. Esta recomendación personalizada aumenta significativamente la satisfacción del cliente.
Gestión de riesgos y previsiones
Una evaluación detallada de los datos permite evaluar mejor los riesgos y predecir la evolución futura. Compañías de seguros como Geico, por ejemplo, utilizan la analítica de datos para evaluar mejor los riesgos. Lo hace analizando los datos de accidentes, el comportamiento al volante y otros factores para calcular con precisión las primas de seguro. Esta evaluación precisa reduce el riesgo al tiempo que garantiza a los asegurados unas tarifas justas.
Innovación de productos y estudios de mercado
Los datos permiten tomar decisiones informadas en el desarrollo de nuevos productos y servicios. Por ejemplo, el fabricante de juguetes LEGO utiliza Análisis de datospara comprender mejor el comportamiento de los clientes. Mediante el análisis de los datos de ventas y las opiniones de los clientes, LEGO desarrolla nuevos productos que satisfacen sus necesidades. Esto da lugar a juguetes innovadores que triunfan en el mercado porque se basan en las necesidades y preferencias reales de los clientes.
Rentabilidad y optimización de recursos
El análisis de datos ayuda a reducir costes y aprovechar mejor los recursos. Aerolíneas como Delta Airlines, por ejemplo, utilizan la analítica de datos para optimizar el mantenimiento de sus aviones. Analizando los datos de las máquinas, pueden llevar a cabo un mantenimiento preventivo antes de que se produzcan costosas averías. Así no sólo se ahorran costes, sino que las operaciones de vuelo son más seguras y fiables.
Riesgos de los modelos de negocio basados en datos
Recopilar y almacenar grandes cantidades de datos ofrece muchas oportunidades a las empresas. Al mismo tiempo, sin embargo, los modelos de negocio basados en datos también albergan algunos riesgos y peligros que las empresas deben conocer. Sólo así podrán tomar las medidas de seguridad adecuadas. Los siguientes riesgos son especialmente comunes:
Infracciones en materia de protección de datos
Las empresas almacenan grandes cantidades de datos sensibles para la implantación de modelos de negocio basados en datos. De este modo, son más vulnerables a las violaciones de datos. Un ejemplo de ello es el caso de Equifax en 2017. El proveedor de informes de crédito tuvo que admitir una violación masiva de datos en la que se robó información personal de 147 millones de personas.
Ciberataques
El almacenamiento de datos a gran escala convierte a las empresas en objetivos atractivos para Ciberataques. Un ejemplo es el ataque de ransomware al Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) en 2017. Los atacantes cifraron los datos de los pacientes y exigieron un rescate por su liberación.
Desafíos jurídicos
El uso de grandes cantidades de datos -si no están suficientemente protegidos- conlleva problemas legales. Esto es especialmente cierto cuando las empresas utilizan datos sin el debido consentimiento. En 2012, por ejemplo, Google fue multado con 22,5 millones de dólares por la Comisión Federal de Comercio (FTC) por colocar cookies en los usuarios de Safari sin su consentimiento.
Pérdida de reputación
En caso de fuga o uso indebido de datos, la reputación de una empresa sufre enormemente. En 2013, por ejemplo, se robaron datos de 40 millones de tarjetas de crédito de Target. Esto provocó una importante pérdida de confianza y costó a la empresa millones de dólares en indemnizaciones y gastos para restablecer su reputación.
Qué requisitos legales deben cumplir los modelos de negocio basados en datos
Como demuestran los ejemplos que acabamos de mencionar, los riesgos de los modelos de negocio basados en datos residen principalmente en la falta de protección de los datos recopilados. Los requisitos legales en Europa están establecidos principalmente por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Mercados Digitales (DMA), la Ley de Gobernanza de Datos (DGA) y la Ley de Servicios Digitales (DSA), que se aplicarán a partir del 17 de febrero de 2024. Además, la Ley de datos cuya entrada en vigor está prevista para otoño de 2025. Mostramos en detalle qué normativas trae consigo cada una de las leyes de recogida, uso y almacenamiento de datos y qué objetivos persigue la UE con ellas en nuestro artículo sobre la Estrategia europea de datos.
En 8 pasos: Integración estratégica de datos para modelos empresariales sostenibles
En una era en la que los datos son el "nuevo petróleo", la aplicación de una estrategia empresarial basada en los datos se convierte en el factor decisivo para el éxito. No sólo es esencial recopilar datos, sino también utilizarlos de forma inteligente e integrarlos en el núcleo del negocio. La siguiente guía práctica muestra a las empresas en qué 7 pasos pueden hacerlo:
- Alineación con la visión corporativa
Este paso es la base de cualquier estrategia basada en datos. Las empresas definen sus objetivos a largo plazo y comprenden qué retos existen en la actualidad. Una visión clara permite orientar las actividades basadas en datos para dirigir la empresa en la dirección deseada.
- Integración holística de datos
Los datos suelen estar dispersos en distintos departamentos y sistemas. Al identificar y fusionar estas fuentes de datos en un sistema central, las empresas obtienen una visión completa de 360 grados. Esto no sólo permite tomar mejores decisiones, sino también aprovechar las sinergias entre las distintas áreas de negocio.
- Análisis de datos con tecnologías avanzadas
Los modelos de negocio basados en datos requieren tecnologías avanzadas como la analítica de Big Data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para procesar, conectar y transformar grandes cantidades de datos en información procesable. Las empresas compran estas tecnologías y las integran en sus sistemas existentes.
- Refuerzo de las capacidades
El éxito de una estrategia basada en datos también depende de las competencias de que disponga una empresa. Por eso, a menudo es necesario que las empresas inviertan en formación y desarrollo para los empleados actuales y contraten nuevos talentos con conocimientos específicos sobre datos.
- Protección mediante el cumplimiento
El cumplimiento de las políticas y normativas de protección de datos es fundamental. Unas políticas de protección de datos sólidas y su aplicación coherente no sólo minimizan los riesgos legales, sino que también refuerzan la confianza de los clientes. Esto es esencial para construir y mantener relaciones duraderas con los clientes.
- Desarrollo de estrategias basadas en la inteligencia de datos
Al analizar los datos recopilados, las empresas obtienen información valiosa. Utilizan estos conocimientos para tomar decisiones estratégicas, ya sea para iniciativas de marketing, optimización de la cadena de suministro o desarrollo de nuevos productos. La inteligencia de datos permite tomar decisiones con conocimiento de causa y utilizar los recursos con mayor eficacia.
- Ejecución y seguimiento operativos
Tras desarrollar una estrategia basada en datos, la aplicación es crucial. Las empresas establecen indicadores clave de rendimiento (KPI) claros y los supervisan continuamente. Esto garantiza que las iniciativas basadas en datos ofrezcan el rendimiento de la inversión (ROI) esperado y permite reaccionar con rapidez ante acontecimientos inesperados.
- Optimización iterativa
El mercado empresarial es dinámico y está sujeto a cambios constantes. Por eso, un modelo de negocio basado en datos requiere una adaptación y mejora continuas. Las empresas utilizan circuitos de retroalimentación y análisis continuos de datos para evaluar el éxito de sus actividades basadas en datos. A continuación, mejoran los puntos débiles detectados, ya sea en la experiencia del cliente, la eficiencia de los procesos o la innovación de los productos.
Modelos de negocio basados en datos - Caso práctico
Para comprender mejor los pasos individuales para el desarrollo y la implantación de un modelo de negocio basado en datos, veamos un caso de uso detallado:
Situación inicial de un modelo de negocio basado en datos
Una mediana empresa minorista que fabrica y vende productos artesanales de alta calidad se enfrenta al reto de seguir siendo competitiva en un mercado cada vez más digital. La empresa decide desarrollar un modelo de negocio basado en datos para optimizar sus estrategias de venta y ampliar su base de clientes. ¿Cómo lo hace?
Desarrollo y aplicación del modelo empresarial basado en datos
La empresa está tomando las siguientes medidas para integrar un modelo de negocio basado en los datos:
Creación de una infraestructura de datos
La empresa está empezando a desarrollar una sólida infraestructura de datos. Integra sistemas de punto de venta como Square, plataformas de venta online como Amazon y bases de datos de clientes como la plataforma CRM Salesforce. Recopila todos los datos de las transacciones, las preferencias y las opiniones de los clientes y los consolida en un almacén central de datos.
Análisis de datos y elaboración de perfiles de clientes
La empresa analiza estos datos para crear perfiles completos de los clientes. Con la ayuda de herramientas de análisis de datos como Power BI identifica patrones de compra, productos populares y tendencias estacionales. Esto permite crear nuevas ofertas personalizadas para distintos grupos de clientes.
Aplicación de estrategias de marketing personalizadas
A partir de los perfiles de clientes creados, la empresa lanza campañas de marketing personalizadas. Los clientes reciben correos electrónicos personalizados con recomendaciones de productos basadas en sus compras anteriores. Además, la empresa utiliza las redes sociales para dirigir anuncios a segmentos específicos de clientes.
Resultados
La implantación del modelo de negocio basado en datos da lugar a mejoras significativas. La evaluación de los datos permite desarrollar nuevos productos, mientras que las campañas de marketing personalizadas aumentan la fidelidad de los clientes. Al mismo tiempo, las ventas aumentan de este modo, ya que la empresa ofrece exactamente los productos que demandan los clientes.
Ejemplos de modelos de negocio basados en datos
Numerosos ejemplos prácticos demuestran que las empresas con modelos de negocio basados en datos han podido consolidar su posición en el mercado y ganar nuevos clientes con innovaciones:
Nike y la digitalización del fitness
Nike, tradicionalmente fabricante de ropa y calzado deportivos, se ha aventurado con éxito en el espacio digital en los últimos años. Con aplicaciones como "Nike Training Club" y "Nike Run Club", la empresa ofrece programas de entrenamiento personalizados y análisis de carrera. Mediante el uso de wearables y sensores en sus productos (por ejemplo, Nike Adapt, zapatillas con cordones automáticos), la empresa recopila datos y ofrece experiencias individualizadas. No se trata sólo de un nuevo canal de ventas, sino también de una forma de reforzar la fidelidad de los clientes y aprovechar nuevas fuentes de datos.
Rolls-Royce y la energía por horas
Tradicionalmente fabricante de motores aeronáuticos, Rolls-Royce ha introducido un modelo de negocio digital denominado "Energía por horas". En él, la empresa no se limita a vender motores, sino un tiempo de actividad garantizado. Con sensores en los motores, Rolls-Royce recopila datos sobre su rendimiento y estado. Esto permite al fabricante anticiparse a las necesidades de mantenimiento y actuar de forma proactiva. Los clientes pagan por la disponibilidad garantizada de sus aviones, no sólo por el motor en sí. Este enfoque ha transformado el modelo de negocio, que ha pasado de la venta de productos a un enfoque orientado al servicio.
Schneider Electric y EcoStruxure
Schneider Electric, proveedor tradicional de ingeniería eléctrica y gestión de la energía, ha desarrollado EcoStruxure. Se trata de una solución de plataforma y arquitectura abierta e interoperable habilitada para IoT. Esta plataforma recopila datos de dispositivos conectados, los analiza y ofrece a los clientes soluciones de optimización para la gestión de la energía y la automatización basadas en ellos. Con esta oferta, Schneider Electric ha pasado de proveedor de hardware a proveedor de soluciones digitales.
Máquinas expendedoras de Coca-Cola y Freestyle
Coca-Cola ha creado una forma innovadora de conocer mejor las necesidades de los clientes con sus máquinas expendedoras interactivas Freestyle. Estas máquinas expendedoras permiten a los clientes crear sus propias mezclas de bebidas combinando diferentes sabores. En el proceso, las máquinas expendedoras recopilan valiosos datos sobre las preferencias de los clientes. Estos datos ayudan a Coca-Cola a identificar las combinaciones más populares, desarrollar nuevos sabores y optimizar el inventario en consecuencia. Gracias a la experiencia personalizada, Coca-Cola no sólo aumenta la satisfacción del cliente, sino que también genera nuevas oportunidades de ingresos mediante la creación de productos innovadores.
LEGO y los juegos digitales
LEGO ha trasladado con éxito sus juguetes físicos al mundo digital. Gracias al desarrollo de juegos digitales como "LEGO Tower" y "LEGO Legacy: Heroes Unboxed", niños y adultos amplían su experiencia LEGO de forma virtual. Además, LEGO ofrece una plataforma en línea en la que los usuarios diseñan y comparten sus propios modelos. Esto no sólo fomenta la creatividad de los usuarios, sino que también permite a LEGO recopilar datos sobre las preferencias de los jugadores. Estos datos fluyen hacia el desarrollo de nuevos productos y profundizan la interacción con la marca.
Disney y Disney+
Disney ha presentado Disney+, un servicio de streaming que no sólo ofrece una amplia gama de contenidos de entretenimiento, sino que también permite a la empresa relacionarse directamente con los clientes. Porque: Al utilizar Disney+, la empresa recopila datos sobre el comportamiento de visionado de los usuarios. Estos datos permiten personalizar las recomendaciones y los contenidos en función de las preferencias individuales. De este modo, Disney puede optimizar la experiencia del cliente, reforzar su fidelidad y llevar a cabo campañas de marketing específicas.
Harley-Davidson y las motos conectadas
Harley-Davidson ha creado una plataforma en red para sus motos con "HD Connect". Esta plataforma permite a los propietarios acceder a información importante sobre sus vehículos a través de una app. Por ejemplo, reciben diagnósticos del vehículo, controlan la ubicación de su moto y activan funciones antirrobo. Estas funciones conectadas no sólo ofrecen más comodidad a los clientes, sino que también permiten a Harley-Davidson recopilar datos sobre el uso y el estado del vehículo. La empresa utiliza estos datos para mejorar sus productos. También sirven de base para un servicio de atención al cliente personalizado.
L'Oréal y la tecnología AR
L'Oréal está integrando la realidad aumentada (RA) en su estrategia digital para ofrecer a los clientes una experiencia única. A través de aplicaciones móviles, los usuarios realizan pruebas virtuales de maquillaje probando digitalmente diferentes productos en su rostro. Esta tecnología de RA permite a los clientes probar productos en un entorno real sin tener que aplicarlos físicamente. L'Oréal recopila datos sobre qué productos prueban los clientes y cuáles les gustan más. Esta información ayuda a la empresa a optimizar su oferta y ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes.
Konfuzio como potente socio para crear modelos de negocio basados en datos
En una época de rápida digitalización, una estrategia basada en datos es crucial para el éxito empresarial a largo plazo. Con Konfuzio a su lado, se asegura un socio que no solo dispone de software avanzado para la extracción y el análisis de datos, sino también de los conocimientos necesarios para utilizar de forma eficiente la complejidad del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. De este modo, Konfuzio le ayuda a reconocer el verdadero valor de sus datos y a utilizarlos para desarrollar nuevos modelos de negocio basados en datos.
Como líder, aproveche ahora la oportunidad de obtener una ventaja en la competencia impulsada por los datos. Póngase en contacto con Konfuzio y explore las posibilidades de su estrategia basada en datos y preparada para el futuro.
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