Huawei sitúa en 2030 el Mundo Inteligente
Las nuevas tecnologías están impulsando cambios disruptivos y son la respuesta a retos clave para el futuro de la humanidad en ámbitos vitales como la salud, la alimentación, la vivienda, el entorno de trabajo y el transporte.
Esa es la principal conclusión que se extrae del informe recientemente publicado por Huawei bajo el título “Mundo Inteligente 2030”.
Tras tres años de trabajo y con el título “Mundo Inteligente 2030”, Huawei ha publicado un informe extenso y prolijo que sitúa el advenimiento de un nuevo mundo en el horizonte de 2030, es decir, en un plazo de solo ocho años el mundo habrá experimentado una transformación sin precedentes.
Según el estudio, en el que han participado más de 1.000 académicos, clientes y socios de la empresa, el mundo será muy diferente en 2030 y la transformación será patente en cuatro facetas fundamentales de la vida diaria -salud, alimentación, vida diaria y transporte-, así como en el entorno industrial, concretamente en cuatro campos: redes de comunicaciones, energía digital, automoción inteligente y computación.
IoT y la IA jugarán un papel capital
En el ámbito de la salud, IoT y la IA jugarán un papel capital en las soluciones médicas en 2030 y seremos capaces, por ejemplo, de identificar problemas de salud mediante computación y modelado de datos médicos y de salud pública para mejorar las prácticas de prevención y los tratamientos de las enfermedades.
El estudio, que también incorpora datos de organizaciones como la ONU, el Foro Económico Mundial y la Organización Mundial de la Salud, asociaciones, empresas y publicaciones científicas, pronostica que en el entorno de la alimentación el big data y la analítica contribuirán a construir sistemas alimentarios más sostenibles. Avanzará la agricultura de precisión, se desarrollarán las granjas verticales y será más preciso el control de factores clave para los cultivos. La impresión de 3D será igualmente fundamental a la hora de innovar en la producción de alimentos.
En el mundo de la edificación, una miríada de diferentes tecnologías ayudará a la construcción de viviendas y oficinas más inteligentes y sostenibles, con emisiones de carbono prácticamente cero. Y en lo que se refiere al transporte, el estudio vislumbra el denominado “tercer espacio móvil”, vehículos mucho más eficientes que cambiarán la forma de movernos y contribuirán al desarrollo de una nueva generación de servicios de emergencia.
En el entorno industrial y, específicamente, en materia de comunicaciones, el estudio describe una nueva era de conectividad. El número total de conexiones en el mundo alcanzará los 200.000 millones y también crecerá la velocidad de conexión. El acceso de banda ancha en los entornos empresarial y doméstico, al igual que el acceso inalámbrico, superará los 10 Gbits.
Tecnologías de realidad extendida
Así mismo, gracias al desarrollo de tecnologías como la realidad extendida (XR, por sus siglas en inglés) asistiremos al nacimiento de sentidos digitales como la visión, el tacto y el olor digitales. Estas capacidades, combinadas con las redes de nueva generación, posibilitarán nuevas experiencias disruptivas e inmersivas.
En materia de energía, el estudio prevé que la solar sea una de las principales fuentes de energía en 2030 y que la proporción que representarán las energías renovables en la generación de electricidad global alcanzará el 50%. Estas energías alimentarán así mismo el 80% de la infraestructura digital.
También asistiremos a la convergencia de la tecnología electrónica de potencia y la tecnología digital para posibilitar que “el bit gestione el vatio”. Este avance transformará el sistema energético y abrirá la puerta a aplicaciones inteligentes en la denominada “nube energética”.
En materia de automoción inteligente, presenciaremos la expansión continua de los vehículos autónomos. Además, y gracias a la IA, el reconocimiento biométrico, los sensores y RA/VR, los vehículos tendrán nuevas funciones avanzadas y se desarrollará la conducción inteligente.
Y en materia de computación, el informe sitúa en 2030 la entrada en la era de los yottabytes, unidad correspondiente a 1024 (1.000.000.000.000) bytes. La potencia de computación de uso general se multiplicará por 10 y la potencia de computación de la IA se multiplicará por 500.
En definitiva, un mundo muy distinto que podemos visitar con un viaje al futuro a través del informe de Huawei, que está disponible para descarga en este enlace, cuenta con un video y también con un resumen accesible en la web de Huawei.
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- Publicado en Retail
Inteligencia artificial y su repercusión en el OEE
Para asegurarse de tener una buena ratio de OEE y, es decir una buena eficiencia en la planta, los responsables de las fábricas deben monitorizar y analizar la información resultante de la operación de sus máquinas.
El objetivo es mejorar los procesos de fabricación y aumentar la productividad de la empresa, ganando en eficiencia e identificando oportunidades de mejora.
En la Industria 4.0 cualquier acción es susceptible de ser cuantificada. Esto permite tener un mejor control de todo lo que ocurre en la fábrica y contar con información que puede ayudar a determinar el éxito de una empresa. Para realizar este análisis es fundamental utilizar el indicador OEE (Overall Equipment Effectiveness), una herramienta que se encarga de medir la efectividad de los equipos productivos y que ayuda a identificar ineficiencias en los procesos de fabricación.
Para conocer el OEE de una fábrica hay que calcular el cociente entre el tiempo operativo y el disponible (disponibilidad), el cociente entre la producción real y la capacidad productiva (rendimiento), y el cociente entre los productos válidos y la producción real (calidad).
El resultado que se obtiene de la multiplicación de estos tres datos (disponibilidad, rendimiento y calidad) será un porcentaje que mide los productos buenos que una fábrica es capaz de generar.
Cómo ganar en eficiencia y ahorrar costes
Para asegurarse un buen OEE y, por lo tanto, una buena eficiencia productiva, los responsables de las fábricas deben monitorizar y analizar la información resultante de la operativa de sus máquinas. Una plataforma como Smart Factory by aggity proporciona toda esta información en tiempo real.
Se trata de una solución modular que integra tres soluciones. Por un lado, el sistema Opera MES con aggity monitoriza de forma continua y automática la captura de datos, de forma que es posible tener una visión completa y detallada de los procesos de fabricación, así como de las distintas áreas operacionales que interactúan con esta.
Por su parte, PlanetTogether by aggity es un software de planificación de la producción que sirve de nexo entre el sistema ERP (Enterprise Resource Planning) y el sistema MES para llevar a cabo una planificación óptima teniendo en cuenta circunstancias tales como variaciones en la demanda, indisponibilidad de un equipo o retrasos en la recepción de una determinada materia prima.
Por último, mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, Analytics Factory by aggity extrae valor de las grandes cantidades de datos procedentes de las distintas áreas de la empresa, identifica los puntos susceptibles de mejora y determina el impacto de cada mejora en el negocio, en términos de incremento de la eficiencia, reducción de costes u otros indicadores clave.
Con estas herramientas, los operarios disponen de información actualizada de las actividades realizadas, mientras que los supervisores pueden realizar un análisis cuidadoso de los datos para aplicar rápidamente las medidas correctivas necesarias. El objetivo es mejorar los procesos de fabricación y aumentar la productividad de la empresa, ganando así en eficiencia e identificando oportunidades de ahorro para asegurarse un buen OEE.
- Publicado en Industria
Transformación digital y multiexperiencia con los clientes
Entender mejor el comportamiento individual, preferencias, usos y necesidades facilita la generación de una experiencia coherente y coordinada en todos los puntos de contacto.
Gracias a la IA es posible comunicarse con millones de clientes en una experiencia personal omnicanal y desarrollar planes estratégicos.
Las empresas que han iniciado su transformación digital han de ser conscientes de que uno de los primeros problemas que deben superar tiene que ver con la gestión de los datos. Solo así podrán ejecutar con éxito estrategias comerciales que cumplan con las expectativas de los clientes. El empleo de la tecnología y de esos datos serán su ventaja competitiva y les permitirá evolucionar al mismo ritmo al que lo hacen sus consumidores.
El usuario actual se caracteriza por utilizar múltiples dispositivos y canales para interactuar con las marcas esperando tener una experiencia unificada. De ahí que las empresas han de contar con herramientas que les permitan ser ágiles, flexibles, escalables y que les faciliten esa comunicación fluida con un cliente que está permanentemente conectado.
Hasta ahora, la mayoría de las compañías han empleado diferentes soluciones que han ido añadiendo a su estrategia digital a medida que aumentaban los puntos de contacto. El resultado es la generación de diferentes experiencias inconexas para el usuario que dificultaban su fidelización.
El valor de una experiencia optimizada
A través de tecnologías de analítica avanzada, algoritmos predictivos y técnicas de machine learning, es posible transformar toda la información que la empresa ha recopilado de sus clientes para obtener una visión única de cada uno de ellos. El nuevo consumidor postcovid le da más prioridad al precio, pero también valora la experiencia de relación con la marca.
Entender mejor su comportamiento individual, preferencias, usos y necesidades facilitará la generación de una experiencia coherente y coordinada en todos los puntos de contacto. Hay que tener en cuenta que el consumidor omnicanal valora un 30% más su tiempo que aquellos que compran a través de uno solo, por lo que optimizar cada una de sus experiencias es considerado por estos usuarios como un factor que aporta valor añadido a su relación con la marca.
El empleo de plataformas como Digital Customer Engagement by aggity permite gestionar ese conocimiento de forma completa y detallada de manera que responda a los deseos del consumidor y también permita adelantarse a ellos. Gracias al empleo de tecnologías de inteligencia artificial, es posible comunicarse con millones de clientes en una experiencia personal omnicanal y ayuda a los responsables de marketing a desarrollar planes más creativos y estratégicos y creativos. Algo que, de hecho, sería imposible de cualquier otra manera.
Además, la comunicación se puede establecer en tiempo real alimentada por las interacciones que se producen en cada momento, generando recomendaciones pertinentes y favoreciendo la conversión desde todos los dispositivos. Los departamentos de marketing conseguirán así aumentar el número de leads, crear comunicaciones y customer journeys personalizados, y aumentar significativamente el engagement y las ventas.
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- Publicado en Talent & HR
Planificar la gestión del talento con IA
La integración de tecnologías de inteligencia artificial permite mejorar significativamente el desarrollo de la carrera profesional, tanto para satisfacción del trabajador como de la empresa.
El empleo de una solución para la planificación del talento basada en IA supone una reducción del 30% del tiempo que se dedica a la gestión de estas funciones.
Uno de los retos a los que se enfrentan cada día los departamentos de Recursos Humanos es la planificación de la gestión del talento en las compañías. El proceso de selección es solo el primer paso para conocer las habilidades de los futuros empleados, pero es en el desempeño de sus responsabilidades diarias, su medición y análisis de forma automatizada donde se detectan los puntos fuertes de los profesionales.
Realizar un seguimiento del desarrollo de los profesionales dentro de las empresas facilita la toma de decisiones a la hora de asignar tareas o modificarlas. Los expertos en RRHH están obligados no solo a poner en marcha métodos de reclutamiento más ágiles y eficientes, también a identificar a los empleados que mejor se adaptan a la estrategia empresarial en las diferentes áreas y departamentos.
La integración de tecnologías de inteligencia artificial es una de las tendencias en la gestión de los RRHH y permite mejorar significativamente el desarrollo de la carrera profesional, tanto para la satisfacción del trabajador como de la empresa, así como adecuarla a sus aptitudes y objetivos teniendo en cuenta múltiples puntos de vista. De hecho, el uso de este tipo de herramientas permite, además, incrementar entre el 60% y el 70% la satisfacción de los empleados.
Seguimiento del desempeño con IA
Una solución que recurre a la inteligencia artificial ayuda a gestionar la relación y evolución de cada uno de los empleados desde el primer momento. Esto incluye un seguimiento en su incorporación a la organización y a lo largo de su desarrollo profesional. Gracias a ello, la empresa puede analizar patrones de comportamiento e identificar aquellos perfiles alineados con los objetivos del negocio.
Dentro de la plataforma BesTalent IA by aggity, el módulo de planificación Denario by aggity facilita el seguimiento de la capacitación de los empleados y su actualización en conocimientos, prácticas y habilidades. También es posible dar de alta cursos de formación directamente en el Portal del Empleado y, una vez completados, el sistema se encargará de actualizar automáticamente el perfil de los trabajadores y tendrá en cuenta, además, las horas que han de ser bonificadas.
Con la digitalización de la información se mejora notablemente la toma de decisiones operativas diarias; se adoptan medidas en base a datos objetivos que tienen en cuenta las necesidades, previsiones y objetivos de la empresa; y, gracias a la automatización de tareas, como la asignación de vacaciones y gestión de cuadrantes en función de los perfiles de los empleados, se consigue una mejora en la comunicación con la plantilla.
Cuantitativamente, el empleo de una solución para la planificación del talento basada en IA supone una reducción del 30% del tiempo que se dedica a la gestión de estas funciones. Además, aumenta hasta un 60% la valoración de los empleados respecto a la disponibilidad de información y se disminuye hasta un 20% y un 30% el absentismo y la masa salarial, respectivamente.
- Publicado en Talent & HR
5 ejemplos de aplicación de IA en RRHH
Mejora del rendimiento de los empleados, procesos de selección más certeros o estrategias de retención de talento son algunos ejemplos de cómo la IA puede ayudar a los departamentos de RRHH.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito de los recursos humanos son diversas y se requiere de profesionales con los perfiles adecuados.
La inteligencia artificial es la habilidad que tienen las máquinas para responder de una manera similar a la que lo haría un ser humano. Para ello necesitan apoyarse en la tecnología y desarrollar un aprendizaje que les permita contar con unas referencias (patrones) para resolver problemas y adaptarse a diferentes situaciones.
Ese aprendizaje lo obtienen a través de la recopilación de grandes cantidades de datos, su procesamiento y análisis. A partir de ello, se generan los algoritmos que guían los ‘comportamientos’ de esas máquinas y que les permiten trabajar de manera autónoma.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito de los recursos humanos son diversas. Para llevarlas a cabo, desde Deusto Formación señalan la necesidad de contar con perfiles profesionales con nuevas competencias relacionadas con el aprendizaje de los sistemas informáticos, con sistemas predictivos y con la gestión de algoritmos. De hecho, uno de los más demandados son los científicos de los datos.
Entre los ejemplos de aplicación de la IA en RRHH, señalamos cinco con un potencial importante:
- Mejorar el rendimiento. La inteligencia artificial resulta muy útil en cualquier departamento de la empresa en el que se trabaje con datos y las decisiones se basen en análisis objetivos. Gracias a su aplicación es posible organizar mejor el trabajo en función del rendimiento de la fuerza laboral.
- Analizar el absentismo laboral. Gracias al análisis de la información relativa a las ausencias de los trabajadores es posible predecir cuándo es más habitual que se produzca el absentismo laboral para, por una parte, paliar sus efectos y, por otra parte, desarrollar y poner en marcha un plan de mejora.
- Procesos de reclutamiento y selección de la empresa. La inteligencia artificial puede aplicarse a la detección en las pruebas de selección de los candidatos que cumplen los requerimientos fijados y cuyo desempeño en la organización resulte potencialmente mayor. Se basa en patrones prestablecidos y en el comportamiento de los candidatos durante las pruebas, rebajando el peso del currículum de la persona.
- Retención del talento. Es también cuestión de algoritmos la determinación de los patrones que tienen los equipos de alto rendimiento, quienes son los profesionales con mayor capacidad de liderazgo o qué empleados tienen mayor riesgo de abandonar la organización.
- Diseñar planes de formación. Capacitar a los empleados con nuevas habilidades es esencial tanto para su propio desarrollo como para el de la compañía. Conocer con qué periodicidad se realizan las acciones de formación y cuáles son sus resultados ayuda a realizar una planificación acorde a las necesidades de la empresa y que sea también un incentivo.
Para llevar a cabo cualquiera de estas acciones, la empresa ha de contar con datos concretos, medibles y tener en cuenta solo aquellos que verdaderamente son relevantes. Una solución BesTalent IA by aggity es un fundamental para que los profesionales de recursos humanos desempeñen su labor de forma más eficiente inteligente en base al mejor seguimiento y análisis de la información disponible. Mediante técnicas de inteligencia artificial es posible unificar toda la información valiosa para obtener métricas homogéneas en las que basar decisiones y acciones, de forma que sean las más adecuadas, tanto para los empleados como para la empresa.
- Publicado en Talent & HR
Inteligencia artificial para la gestión de RRHH en 2021
Las técnicas de inteligencia artificial impulsan el cambio hacia la transformación digital de los procesos de reclutamiento y facilitan la detección del talento acorde a las necesidades de las compañías.
Para implementar un modelo basado en la analítica de datos es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad.
Hace casi un año que se declaró la pandemia de coronavirus y desde entonces son muchas las personas que están trabajando desde casa. Como consecuencia de este cambio, los departamentos de recursos humanos se han visto obligados a modificar y adaptar muchos de sus procesos, automatizando parte de ellos para seguir con su actividad y dar continuidad al negocio.
Las herramientas tecnológicas se convierten aquí en su mejor aliado para impulsar el talento en la nueva normalidad, y las técnicas de inteligencia artificial (IA) contribuyen directamente a esa transformación. Gracias a ellas, las empresas son capaces de mejorar la experiencia de sus empleados, conocer su rendimiento y establecer las estrategias más adecuadas para la retención de talento. En el apartado de la contratación, la analítica también adquiere un papel muy relevante.
Ahorro de tiempo en procesos de selección
Para implementar un modelo así, basado en la analítica de datos en RRHH, que sea eficiente y sostenible es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad y se recopilen con soluciones destinadas a ello, como BesTalent IA by aggity. Al tratarse de un software de gestión de recursos humanos basado en tecnologías de inteligencia artificial (IA) es capaz de aportar valor a todas las fases del proceso de reclutamiento.
Los procesos de selección de personal suelen ser una de las tareas más arduas para los expertos en recursos humanos. Requieren identificar a los posibles candidatos y asegurarse de que sus habilidades y cualidades están alineados con la cultura de la empresa. Gracias a la IA es posible publicar ofertas más personalizadas.
Asimismo, estas soluciones de recursos humanos son capaces de detectar los perfiles que mejor encajan con las necesidades de las compañías a través de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y algoritmos. Tan solo planteando las cualidades que busca el reclutador, el sistema se encarga de realizar un primer filtro entre los posibles aspirantes. Se reduce así el tiempo que se dedica a esta primera fase, agilizando el proceso y aplicando un filtro en el que solo intervienen criterios objetivos.
El proceso también se acelera en la fase de la entrevista, ya que únicamente llegan a ella aquellos candidatos que cumplen con las características solicitadas para el desempeño de la posición ofertada. En la conversación, el reclutador puede centrarse en conocer otro tipo de cualidades no directamente relacionadas con la formación o la experiencia.
- Publicado en Talent & HR
Democratización de la analítica en la industria
Cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar datos y conseguir un informe o un análisis con un árbol de decisión sin ser un experto en Business Intelligence (BI).
Aquellas organizaciones que estén dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en una plataforma analítica para todo su ciclo productivo.
Los datos se han convertido en la materia prima para un mejor funcionamiento de las
organizaciones. Esto es posible gracias a que la tecnología facilita un acceso adecuado a ellos para su explotación y análisis. Su manejo, antes restringido a especialistas que normalmente trabajaban en departamentos IT, se ha democratizado para que sean utilizados por otros empleados de la organización.
La mejora de los sistemas de almacenamiento y el empleo de técnicas de Big Data ha rebajado los costes de la recopilación de datos y su mantenimiento, reduciendo así la inversión necesaria para este tipo de tecnologías y haciéndolas más asequibles. En el sector industrial, esta democratización de la analítica permite a los profesionales detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización.
Por ello, a día de hoy y con las herramientas adecuadas, cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe o un análisis con un árbol de decisión sin tener que ser un experto en Business Intelligence (BI).
Cómo extraer los datos
Business Analytics consiste en explotar los volúmenes de datos generados por la empresa para, por ejemplo, optimizar los recursos disponibles. Es una herramienta que ayuda a la toma de decisiones gracias al estudio matemático y estadístico del Big Data.
Aquellas fábricas que lo aplican obtienen mejores resultados que aquellas que
no lo hacen. Sin embargo, no todas cuentan con la capacidad para extraer esos datos.
Aquellas organizaciones dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en unaplataforma analítica como IA & Analytics Factory by aggity para todo su ciclo productivo. Esto incluye la mejora de la producción, la logística, la calidad, el mantenimiento y la previsión de la demanda e inventario, todo ello mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, lenguaje natural y machine learning.
Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las
necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística para, por ejemplo, identificar la raíz de los problemas, predecir el comportamiento futuro de la fábrica y poder tomar las decisiones más acertadas. Entre los resultados se consigue una reducción del 30% de los costes operativos, una mejora de la eficiencia en la producción que puede alcanzar el 20% y una mejor gestión de los inventarios de hasta el 30%.
La transformación digital de la industria ha de pasar inevitablemente por la analítica de datos. El uso de tecnologías IoT (Internet of Things) facilitan la sustracción de toda la información sobre el funcionamiento de una organización desde múltiples fuentes.
Descubrir nuevas oportunidades ahora está al alcance de pocos ‘clics’ si se cuenta con las soluciones adecuadas para su interpretación y toma de decisiones.
Descubre cómo digitalizar tu fábrica
- Publicado en Industria
Marketing Automation con máxima conversión
Data Driven Marketing, campañas por goteo, segmentación y contenido personalizados o carritos abandonados son estrategias que mejoran la conversión en los comercios online.
Tener todo el conocimiento dentro de una misma plataforma permite la generación de contenido dinámico y personalizado basado en datos.
Plantear una campaña de marketing automation significa que el ecommerce es capaz de vender los productos y servicios sin necesidad de lanzar promociones o esperar a la temporada de rebajas. Para llevarlo a cabo es recomendable seguir una de las siguientes estrategias:
1. Data Driven Marketing
Puede llegar a generar un 19% de incremento potencial en ventas. Consiste en personalizar cada campaña basando las decisiones no en percepciones, si no en datos concretos que han sido interpretados. Esa información es la que permite atender mejor las necesidades de los consumidores. Los propios datos de los clientes se obtienen a partir de la integración de sus diferentes puntos de contacto con la marca y eso permite conocer mejor al consumidor. Hay tres motivos por los que establecer una estrategia data driven: generar relaciones personalizadas, encontrar a los clientes de la marca y analizar el resultado de las acciones.
2. Campaña por goteo
También permite generar un alto nivel de conversión. El 55% de las empresas ya trabajaban con insights de todos los puntos de impacto e interacción durante el customer journey . Consiste en automatizar campañas de emails en función del comportamiento de los usuarios. Según las interacciones que recoja la solución de marketing automation se puede ver de qué manera podemos impactarlos con mailing. Tener una base de datos propia y personalizada es muy importante en la comunicación de la marca con el usuario. El software también permite monitorizar el funcionamiento progresivo de una campaña y modificarla sobre la marcha si los resultados no están siendo los previstos.
3. Segmentación y contenido personalizado
El hecho de tener todo el conocimiento dentro de una misma plataforma permite la generación de contenido dinámico y personalizado. Según las reacciones es posible segmentar la campaña para generar interacciones. Para llevar a cabo esta estrategia se pueden usar técnicas de up-selling, es decir, conseguir que el cliente se suscriba a una lista de correo; o crear contenido constante y dirigido a usuarios que promueven la marca.
4. Wishlist o carritos abandonados
Conocer por qué un cliente ha dejado un producto en el carrito puede contribuir a mejorar la ratio de conversión. Entre las razones suelen estar unas tarifas de envío elevadas, la obligatoriedad de registrar una cuenta para realizar la compra o un proceso de pago demasiado complicado. Son ‘leads calientes’ que se pueden convertir en cliente final. Con un software de marketing automation es posible planear estrategias para mejorar la ratio de conversión.
Una solución de automatización del marketing como RedPoint by aggity permite recopilar y analizar los datos necesarios para poner en marcha cualquiera de estas estrategias, saber con qué contenido una marca es capaz de atraer a los consumidores dentro del embudo de ventas, y disponer y transformar en acción estos datos en el momento en el que se produce la interacción.
- Publicado en Customer Engagement
Analítica para la Industria 4.0
Mejora del rendimiento y de las competencias laborales, corrección de errores en tiempo real y aumento de la calidad del producto final son algunos de los beneficios que proporciona el análisis de datos en las plantas de producción.
La capacidad de aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla para la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0.
El 90% de las organizaciones pertenecientes al sector industrial recopila información del mundo físico, según una encuesta de Deloitte a más de 350 ejecutivos de 11 países de América, Asia y Europa sobre el potencial de la Industria 4.0. Sin embargo, muchas menos indican tener capacidad para analizar los datos recabados y solo la mitad de ellas afirma tener en consideración estos datos en tiempo real para optimizar las operaciones y tomar decisiones.
Según el mismo informe, para el manejo de datos la mayoría de las organizaciones utilizan herramientas de productividad de escritorio (87%) y funciones de análisis del software ERP (85%). Soluciones ya implantadas en la industria desde hace tiempo y que van incorporando mejoras gracias a la digitalización. Sin embargo, aún son pocas las empresas que emplean la robótica (24%) y la sensorización de sus máquinas (24%) y que explotan estos datos para evolucionar hacia una fábrica más inteligente.
Automatizar procesos y predecir acciones
La capacidad para aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla en la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0. Según la investigación de la firma consultora, la gran mayoría de los ejecutivos son conscientes de las oportunidades que esto les ofrece, pero no saben cómo llevar a cabo ese cambio a pesar de que planean realizar importantes inversiones en el futuro.
Con plataformas como Smart Factory by aggity, que agrupa soluciones para acompañarles en esa transformación digital, es posible realizar esa transición gracias a una completa automatización de los procesos y predicción de acciones. Con el uso de big data analytics e Inteligencia Artificial (IA) es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera más eficiente. La automatización de las plantas de producción, con la incorporación de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y se comuniquen con los entornos físicos.
Superada esta primera fase, desde una sola plataforma la compañía puede acceder a monitorización en tiempo real, con visibilidad e informes de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos en la fábrica de manera automática y personalizada. Esta transición hacia un mayor uso de los datos lleva aparejada la digitalización de toda la información y la eliminación de los documentos en papel. Esta evolución supone un cambio en el desempeño y en las funciones de los empleados, pero reporta dos grandes beneficios: la mejora de la eficiencia, ya que es posible detectar fallos más rápidamente; y la reducción del gasto, al eliminar los costes asociados al uso del papel.
Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior explotación y análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento y las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
- Publicado en Industria
Marketing personalizado en el sector salud
El trato personalizado es una de las variables más valoradas en el ámbito de la salud y los servicios sanitarios han de aprender a transmitirlo desde el primer contacto con sus usuarios
Con el uso de plataformas de marketing automatizado y omnicanal se consigue un incremento de hasta el 19% en las ventas.
La asistencia sanitaria es uno de los servicios que en los últimos meses ha ganado una especial relevancia debido a la compleja situación creada por la COVID-19. La competitividad en este campo por atraer y retener a usuarios no solo se limita a contar con buenos profesionales y las mejores instalaciones. Los servicios médicos que se ofrecen y su calidad son sometidos al escrutinio de los posibles pacientes que quieren asegurarse de que van a recibir la mejor atención cuando la necesiten.
El trato personalizado es una de las variables más valoradas en el ámbito de la salud y los servicios sanitarios han de aprender a transmitirlo desde el momento en el que establecen el primer contacto con sus usuarios. El marketing se convierte así en una herramienta fundamental para crear esa relación más cercana con los pacientes.
Hay que tener en cuenta, además, que los pacientes están cada vez están más conectados a Internet. Según el último informe ‘Equipamiento y uso de TIC en los hogares’, elaborado de forma periódica por el Instituto Nacional de Estadística (INE), el 72,1% de los internautas hombres y el 60,3% de las mujeres buscan asiduamente información sobre salud.
Mensajes relevantes y contextualizados
Las herramientas de marketing digital aplicadas al ámbito sanitario permiten conocer e identificar al paciente, conectar con él, mantener una relación más cercana y personalizada y, gracias a la aplicación de tecnologías de big data e Inteligencia Artificial, aplicar modelos predictivos y poder anticiparse a sus necesidades.
Para implantar una estrategia de marketing digital óptima, hay que considerar que las interacciones han de poder producirse a través de cualquier medio. Disponer de una
plataforma omnicanal y automatizada como RedPoint by aggity facilita la comunicación entre la marca y sus usuarios. No solo para llegar a ellos a través de diferentes soportes, también desde distintas plataformas como la propia página web de la empresa, el correo electrónico, las redes sociales y los dispositivos móviles, cuyo uso ya está extendido entre todos los rangos de edad de la población adulta.
Cada interacción genera datos que, analizados en su conjunto, proporcionan un conocimiento amplio del cliente. A partir de esa visión 360 del cliente, el CDP (Customer Data Platform ) optimiza las campañas de marketing con contenidos personalizados y segmentados. De esta forma, los responsables de marketing no solo son capaces de lanzar mensajes más ajustados a los intereses del cliente, también de crearlos de manera automatizada, reduciendo hasta en un 75% el tiempo que dedica a tareas repetitivas . El marketing automatizado e inteligente también tiene impacto muy positivo en los resultados, logrando un 12% más de conversión y un incremento del 19% de las ventas gracias, entre otros, a la fidelización del cliente. La implantación de una estrategia de marketing en el sector de la salud desemboca en una relación altamente personalizada y contextualmente relevante para el usuario, cuya confianza debe ganarse la marca. Este objetivo último se consigue gracias a la integración de todos los datos del paciente como individuo único y gracias al diseño de acciones y mensajes inteligentes que le acompañe en todos y cada uno de los puntos de contacto y relación con el proveedor de servicios de salud.
- Publicado en Customer Engagement