Las potencialidades de la analítica predictiva, el nuevo paradigma de la inteligencia de negocios, son prácticamente ilimitadas. Si hace unas semanas nos hacíamos eco de las últimas aplicaciones de Big Data en la captación de clientes, un asunto estrechamente relacionado con las herramientas de análisis predictivo y sus posibilidades de uso en el sector del comercio minorista, hoy redundaremos en ello prestando atención a algunas de las nuevas soluciones que se están desarrollando para las PYME, y más concretamente para el sector retail.

Existen muchos tipos de estrategias de marketing digital para redes sociales, por lo que sería materialmente imposible elaborar una lista única que la incluyese a todas. Incluso las que han demostrado mayores porcentajes de éxito se cuentan por decenas, haciendo prácticamente imposible elaborar un estudio de las mismas que a la vez pretenda ofrecer un conocimiento (ni siquiera exiguo) de sus claves principales.

Las data warehouses basadas en el modelo de datos relacional, o SQL, han sido las protagonistas del desarrollo del data warehousing a lo largo de los últimos tiempos. Visto con perspectiva, y desde el momento actual, resulta más o menos sencillo realizar una valoración escueta y global de lo que han representado las bases de datos relacionales para el desarrollo de nuevas soluciones analíticas, entre otras muchas aplicaciones: han sido absolutamente fundamentales.

Para cualquier organización empresarial, ganar cuota de mercado es sin duda uno de sus principales objetivos. Sin embargo, a menudo se confunde aumentar ventas, ampliar los nichos o llegar a un mayor público objetivo con ganar cuota de mercado, siendo cosas muy distintas entre sí e incluso, a veces, incompatibles entre ellas.

Cada vez más, la visualización de datos adquiere un papel destacado e incluso preponderante en el sí de cualquier organización que maneje datos e informaciones para realizar sus operaciones más habituales.

Big Data necesita del predictive analytics para materializar su valor en el ámbito de negocio. El análisis predictivo, cuando se lleva a cabo en las condiciones adecuadas, puede representar una fuerte ventaja competitiva para las empresas al:

Cómo poner precio a los productos y/o servicios ofertados, optimizando al máximo los márgenes de beneficio sin que por ello merme el nivel de competitividad adquirido o deseado, es una de las tareas más complejas y críticas que afronta cualquier empresa u organización, sea o no con ánimo de lucro.

La presupuestación puede y debe influir en la toma de decisiones. Más que una simple declaración monetaria, lejos de encasillar este documento en el ámbito financiero exclusivamente, hay que tener en cuenta que se trata del impulsor de un curso cuantitativo de acción, que tiñe de audacia la toma de decisiones al estar elaborado y ser aprobado antes de un período de tiempo definido. Podría decirse que, en el presupuesto, se contienen las metas y aspiraciones de la organización y se reflejan sus planes futuros.

El secreto de cómo fidelizar clientes no es patrimonio de unos pocos. Es un conocimiento público, pero que muy pocas organizaciones ponen en práctica. ¿Conoces qué les gusta a tus clientes? ¿Sabes qué les produce rechazo? ¿Puedes distinguir entre "clientes" e individuos? ¿Puedes alinear las operaciones de tu negocio con la estrategia de satisfacción de los clientes? Es sencillo y a la vez no resulta nada fácil transformar la forma de trabajar para mejorar la lealtad de la demanda.

El modo en que los datos se almacenan es importante en términos de analítica avanzada. Almacenar y acceder a los datos relevantes es imprescindible para informar resultados de la empresa y la planificación para el crecimiento y el desarrollo en el futuro. Para escoger la opción que más conviene al negocio es preciso conocer en las diferencias entre los cubos OLAP y los Data Warehouse.