Análisis Avanzado de Usuarios

El modelado predictivo utiliza datos pasados para predecir resultados futuros. Utiliza principalmente el análisis predictivo en campos relacionados con el riesgo o cuando desea encontrar nuevas oportunidades.

Al ver posibles escenarios futuros, puede tomar mejores decisiones con confianza. Contribuye a la reducción del riesgo y aumenta la eficiencia operativa. El análisis prescriptivo recomienda acciones que puede tomar para lograr el resultado deseado. Más allá de simplemente mostrar las tendencias futuras, el análisis prescriptivo sugiere diferentes cursos de acción para aprovechar mejor el escenario futuro previsto.

Por ejemplo, imagine un escenario empresarial en el que el análisis predictivo le indique qué clientes tienen más probabilidades de irse en el próximo trimestre.

El análisis prescriptivo sugiere estrategias de retención específicas adaptadas a cada segmento de clientes en riesgo, como ofertas de descuentos especiales, programas de fidelización o campañas de comunicación personalizadas. Los modelos de machine learning, como el análisis de series temporales, los árboles de decisión y la regresión, son compatibles con el análisis avanzado.

En las técnicas de análisis avanzado predictivo y prescriptivo, es necesario comprender los datos y extrapolarlos para hacer observaciones. Las técnicas de ML pueden ayudar en la sugerencia predictiva y en la supervisión al procesar rápidamente millones de puntos de datos.

El análisis avanzado utiliza el machine learning para pronosticar el futuro. Más información sobre el machine learning ML ». El análisis avanzado utiliza la inteligencia artificial IA para simular un nivel de inteligencia humano. Con la IA, puede procesar más datos, trabajar en modelos más complejos e incorporar algoritmos cada vez más abstractos.

Las herramientas de IA incluyen una serie de tecnologías que trabajan juntas para permitir que los análisis avanzados realicen diversas funciones. Las técnicas de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales con muchas capas para analizar varios tipos de datos, como imágenes, sonido y texto.

Por ejemplo, el procesamiento de lenguaje natural NLP extrae información de textos generados por humanos y la visión artificial interpreta imágenes y videos para realizar tareas. Más información sobre la inteligencia artificial IA ».

Los siguientes elementos son necesarios para ejecutar con éxito un programa de análisis avanzado en su organización. Necesita dispositivos de Internet de las cosas IoT para capturar datos del mundo real para un procesamiento analítico avanzado. Los sensores inteligentes proporcionan flujos de datos en tiempo real que le dan acceso a información continua.

Sin dispositivos de IoT para alimentar sus sistemas analíticos, es posible que pierda información valiosa y un contexto útil para la toma de decisiones.

Más información sobre el Internet de las cosas IoT ». El software de análisis avanzado requiere conjuntos de macrodatos para proporcionar información precisa y útil.

Los macrodatos requieren sistemas de almacenamiento con capacidad, tolerancia a errores, disponibilidad y capacidades de copia de seguridad automática.

Debe poder integrar automáticamente datos de varios orígenes en su sistema de almacenamiento. También debería ser compatible con integraciones incorporadas con machine learning y otros softwares de análisis de datos.

Las herramientas de análisis avanzado necesitan una alta capacidad de procesamiento de datos para funcionar de manera eficaz. Debería poder admitir la computación distribuida para que varios nodos de servidor puedan procesar los datos simultáneamente.

También necesita capacidades de computación para sus modelos predictivos y otras herramientas de machine learning e inteligencia artificial. Más información sobre la computación distribuida ».

Necesita herramientas de visualización de datos para crear y presentar informes sobre los resultados de sus análisis avanzados. Sin una visualización clara, es difícil actuar sobre la base de la información generada. Es posible que descubra información más detallada con el análisis avanzado, pero puede resultar difícil compartirla.

Con la tecnología de visualización, puede compartir dicha información con los usuarios de su empresa y las partes interesadas no técnicas. Más información sobre la visualización de datos ». El control de acceso, el cifrado y la protección contra el acceso no autorizado son fundamentales durante todo el proceso de análisis.

La seguridad de los datos es esencial, ya que la mayoría de los análisis se ocupan de datos confidenciales, especialmente en campos como las finanzas o la sanidad. Del mismo modo, es posible que tenga que cumplir con las normas de privacidad de datos.

Amazon Web Services AWS ofrece la selección más amplia de servicios de análisis. Ayudamos a las empresas de todos los tamaños a reinventar sus negocios con una toma de decisiones basada en datos. Desde el movimiento de datos hasta el análisis de streaming, AWS ofrece servicios personalizados que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento, la mejor escalabilidad y el menor costo.

Puede utilizar nuestra guía para elegir los servicios de análisis y escoger los que mejor se adapten a sus necesidades. AWS también cuenta con cientos de servicios totalmente administrados que ayudan en cada paso del proceso de análisis avanzado.

A continuación, se indican varios ejemplos:. Como alternativa, las organizaciones también pueden buscar soluciones prefabricadas y listas para usar en AWS Marketplace. Para comenzar a utilizar el análisis avanzado en AWS, cree una cuenta hoy mismo.

Centro de conceptos de computación en la nube Machine Learning. Cree una cuenta de AWS. Explore las ofertas de machine learning gratuitas. Construya, despliegue y ejecute aplicaciones de machine learning en la nube de forma gratuita.

Consulte los servicios de machine learning. Innove más rápido con el conjunto más completo de servicios de IA y ML. Examinar los cursos de machine learning. Empezar con la formación para desarrolladores de machine learning con contenido creado por expertos de AWS.

Leer los blogs de machine learning. Lea sobre las últimas novedades de productos de machine learning de AWS y las prácticas recomendadas. Atención sanitaria Las compañías sanitarias y de ciencias de la vida analizan los datos clínicos y operativos para reducir los costos de atención y, al mismo tiempo, aumentar la precisión del diagnóstico.

Finanzas Los servicios financieros pueden mejorar los procesos operativos y la innovación con información basada en datos procedentes de tecnologías transformadoras. Por ejemplo, pueden utilizar análisis avanzados para los siguientes fines: Optimizar las operaciones bancarias críticas Impulsar la transformación y reimaginar los modelos de negocio en los mercados de capitales Modernizar los sistemas principales y mejorar el modelado de riesgos en los seguros La industria puede realizar minería de datos para transformar las experiencias de las partes interesadas, los empleados, los intermediarios y los clientes.

Aproveche la perspectiva del usuario final para mejorar la calidad de su servicio, optimizar el rendimiento del técnico y garantizar una mejor eficiencia de los procesos mediante el uso de análisis avanzados para encuestas de usuarios. Analice los comentarios de sus usuarios finales para obtener una imagen clara del desempeño de su agente.

Vincular el desempeño de los agentes con los puntajes de satisfacción del cliente CSAT puede generar mayor responsabilidad y mejorar el desempeño. Mida el éxito de su estrategia de soporte comparando las calificaciones de satisfacción de los grupos de usuarios expertos en tecnología TI, DevOps con los que no son expertos en tecnología recursos humanos, finanzas.

A continuación, optimice su enfoque o cree varios para atender a los diferentes grupos de usuarios en función de su nivel de experiencia. Utilice el análisis de sentimiento basado en palabras clave para descubrir nuevos servicios que sus usuarios finales necesitan; luego considere proporcionarlos a largo o corto plazo después de considerar todos los factores.

Las encuestas actúan como un sistema de alerta para la insatisfacción del cliente. Utilice la analítica para concentrarse en los puntos débiles de su proceso de servicio y obtenga pistas sobre cómo mejorar esos servicios. Mida continuamente la satisfacción del usuario para realizar un seguimiento de lo que funciona y lo que no.

Tome medidas según los resultados de la encuesta y, con el tiempo, verá mejoras continuas en las calificaciones de satisfacción.

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¿Qué es la analítica de usuarios y cómo utilizarla para mejorar las métricas de SaaS?

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Las pequeñas empresas suelen necesitar entre 3 y 4 segmentos. Puede utilizar la información sobre el comportamiento de los usuarios obtenida del análisis de segmentos para ofrecer soluciones personalizadas a cada segmento.

Además, puede descubrir los segmentos al borde de la rotación y tomar medidas preventivas. Un embudo también conocido como embudo de ventas o embudo de conversión es una serie de pasos utilizados para trazar el recorrido de los usuarios hasta la conversión.

Puede ser cualquier tipo de conversión, como una compra o un registro. El análisis del embudo es el proceso de identificar a los usuarios que convierten en cada paso del embudo.

Le permite tomar decisiones informadas para mejorar la experiencia del usuario y, por tanto, las tasas de conversión. Puede capitalizar sus puntos fuertes destacando las áreas con tráfico de alta conversión.

Además, el análisis del embudo le permite realizar campañas de captación, modificar los flujos de incorporación o corregir errores en cualquier punto del flujo de usuarios. Además, va más allá de la mejora de las tasas de conversión para ayudarle a comprender cómo difieren las tasas según el comportamiento del usuario.

De este modo, podrá saber qué impulsa la conversión, qué hace que los usuarios abandonen antes de convertir y qué optimiza el rendimiento del embudo. Puede utilizar una herramienta avanzada de visualización de embudos como Google Analytics. Con esta herramienta, puede establecer objetivos y utilizar su función Goal Flow para filtrar las fuentes de tráfico de conversión.

El análisis de cohortes le permite ver qué hace una cohorte subsección de usuarios dentro de su producto. Las empresas de software suelen utilizar análisis de cohortes para medir la rotación de clientes. Por ello, el análisis de cohortes también se denomina análisis de rotación de clientes.

Necesita una tabla de cohortes, como la que se muestra a continuación, para realizar análisis de cohortes. Las filas de arriba abajo segmentan las cohortes en función de sus fechas de inscripción, concretamente por meses. Las columnas de izquierda a derecha indican el tiempo transcurrido desde que un cliente se suscribió.

Cada celda de la tabla indica el porcentaje de clientes que se dieron de baja un mes después de suscribirse. Sabiendo cuándo abandonan los usuarios y cómo varía la tasa de abandono en función del momento en que se inscribe una nueva cohorte, puede comprobar si sus estrategias de marketing y producto son eficaces.

Además, podrá ver si cualquier cambio que realice en la incorporación de nuevos usuarios afecta finalmente a su tasa de retención del primer mes. Incluso puede ver si los cambios en su producto, UX o estrategia de marketing tienen algún efecto, positivo o negativo, en su producto.

El análisis de los datos de los usuarios le ayuda a saber cuánto interactúan con su producto y cómo afecta a la retención, el valor del ciclo de vida del cliente, los ingresos y otros resultados vitales.

Por lo tanto, el análisis de usuarios es la clave para mejorar las métricas de SaaS e impulsar el crecimiento del producto. Y así es como puedes conseguirlo. El objetivo principal del recorrido del usuario es ayudar a convertir a los usuarios en clientes de pago y a que adopten su producto por completo.

Se crea un mapa del recorrido del usuario para visualizar este recorrido. Puede utilizar la información de los análisis de usuarios para crear un mapa del recorrido del usuario y encontrar las métricas adecuadas para realizar el seguimiento.

Es más, puede trazar múltiples recorridos de usuario mediante la segmentación de usuarios basada en diferentes personas. Esto le ayudará a encontrar áreas de mala experiencia de usuario. Si resuelve rápidamente los problemas relacionados con la experiencia del usuario, podrá mantener a sus usuarios comprometidos y ayudarles a comprender el valor de su producto.

Así, sus usuarios pueden alcanzar rápidamente su momento ¡Ajá! darse cuenta del valor de su producto y activarlo obtener realmente el valor. Puede personalizar el onboarding para cada segmento y utilizar elementos como tooltips y listas de comprobación para ayudar a los usuarios a alcanzar el punto de activación más rápidamente.

Una vez que los usuarios activen y se suscriban a su producto, utilice la incorporación secundaria para ayudarles a adoptar más funciones y a pasar a ser clientes premium.

Por lo tanto, un mapa del recorrido del usuario ayuda a impulsar la captación y retención de clientes, así como los ingresos de su empresa. Analizar las diferentes cohortes o segmentos le ayuda a observar patrones para crear experiencias de usuario personalizadas.

Puede identificar las áreas de fricción y abordarlas para que los usuarios encuentren valor más fácilmente. Esto reduce la rotación y aumenta tanto la adopción como la retención del producto. Con la segmentación, como en el ejemplo siguiente, puede incluso descubrir a los usuarios muy desvinculados y crear experiencias de incorporación personalizadas para ellos con el fin de evitar la pérdida de clientes.

La integración del usuario debe tener lugar en el contexto de lo que los usuarios están haciendo o dejando de hacer dentro del producto. La incorporación personalizada y contextual basada en los objetivos, el rol, la persona y el caso de uso de los usuarios hace que la experiencia del usuario sea más atractiva, relevante y, por lo tanto, eficaz.

Además, en el mundo actual del SaaS, la incorporación del autoservicio es crucial para ofrecer una experiencia de usuario positiva. Debe ser accesible a los usuarios 24 horas al día, 7 días a la semana, para ayudarles a resolver problemas repetitivos por sí mismos sin esperar a agentes humanos.

Los centros de recursos integrados en la aplicación permiten a los usuarios buscar todos los documentos de incorporación y ayuda por palabra clave, lo que mejora enormemente la experiencia de incorporación.

El análisis del comportamiento de los usuarios le ayudará a detectar las funciones que no funcionan bien. Antes de que un usuario se queje o abandone la empresa, puede conocer sus necesidades de forma proactiva realizando un seguimiento de las tendencias y actividades.

Puede ayudarle a orientar el marketing y la propuesta de valor de su producto si, por ejemplo, una determinada función se utiliza con más frecuencia que otras. Los grandes datos se crean todos los días a través de las actividades de Internet, las redes sociales, el seguimiento de las cadenas de suministro y el uso de productos.

El auge de los dispositivos móviles y el IoT ha llevado a un enorme aumento en la recopilación de datos. La cantidad de datos almacenados en todas las industrias está creciendo exponencialmente y pronto superará 1 Zettabyte, ¡eso es mil millones de Terabytes!

Entonces, ¿cómo procesamos esta cantidad de datos? Advanced Analytics utiliza la última tecnología para procesar estas enormes cantidades de datos y proporcionar a las empresas conocimientos e información valiosa. Big Data es una enorme cantidad de datos que no se pueden procesar con métodos o herramientas convencionales, el escenario de datos de algunas industrias o instituciones almacena volúmenes exorbitantes de información sobre sus procesos, ventas y escenarios de mercado.

Usamos nuestros teléfonos para realizar un seguimiento de nuestro estado físico y salud, los dispositivos inteligentes recopilan datos, los minoristas realizan un seguimiento de sus existencias a través de RFID y los datos de uso del producto son recopilados por lavadoras inteligentes, televisores y otros electrodomésticos inteligentes.

Todos estos datos que varios dispositivos y sensores están generando necesitan ser procesados. Solo en las últimas décadas el avance del hardware ha permitido la aparición de algoritmos que extraen información de estos datos en esta volumetría, transformando bases de datos que antes eran inmanejables en fuentes de información muy poderosas.

Hoy en día, es más importante que nunca comprender a sus clientes, operaciones y negocios, y cómo interactúan con su marca. Las empresas que otorgan un alto valor a la experiencia del cliente brindan esa experiencia de manera mucho más efectiva cuando saben lo que quieren sus clientes y dónde están sus puntos débiles.

Los análisis propios lo ayudan a comprender mejor a sus clientes. Supongamos que tiene un negocio minorista y desea comprender mejor a sus clientes. Los datos de su POS le dirán cosas como el gasto promedio por cliente, cuántos artículos compran los clientes, qué artículos se venden bien, qué artículos no se venden, etc.

Esta información puede ayudarlo a ajustar la capacitación de su personal y el enfoque de servicio al cliente. Puede ver qué artículos les cuesta a los clientes encontrar en su tienda, su método de pago preferido y más. Todo esto te ayudará a atender mejor a tus clientes y aumentar tus ventas.

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que utiliza datos para entrenar algoritmos para hacer predicciones y resolver problemas.

Empresas como Amazon y Netflix se han convertido en expertas en utilizar el aprendizaje automático para mejorar sus negocios y maximizar las ganancias. Un ejemplo es el uso que hace Netflix del aprendizaje automático para determinar qué programas de televisión te gustarán en función de lo que ya has visto.

Amazon utiliza el aprendizaje automático para decidir qué productos comprará en función de lo que compró anteriormente. Si bien todo esto es útil y parte es genial, es importante no dejarse llevar por la exageración. Escuchará a muchas personas hablar sobre la inteligencia artificial IA y cómo cambiará el mundo.

La IA es un subcampo de la informática que intenta replicar la inteligencia humana a través de máquinas. Si bien la IA es un campo fascinante y está avanzando a pasos agigantados, es importante tener en cuenta que la IA no es sensible y no dominará el mundo en el corto plazo.

El análisis avanzado es un campo emocionante que está en constante evolución y cambio. Es una excelente manera de comprender mejor a sus clientes y de realizar mejoras en su negocio. Con la cantidad de datos que aumenta cada día, es importante que las empresas aprendan cómo procesar estos datos y encontrar información que les ayude a crecer.

También es importante recordar que las herramientas analíticas son tan buenas como los datos que ingresa en ellas y debe asegurarse de que sus datos estén limpios, precisos y correctamente estructurados. Ya sea que esté buscando nuevas formas de hacer crecer su negocio o quiera asegurarse de aprovechar al máximo sus datos existentes, los análisis avanzados pueden ser increíblemente útiles.

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