Cuando la red de ventas y los Business Partners cuentan con la información adecuada es cuando pueden tomar decisiones respaldadas en datos y centrarse en los mejores clientes. Lo que llaman patrones de ventas.
Hace tan sólo 8 meses IBM decidió cambiar del sistema de de charts y gráficos basados en hojas de cálculo empleado hasta entonces a Watson Analytics para analizar todos los volúmenes de datos relacionados con ventas de la unidad de negocio de software en Norteamérica.
Watson Analytics nos ha liberado del análisis cerrado en sólo dos dimensiones, pasando a un análisis multidimensional, con gráficos de gran calidad que pueden ser intercambiados para que las visualizaciones tengan un mayor impacto.
Un ejemplo de ello, si quisieran visualizar en qué sectores de una zona geográfica específica son las mejores para intentar vender una solución determinada, pueden elegir la vista árbol de ruta para clasificar a los clientes por el presupuesto de TI, y añadir un mapa de calor por la propensión a comprar una solución.
Si queremos mostrar el volumen de clientes que han adquirido varios productos de una determinada linea, podemos escoger la vista de gráfico de burbuja.
Además, podemos ahondar más ágilmente en los resultados sin tener que recrear los charts o gráficos para cada posible escenario, ahorrando tiempo en ello. Los cambios se realizan dinámicamente a medida que el usuario selecciona otras variables.
Al ser una herramienta en modo cloud, el equipo puede colaborar intercambiando ficheros, enviándose gráficas de resultados por email.
Como Watson Analytics es flexible y disponible para distintos perfiles de negocio, la herramienta permite a los departamentos de ventas de IBM planificar recursos para dar soporte a áreas específicas, campañas de ventas, iniciativas de partners de negocio, …
Unos de los casos de uso que IBM utiliza como patrón de ventas permite identificar los clientes o mercados más apropiados para lanzar una campaña de marketing específica. Combinando múltiples variables como históricos de ventas, información sectorial, y los datos de presupuestos, pueden identificar los mejores segmentos de clientes potenciales en una determinada zona geográfica. Un ejemplo, es el siguiente análisis que identifica los mejores segmentos sectoriales para cada una de las áreas de soluciones para cada unidad de negocio.
Otra forma de usar Watson Analytics es analizando el embudo generado tras las campañas de ventas en cualquier momento en el tiempo. Este patrón ilustra los datos del embudo que se creó tras unos workshops de planificación de zonas geográficas que fueron llevadas a cabo unos meses antes.
El equipo de ventas puede entender fácilmente este tipo de visualizaciones. A medida que los profesionales de ventas usan Watson Analytics, desarrollan nuevas formas de obtener inteligencia dirigida a partir de datos históricos de ventas y usarlos para crear predicciones, y métodos de acción para identificar oportunidades en las ventas en un futuro. Los patrones de ventas pueden personalizarse para cada equipo e incluso para cada comercial de ventas como apoyo a los clientes con mayor potencial en cada una de las líneas de negocio, para nuevos clientes, y para up-selling de clientes actuales.
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buena pagina pero quiero saber como o donde comprarlo y ocuparlo en el movil
Desde Baoss ofrecemos productos y soluciones a medida para empresas y organizaciones. Para particulares puedes buscar en internet por herramientas de análisis de datos y podrás acceder una serie muy variada de oferta dependiendo tus necesidades y presupuesto.
El avance tecnológico es indudablemente de gran ayuda en los diferentes sectores o áreas de la vida real. Me gustaría saber el uso del big Data en las exploraciones mineras,dando un ejemplo real.
Estimado Alberto, gracias por tu comentario. Para analizar un caso real en el sector que comentas puedes ponerte en contacto con nosotros a través del formulario que encontrarás en la página de Contacto y con mucho gusto estudiaremos tu caso.
Creo que también ha sido muy útil en las predicciones de las ocurrencias de eventos de la naturaleza, como los huracanes, los terremotos, maremotos, las trombas marinas, incluso creo que con los suficientes datos podrán predecir los incendios forestales
Hola muy buen día, soy estudiante de Ciencias de la Tierra y el Big Data es uno de los temas que más se están manejando en la actualidad, pues sus aplicaciones son realmente ilimitadas- Me gustaría que me compartieran un poco de sus conocimientos a manera breve y general sobre las aplicaciones en casos de la vida real que se estén llevando a cabo en sectores como la industria minera, la industria petrolera y algunas otras aplicaciones en la solución de problemas ambientales.
.Espero me puedan compartir un poco de su información, sin duda sería interesante aplicarlo en la solución de problemas de mi área de estudio y de la misma forma compartirlo con mis colegas de profesión, pues es necesario divulgar estos conocimientos para que lleguen a más personas y comiencen a tomarse en cuenta en otras áreas de estudio. Saludos y gracias por su tiempo
Gracias Emiliano por tu comentario y por seguirnos. Iremos publicando nuevos artículos. Suerte en tu carrera!
I am really enjoying the theme/design of your site.
Do you ever run into any browser compatibility issues?
A few of my blog readers have complained about my site not
operating correctly in Explorer but looks great in Firefox.
Do you have any tips to help fix this problem?
Not at all. Thanks!
Hay algún municipio que utilice el big data y que haya mejorado el servicio a la ciudadanía, me podrías compartir esa información
Prácticamente todos los municipios grandes lo llevan utilizando hace años para medir y prever niveles de contaminación, tráfico, turismo, y muchos casos mas.
A través de la Big Data, existe el más pavoroso riesgo, todo lo anterior obvia el mayor peligro implícito en este tipo de tecnologías que hoy por hoy están fuera de control. La posibilidad de controlar, manipular, inducir, orientar a poblaciones enteras en pos de obtener objetivos perversos dirigidos por poderes fácticos ubicados en cualquier parte del mundo. Estamos iniciando un proceso que más temprano que tarde terminará con las democracias occidentales.
[…] http://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
[…] conclusiones obtenidas del estudio masivo de datos ya están revolucionando muchos campos que nada tienen que ver con la empresa o el retail. Por ejemplo: Google y el CDC, el centro de control de enfermedades de Estados Unidos, se aliaron […]
[…] Fuente de información: https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
[…] Referencias: wikipedia.org, pauhortal.net, baoss.es, powerdata.es, mintic.gov.co […]
[…] Y, como decíamos, esta tendencia no solo puede ayudarnos a mejorar las ventas en nuestros negocios, si no que, aplicada a otros sectores, puede mejorar nuestra calidad de vida. La administración pública, el turismo, la sanidad, hacienda… todos ellos disponen de grandes almacenes de datos que con un buen análisis y el uso de las herramientas adecuadas pueden aportar importantes soluciones. Hay ya muchos ejemplos reales de uso de Big Data en este sentido: se integran datos de historiales clínicos con otros de redes sociales para detectar brotes de gripe en tiempo real; se usan datos de tráfico rodado para mejorar la movilidad en las ciudades; o el uso de datos personales (a veces trascendiendo el derecho a la privacidad) para evitar ataques terroristas. Ver más ejemplos aquí. […]
[…] https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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[…] EJEMPLOS: Marketing y ventas son quizá las áreas de mayor aplicación de big data en la actualidad, los datos que se encuentran sirven para entender mejor al cliente. en la salud pública La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y permitirá encontrar nuevos tratamientos y comprender mejor las enfermedades, sus desencadenantes y los patrones de propagación mejoramiento de la seguridad: El sistema de IA creado en el MIT predice el 85% de los ciberataques. Otros ejemplos: Las fuerzas policiales están empezando a utilizar herramientas de big data para dar con criminales e incluso prevenir actividades criminales.Otro ejemplo que lleva años empleándose es en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/what-is-big-data.html https://xombit.com/2015/11/big-data-procesar-informacion http://www.iic.uam.es/innovacion/big-data-caracteristicas-mas-importantes-7-v/ https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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