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Análisis Avanzado de Usuarios

Análisis Avanzado de Usuarios

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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.

Fabricación La industria manufacturera utiliza análisis avanzados para mejorar la eficacia operativa de los equipos OEE. Además, el sector manufacturero puede hacer lo siguiente: Mejorar los procesos al identificar y solucionar los cuellos de botella Detectar anomalías en tiempo real en el equipo Automatizar la inspección, la verificación y otros procesos de fabricación que requieren mucho tiempo Comercio minorista La industria minorista utiliza tecnologías de análisis avanzado para crear tiendas inteligentes, agilizar el comercio digital y crear una cadena de suministro inteligente.

Puede obtener información de la interacción y el comportamiento de los clientes para muchos propósitos: Mejorar las decisiones de comercialización y desarrollar estrategias de comercialización eficaces Aumentar el valor del tiempo de vida del cliente al personalizar las recomendaciones de productos Optimizar las operaciones comerciales internas para reducir costos y mejorar los márgenes Democratizar el acceso a los datos para innovar y acelerar los resultados positivos.

Análisis de clústeres El análisis de clústeres organiza los puntos de datos en grupos basados en similitudes. Análisis de cohortes Al igual que el análisis de clústeres, el análisis de cohortes divide grandes conjuntos de datos en segmentos pequeños. Análisis predictivo El análisis descriptivo tradicional analiza los datos históricos para identificar tendencias y patrones.

Análisis prescriptivo El análisis prescriptivo recomienda acciones que puede tomar para lograr el resultado deseado. Las soluciones de análisis avanzado combinan varias tecnologías. Machine learning Los modelos de machine learning, como el análisis de series temporales, los árboles de decisión y la regresión, son compatibles con el análisis avanzado.

Más información sobre el machine learning ML » Inteligencia artificial El análisis avanzado utiliza la inteligencia artificial IA para simular un nivel de inteligencia humano. Internet de las cosas Necesita dispositivos de Internet de las cosas IoT para capturar datos del mundo real para un procesamiento analítico avanzado.

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

Computación Las herramientas de análisis avanzado necesitan una alta capacidad de procesamiento de datos para funcionar de manera eficaz.

Más información sobre la computación distribuida » Visualización Necesita herramientas de visualización de datos para crear y presentar informes sobre los resultados de sus análisis avanzados. Más información sobre la visualización de datos » Seguridad El control de acceso, el cifrado y la protección contra el acceso no autorizado son fundamentales durante todo el proceso de análisis.

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. El análisis de funnels es muy útil a la hora de entender el avance de los usuarios por las diferentes etapas hasta llegar al objetivo.

Como ya hemos mencionado, se pueden añadir hasta 10 pasos en el funnel. Esto multiplica las posibilidades de crear mayor número de segmentos y cruce de dimensiones para analizar el funnel. Por cierto, son funnels cerrados y no hay posibilidad de que sean abiertos, a diferencia de los embudos personalizados de Google Analytics Esta técnica es la que pone el broche final al análisis del Customer Journey.

Nos muestra los abandonos y la conversión de forma muy sencilla, pudiendo elegir cualquier punto de partida. Después de haber utilizado la herramienta durante unos meses, hemos reducido el tiempo dedicado al análisis , acortando los tiempos de respuesta a la hora de resolver consultas relativas a las tendencias que muestran los datos o, por poner otro ejemplo, cuando necesitamos responder a dudas muy concretas de nuestros clientes sobre sus datos.

En resumen, nos gustan la dinamicidad, visualización y versatilidad del Análisis Avanzado, aunque tiene ciertas limitaciones que, de superarse, le harían ganar muchos puntos, especialmente en lo que se refiere a la indisponibilidad de las métricas calculadas.

Si queréis seguir indagando sobre la herramienta de Análisis Avanzado, os dejamos varios enlaces con más información:. Category: Analítica. Tags: Google Analytics. Artículos exclusivos de marketing online, analítica web, redes sociales, SEO y conversión cada mes en tu buzón de correo.

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Author: Mazut

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