{"id":5289,"date":"2019-07-01T10:51:29","date_gmt":"2019-07-01T08:51:29","guid":{"rendered":"https:\/\/letsrebold.com\/blog\/rebold-pionera-en-la-aplicacion-de-nuevas-tecnicas-de-predictive-analytics-y-modelizacion-para-marketing-y-comunicacion\/"},"modified":"2022-08-01T09:44:02","modified_gmt":"2022-08-01T07:44:02","slug":"rebold-pionera-en-la-aplicacion-de-nuevas-tecnicas-de-predictive-analytics-y-modelizacion-para-marketing-y-comunicacion","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/letsrebold.com\/es\/blog\/rebold-pionera-en-la-aplicacion-de-nuevas-tecnicas-de-predictive-analytics-y-modelizacion-para-marketing-y-comunicacion\/","title":{"rendered":"Rebold, pionera en la aplicaci\u00f3n de nuevas t\u00e9cnicas de predictive analytics y modelizaci\u00f3n para marketing y comunicaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center\"><strong><u>Se coloca a la vanguardia en la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas que permiten optimizar la inversi\u00f3n de las marcas en marketing y comunicaci\u00f3n<\/u><\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/letsrebold.com\/es\/\"><strong>Rebold<\/strong><\/a><strong> consolida para sus clientes el uso de<em> predictive analytics<\/em> y modelizaci\u00f3n basada en el <em>consumer decision journey,<\/em> nuevas t\u00e9cnicas que facilitan el trabajo de los directivos de marketing y comunicaci\u00f3n en un entorno cada vez m\u00e1s complejo.<\/strong><\/li>\n<li><strong>E<\/strong><strong>stas t\u00e9cnicas se hab\u00edan utilizado en otros sectores y aplicaciones, como la log\u00edstica, biolog\u00eda y ecolog\u00eda, y en <em>social science<\/em>, pero todav\u00eda no se hab\u00edan aplicado de forma masiva al mundo del marketing y la comunicaci\u00f3n.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Estas soluciones est\u00e1n basadas en <em>machine learning, consumer behavioral economics, market dynamics<\/em> y tecnolog\u00eda. Permiten tomar decisiones apoyadas en datos y estimar resultados esperados, minimizando por tanto el riesgo en la toma de decisiones.<\/strong><\/li>\n<li><strong>S\u00f3lo el 23% de las compa\u00f1\u00edas est\u00e1n usando activamente <em>predictive analytics<\/em>, una cifra que no ha aumentado en el \u00faltimo a\u00f1o.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>Madrid, 27 de junio de 2019.-<\/strong> <a href=\"https:\/\/letsrebold.com\/es\/\"><strong>Rebold<\/strong><\/a> est\u00e1 consolidando el trabajo para sus clientes a partir de <em>predictive analytics<\/em> y modelizaci\u00f3n basada en el <em>consumer decision journey,<\/em> nuevas t\u00e9cnicas que facilitan la labor de los directivos de marketing y comunicaci\u00f3n en un entorno cada vez m\u00e1s complejo.<\/p>\n<p>Estas t\u00e9cnicas ofrecen soluciones creadas con matem\u00e1ticas y tecnolog\u00eda que permiten <strong>estimar resultados estimados de ventas<\/strong>, en funci\u00f3n de las decisiones de marketing y comunicaci\u00f3n, y por tanto, minimizar el riesgo en la toma de decisiones.<\/p>\n<p>En la actualidad, s\u00f3lo el 23% de las compa\u00f1\u00edas usan activamente <strong><em>predictive analytics<\/em><\/strong>, seg\u00fan una investigaci\u00f3n de Dresner Advisory Services, una cifra que no ha aumentado en el \u00faltimo a\u00f1o.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-37519 alignleft\" src=\"https:\/\/letsrebold.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/predictive-analytic-300x199-1.jpeg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"199\" \/><\/p>\n<p>Sin embargo, cuando se les pregunta a esas empresas cu\u00e1n importante es para su negocio, una gran parte de ellas responde que es cr\u00edtico, muy importante o importante avanzar en <em>analytics<\/em> para obtener ventajas competitivas en su industria. En concreto, m\u00e1s del 90% dicen que es muy importante para <em>reporting &amp; dashboarding<\/em> (seguimiento de la actividad y resultados); m\u00e1s del 70%, para integrar anal\u00edtica en la operativa (optimizaci\u00f3n, personalizaci\u00f3n); y casi el 70% para planificar presupuestos y esfuerzos \u00f3ptimos y eficaces.<\/p>\n<p>\u201c<em>Hoy en d\u00eda, la tecnolog\u00eda y analytics han evolucionado enormemente para ayudarnos a tomar cada vez m\u00e1s decisiones basadas en datos dentro del marketing, una industria que tradicionalmente se hab\u00eda apoyado en el expertise y el know-how<\/em>\u201d, explica <strong>Patricia Junyent<\/strong>, <em>Country Manager<\/em> de Rebold Analytics Spain.<\/p>\n<p>Existen m\u00faltiples t\u00e9cnicas para la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica de la comunicaci\u00f3n (definir presupuestos \u00f3ptimos por canal de comunicaci\u00f3n, por mensajes, etc.), y entre ellas, aparece la modelizaci\u00f3n basada en el <em>consumer -based modeling <\/em>(o basado en agentes), que ha empezado a utilizar de forma pionera <a href=\"https:\/\/letsrebold.com\/es\/\"><strong>Rebold<\/strong><\/a>, empresa de marketing y comunicaci\u00f3n basada en el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<p>Son t\u00e9cnicas que se hab\u00edan usado en otros sectores y aplicaciones, como la log\u00edstica, biolog\u00eda y ecolog\u00eda, y en <em>social science<\/em>, pero todav\u00eda no se hab\u00eda aplicado al mundo del marketing y la comunicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><u>Qu\u00e9 es la modelizaci\u00f3n basada en consumidores (agentes)<\/u><\/strong><\/p>\n<p>La modelizaci\u00f3n basada en agentes (<em><strong>consumer-based modelling<\/strong>)<\/em> permite simular las din\u00e1micas de mercado: c\u00f3mo los consumidores toman decisiones y se decantan por una marca u otra en funci\u00f3n de las acciones que \u00e9stas realizan, y en funci\u00f3n de c\u00f3mo los consumidores interact\u00faan entre ellos. La simulaci\u00f3n permite estimar resultados esperados seg\u00fan las acciones que realizamos, y evaluar por tanto el impacto de distintas estrategias.<\/p>\n<p>\u201c<em>Este tipo de t\u00e9cnica permite representar la din\u00e1mica de mercado y el comportamiento esperado de los consumidores en base a datos de encuestas, inversiones, acciones, ventas y comportamiento de la competencia<\/em>\u201d, contin\u00faa Patricia Junyent. \u201c<em>Con ello, se pueden simular resultados esperados de notoriedad, consideraci\u00f3n o venta, seg\u00fan las decisiones que toman las marcas, para decidir invertir en un canal u otro, para lograr objetivos de marca o mejorar eficiencia<\/em>\u201d.<\/p>\n<p>De este modo, por ejemplo, es posible simular qu\u00e9 ventas estimadas tendr\u00e1 una <strong>compa\u00f1\u00eda si incrementa su inversi\u00f3n en <em>search, PR &amp; influencers<\/em><\/strong>, a la vez que disminuye los esfuerzos en el punto de venta f\u00edsico como la prueba de producto. O analizar qu\u00e9 sucede si reduce la inversi\u00f3n en su fuerza comercial o c\u00f3mo afecta a sus ventas el <em>word of mouth<\/em> de las nuevas marcas <em>pure digital<\/em>.<\/p>\n<p>Principalmente, estos ejercicios hacen que se pueda cuantificar y minimizar el riesgo en la toma de decisiones de marketing y comunicaci\u00f3n para maximizar el retorno de inversi\u00f3n. En particular permiten:<\/p>\n<ol>\n<li>Comprender c\u00f3mo toman los consumidores las <strong>decisiones<\/strong> a lo largo del <em>consumer decision journey<\/em>.<\/li>\n<li><strong>Cuantificar el impacto<\/strong> de las decisiones de marketing y comunicaci\u00f3n de una empresa en el negocio (<em>awareness<\/em>, consideraci\u00f3n o venta).<\/li>\n<li><strong>Simular escenarios y escoger las estrategias de inversi\u00f3n<\/strong> que mejoran la eficacia y eficiencia de las decisiones de marketing y comunicaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Es decir, responder a los retos que se encuentran los directivos de marketing y comunicaci\u00f3n: \u00bfc\u00f3mo debo invertir de forma \u00f3ptima? o \u00bfqu\u00e9 pasar\u00e1 con las ventas si tomo ciertas decisiones de inversi\u00f3n?<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><u>Ventajas de la modelizaci\u00f3n basada en agentes<\/u><\/strong><\/p>\n<p>Estas nuevas t\u00e9cnicas permiten dar buenas respuestas a estas y otras preguntas de una forma m\u00e1s \u00e1gil, menos costosa, y adaptable a un entorno de marketing mucho m\u00e1s complejo. En particular:<\/p>\n<ul>\n<li>Permiten tomar decisiones de forma muy \u00e1gil: definir <strong>estrategias \u00f3ptimas de inversi\u00f3n<\/strong> y entender resultados esperados; por ejemplo, para un lanzamiento de producto.<\/li>\n<li><strong>Optimizar<\/strong> todas las inversiones de una marca y minimizar el riesgo en la toma de decisiones.<\/li>\n<li>Va m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e9tricas de ventas. Tambi\u00e9n trabaja con otros <strong><em>KPI<\/em> de marca<\/strong> (<em>awareness<\/em>, consideraci\u00f3n, intenci\u00f3n de compra, etc.).<\/li>\n<li>Pone en el centro al consumidor y representa la din\u00e1mica de mercado. Por ello permite entender no s\u00f3lo el<strong> impacto<\/strong> de las decisiones sino tambi\u00e9n las causas y el porqu\u00e9.<\/li>\n<li>Permite evaluar el impacto de acciones que la marca no haya realizado antes, no se basa s\u00f3lo acciones de pasado.<\/li>\n<li>Incorpora el efecto del <em>word of mouth<\/em> y c\u00f3mo se relacionan los consumidores entre ellos.<\/li>\n<li><strong>Integraci\u00f3n con otras t\u00e9cnicas<\/strong> como <em>marketing mix modelling<\/em> y datos de distintas naturalezas y niveles de granularidad.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se coloca a la vanguardia en la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas que permiten optimizar la inversi\u00f3n de las marcas en marketing y comunicaci\u00f3n Rebold consolida para sus clientes el uso de predictive analytics y modelizaci\u00f3n basada en el consumer decision journey, nuevas t\u00e9cnicas que facilitan el trabajo de los directivos de marketing y comunicaci\u00f3n en un 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