La Industria 4.0 enfrenta desafíos relacionados con la crisis energética y la percepción de inalcanzabilidad para las empresas pequeñas y medianas. La gestión de datos es el punto de partida para la transformación digital, priorizando su ordenamiento y procesamiento estratégico. El factor humano y las necesidades del cliente deben guiar cualquier estrategia de transformación digital.
Los asistentes virtuales y chatbots ofrecen una experiencia eficiente y personalizada al cliente, anticipándose a problemas y brindando soluciones. La inteligencia aplicada a la experiencia del cliente mejora la satisfacción y permite obtener insights sobre el negocio y el comportamiento de los consumidores. Experiencias inteligentes, empáticas y personalizadas son clave para satisfacer a consumidores exigentes e informados.
Las pymes españolas, especialmente en el sector industrial, tienen baja penetración de la digitalización y necesitan invertir en tecnología y cambiar su cultura para mantener su competitividad. El Plan de Impulso a la Digitalización de Pymes 2021-2025 y los fondos de la Unión Europea destinados a la transformación digital buscan fomentar la adopción de nuevas tecnologías. Las pymes a menudo tienen una percepción lejana de la Industria 4.0 y cometen errores al pensar que solo implica tener una página web y almacenar datos en la nube. Para desbloquear el verdadero potencial de la Industria 4.0, las pymes necesitan una combinación integral de tecnologías y una visión holística, apoyándose en socios tecnológicos y expertos en datos.
Las estrategias de ciencias de datos son cada vez más utilizadas por las empresas españolas, con un impacto positivo en el desempeño organizacional y niveles más altos de resiliencia. Es fundamental que las empresas sean dueñas de sus datos y aseguren su calidad, y que adopten un enfoque data-driven para tomar decisiones estratégicas basadas en análisis e interpretación de datos. La administración de datos propios proporciona flexibilidad y capacidad para abordar las necesidades presentes y futuras del negocio, pero requiere una política de gobierno de datos y una atención adecuada a la integración, calidad y gestión de los mismos.
A la hora de visualizar datos, es importante considerar el objetivo y adaptar el gráfico al storytelling deseado. El público al que se mostrarán los resultados también influye en la elección del tipo de gráfico. El tamaño y tipo de datos, así como la relación entre las variables, también determinan qué tipo de gráfico es más adecuado. Es recomendable experimentar con diferentes gráficos y utilizar múltiples gráficos para mantener la claridad y mostrar comparaciones, tendencias y relaciones entre variables.
La Cuarta Revolución Industrial plantea desafíos para las empresas. Aunque la digitalización forzada por la pandemia ha allanado el camino, todavía hay un largo camino por recorrer. La adopción de herramientas de Inteligencia de Datos y Big Data es baja en España, y muchas empresas carecen de una estrategia de datos consistente. La transformación exitosa requiere un cambio de estrategia empresarial integral y la capacidad de anticiparse a las disrupciones.
Ambas tecnologías, CRM y CDP, son herramientas valiosas, pero con propósitos diferentes. Mientras que los CRM se centran en la gestión de las interacciones con los clientes, los CDP se enfocan en recopilar y comprender los datos de comportamiento del cliente. La elección depende de las necesidades específicas de cada empresa y los roles orientados a las ventas y servicios pueden beneficiarse más de un CRM, mientras que los roles orientados a la estrategia de gestión del cliente pueden aprovechar mejor un CDP. En última instancia, es importante evaluar qué tipo de información se necesita y cómo se utilizará para tomar decisiones comerciales más informadas y brindar experiencias personalizadas a los clientes.
La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo.
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