All posts by : Thinklab Digital

¿Qué es “Love Index”? ¿Innovación, moda, tendencia, futuro, engagement?

El “Love Index”, creado por Fjord y Accenture, no sólo mide el compromiso de las personas con los servicios, también identifica la relación de una persona con un servicio y destaca las oportunidades de acción para que las marcas realicen mejoras, y con ello con todo lo que representa los equipos de trabajo que soportan estas estrategias.

Conseguir que esto ocurra es un hecho casual, supone un esfuerzo permanente hacia la consecución de un objetivo colectivo, lo cual implica un alto grado de integración de la disposición física, emocional e intelectual de los equipos sobre lo que desean conseguir, sea a beneficio propio o común y trasladable al mercado.

Love Index, que es un sistema de medida para evaluar el rendimiento de las marcas en cualquier sector y en cualquier mercado. El índice permite identificar las marcas que enamoran más a los consumidores y lo que estas pueden hacer para mejorar ese sentimiento. Un sistema muy similar a sistemas de evaluación del engagement corporativo de sus equipos.

Se basa en cinco características que utilizan los consumidores para describir y evaluar sus experiencias con las marcas. La gente rara vez se considera a sí misma como “leal” a una marca o servicio.

Resultado de este estudio, determinamos el amor y la afinidad de la experiencia de marca se pueden clasificar en cinco aspectos claves, a saber:

1. Divertidas
2. Relevantes
3. Atractivas
4. Sociales
5. Útiles

A partir de aquí, se pueden clasificar y ponderar para determinar un “Índice general de amor”. Esto ayuda a determinar dónde las marcas están teniendo éxito y donde se están quedando atrás.

Entre los hallazgos más relevantes del estudio realizado por Accenture, experiencias de usuario con las marcas existentes.

Independientemente de la geografía, cada industria tiene su propia forma distinta, que representa las dimensiones que la gente adora más para las marcas de esta categoría.

Cuando una compañía, cambia la forma de entender la industria, como podría ser el caso de Tesla, por definición el valor de los atributos de marca se convertiría en el principal disruptor de la industria y líder potencial, una redefinición de las expectativas de los clientes potenciales sobre lo que debería de ser la industria.

Según el informe, las más queridas son Netflix, Apple, Google, Microsoft y YouTube, todas ellas relacionadas con el mundo TIC y digital, superando a las “marcas analógicas”.

Esto demuestra el papel que la tecnología juega en nuestras vidas y demuestra que, para seguir siendo relevantes, las marcas deben desarrollar y conducir una estrategia digital, aunque no sean tradicionalmente marcas digitales.

Y finalmente, no podemos hablar de resultados sin mencionar el ganador general, la marca más querida del mundo: Netflix. El servicio de streaming ha irrumpido completamente la visualización de televisión, la narración de cuentos y la cultura pop en general, por lo tanto elevando las expectativas de la gente para cada otro producto y servicio que utilizan.

Organizaciones y personas comprometidas con su organización hacen de la marca algo excepcional, innovadora y disruptiva. Estos equipos tienen características muy específicas:

• Sienten como propios los objetivos de la organización.
• Apoyan e instrumenta decisiones comprometido por completo con el logro de objetivos comunes.
• Se anticipan y superan obstáculos que interfieran con el logro de los objetivos de la organización.
• Controlan y ejecutan los compromisos adquiridos.

El “Love Index”, es una extensión más que no sólo mide el compromiso de las personas con los servicios, sino que también identifica la relación de una persona con un servicio y pone en evidencia el compromiso corporativo.

El B2B es siempre un reto. En este análisis podrás descubrir como Volvo gracias al marketing industrial consigue incrementar el numero de ventas y posicionarse como una marca de referencia.
Volvo Trucks es una marca global de camiones con sede en Suecia, propiedad del Grupo Volvo (AB Volvo). Desde 1999, Volvo Cars ya no forma parte del Grupo Volvo, que se ha convertido en el segundo mayor fabricante mundial de camiones pesados. Por supuesto, Volvo Trucks es una marca B2B; algunos podrían decir que este sector rara vez produce campañas creativas, pero hoy en día el público objetivo de compra de camiones es mucho más variado y las decisiones están más influenciadas por las personas que les rodean. El siguiente caso de estudio es un gran ejemplo imaginativo de marketing industrial.

Los camiones de Volvo

En 2012, Volvo Trucks planificó el lanzamiento de una nueva línea de camiones y se dirigió a la famosa agencia sueca de marketing ‘Creative’ Forsman & Bodenfors para realizar una campaña B2B. Cada uno de los cinco camiones fabricados tenía algo espectacular, pero la ingeniería avanzada no es muy interesante para la mayoría de la gente. De hecho, la agencia rechazó varias veces la oferta , porque no consideraba que el marketing B2B fuera su fuerte. Sin embargo, al final, Forsman & Bodenfors aceptó asumir este desafiante reto de marketing industrial.

Los responsables

«Por lo general, en la industria automotriz comercial (furgonetas y camiones), las marcas son bastante tradicionales. Ahora queríamos aprovechar las oportunidades que ofrece el social media. Rápidamente comprendimos que hay más gente interesada en los camiones de lo que pensábamos. Por eso planeamos una estrategia de marketing viral«, dice Anders Vilhelmsson, Director de Relaciones Públicas de Volvo Trucks. Volvo Trucks no tenía un gran presupuesto, lo que dificultó aún más la creación de una campaña de marketing industrial global. La agencia sabía que el único camino a seguir para Volvo Trucks era ser más astutos que sus competidores, ya que el presupuesto era limitado.

La solución

Björn Engström, redactor de Forsman & Bodenfors, sobre la idea: “nos dimos cuenta de que otra manera de llegar a un público amplio sin tener un gran presupuesto, era trabajar el marketing viral y las relaciones públicas”

“The Epic Split”

El vídeo muestra la precisión de la dirección dinámica de los camiones de Volvo, que permite a los dos conductores  que aparecen en el siguiente video, mantener exactamente la misma distancia y velocidad mientras dan marcha atrás. Mientras tanto, Van Damme, la famosa estrella de cine de acción de artes marciales realiza su famosa acrobacia de ‘splits’, de pie apoyado en los retrovisores entre los dos camiones. Este vídeo se convirtió en el mayor éxito de la serie que realizaron. Actualmente tiene casi 89 millones de visitas en YouTube. Para algunos, el valor del anuncio lo proporciona la leyenda belga de mediana edad, para otros, la sorprendente conducción de los camioneros. El truco es visualmente impresionante, y para aquellos que se preocupan por la seguridad de Van Damme: estaba atado a una línea de seguridad no visible en el video publicitario!

Engagement

La serie vídeos lanzados en la campaña, tienen más de 100 millones de visitas en YouTube, han sido compartidos casi 8 millones de veces, y ha habido más de 20.000 informes sobre los vídeos en los medios de comunicación de todo el mundo.

«Cuando se les preguntó a los compradores si creían que los videos lanzados en las campañas habían mejorado de alguna manera las posibilidades de que elegir un Volvo, casi la mitad de ellos dijeron que sí», afirma Anders Vilhelmsson, Director de Relaciones Públicas de Volvo Trucks.

ROI

Hace unos meses hablamos de cómo incrementar el ROI de tu estrategia de marketing. La estrategia de marketing industrial de Volvo generó un gran retorno de la inversión para la empresa. Se estima que el total de la campaña alcanzó los 126 millones de euros. La empresa realizó una inversión relativamente pequeña por la que obtuvo un rendimiento masivo. Podría decirse que ‘The Epic Split’ se ha convertido en una de las películas de lanzamiento de automóviles más exitosas jamás realizadas.

Receta para un video viral

Según Anders Vilhelmsson, Director de Relaciones Públicas de Volvo Trucks: – No hay ninguna – «Lo discutimos con nuestros amigos de Forsman & Bodenfors y acordamos que no existe una receta universal para crear un viral exitoso. Un paso importante es asegurarse de que el contenido es relevante para tu grupo objetivo de clientes. Queríamos mostrar las innovaciones en los camiones y hacerlas interesantes para la gente que no está generalmente tan interesada en los camiones».

Marketing tradicional

Como podéis ver, el ejemplo de Volvo Trucks es el claro ejemplo de que el B2B no tiene por qué ser aburrido. «Presentar algo que la gente quiere ver y que tenga contenido relevante es la manera de hacerlo. Hay que eliminar todos los obstáculos innecesarios para que los creativos puedan tener las mejores ideas y trabajar junto con los ingenieros. En nuestro caso, incluso utilizamos a nuestros ingenieros en las películas», dice Anders Vilhelmsson, Director de Relaciones Públicas de Volvo Trucks.

Si su empresa tiene un presupuesto más reducido, es posible que tenga que ser más selectivo con su audiencia y probablemente utilizar otras plataformas sociales como LinkedIn (más adecuadas para la audiencia B2B). El marketing industrial es una decisión estratégica que tienes que tomar.

Francisco García de Llamas

Cada vez más se escucha hablar del término Machine Learning y son muchas las organizaciones interesadas en saber ¿qué es y para que puede ser de utilidad?

El Machine Learning o aprendizaje automático es una derivada o extensión del concepto de inteligencia artificial, cuyo fin es la generación de modelos de aprendizaje “artificial” a partir de la conducta de uso de la información.

El término no es nuevo, puesto que ya en los años 50 es una línea de investigación más próxima a la ilusión o pensamiento futuristas que a las posibilidades de desarrollar tecnología que “genera aprendizaje”.

En estos momentos, la realidad ha superado con mucho a la ficción. Esto ha sido una realidad gracias al exponencial desarrollo de la tecnología, de las comunicaciones y de la capacidad de procesar de forma instantánea y en tiempo real miles de millones de datos.

Esto, unido a la necesidad de las empresas a adaptarse o morir en este nuevo entorno, global y de cambio en los modelos de negocio como consecuencia del avance de internet y la ominicanalidad de la información ha favorecido

La definición en sí misma de Machine Learning está orientada a buscar patrones o anomalías de grandes volúmenes de datos y sacando patrones de las interacciones para detectar tendencias o comportamientos.

El objetivo no es otro que poder tomar decisiones o hacer predicciones, con lo que se abre una línea de nivel práctico que son inimaginables. Esto no es el futuro, es el presente.

Conceptos fundamentales

 Generalmente lo que denominamos Machine Learning se define en a partir de dos áreas principales:

1. Aprendizaje supervisado.
2. Aprendizaje no supervisado.

Es el proceso en el que se detectan los patrones de un conjunto de datos, es decir, es el corazón del Machine Learning. Una vez identificados los patrones, se pueden hacer predicciones con nuevos datos que se incorporen al sistema.

Aunque pueda parecer que el primero se refiere a la predicción con intervención humana y la segunda no, estos dos conceptos tienen más que ver con qué queremos hacer con los datos.

Uno de los usos más extendidos del aprendizaje supervisado consiste en hacer predicciones a futuro basadas en comportamientos o características que se han visto en los datos históricos ya almacenados sobre una estructura previamente definida.

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado usa datos históricos que no están previamente definidos e etiquetados bajo una estructura definida. El aprendizaje no supervisado da un paso hacia la exploración de estos y encontrar alguna estructura o forma de organizarlos.

Aplicaciones prácticas

Mientras que la minería de datos descubre patrones anteriormente desconocidos, el Machine Learning se usa para reproducir patrones conocidos y hacer predicciones basadas en los patrones.

Las aplicaciones y el impacto son y han sido de gran importancia, y mucho más en la medida en que ha evolucionado la tecnología, la capacidad de almacenar grandes cantidad de datos y sobre la posibilidad de procesarlos.

La aplicación es específica en función de los objetivos que se persiguen tal y como hemos anteriormente, no están un proceso analítico y predictivo, sino que va mucho más allá. Es un proceso que habitualmente se diseña a medida según las necesidades específicas de la empresa u organización.

El aprendizaje automático prácticamente cuenta con tantas aplicaciones como imaginemos, pudiéndose adaptar a tantas situaciones como datos con los que contemos, a saber:

• Análisis de comportamiento de consumo y productividad.
• Para la identificación de clientes potenciales,
• Identificación de empleados de alto potencial.
• Desarrollo de itinerarios formativos adaptados a personas específicas.
• Adaptación de servicios a las necesidades a perfiles específicos.
• Detección de rostro y reconocimiento facial.
• Reconocimiento de objetos y proveedores.
• Mejorar los resultados y sugerencias en procesos de búsqueda.
• Predicciones para operar en el mercado de valores.
• Sistemas para evitar el fraude en transacciones o clientes de alto riesgo.
• Análisis y predicciones temporales de datos económicos.
• Identificación de acciones de spam, anti-virus o software malicioso.
• Predicción y pronósticos de variables climáticas, tráfico, accidentes, errores de producción, etc.
• Vehículos autónomos.
• Robótica.

Y un largo e infinito etcétera de aplicaciones en todos los ámbitos de las actividades económicas, empresariales, educativas, sociales, médicas…

La mejora del aprendizaje basado en los modelos de inteligencia artificial

Los datos son clave para el aprendizaje personalizado y deben ser capaces de predecidir qué hacer para conseguir una sociedad más igualitaria y eficiente.

Aprendizaje de la máquina, es un subconjunto de la inteligencia artificial, y hace referencia al esfuerzo para programar ecosistemas tecnológicos para identificar patrones en los datos para informar a los algoritmos que pueden hacer predicciones basadas en datos o decisiones.

A medida que interactuamos y generamos mayor número de datos en el tiempo, alimentaremos con mayor información los modelos y algoritmos mejorando la precisión y la predicción; en pocas palabras el aprendizaje. Cuantos más datos, más “inteligentes sean los algoritmos”, es decir, más precisos son nuestros modelos de cálculo. El aprendizaje automático es el nuevo cuadro de distribución para la Educación Superior. El aprendizaje automático es la gran oportunidad de acometer una nueva forma de actuación más precisa, tanto en el ámbito de la medicina, el aprendizaje, la economía, etc…

El aprendizaje automático y otras grandes estrategias de datos están mejorando silenciosamente la educación formal e informal de muchas maneras, y algunas de ellas son las que podemos ver a continuación:

• Organización automática y optimización del contenido de aprendizaje en procesos educativos o de instrucción.
• Análisis del aprendizaje del estudiante, predicción del potencial y recomendación de los itinerarios con mayor probabilidad de éxito.
• Sistemas de aprendizaje adaptativo.
• Aprendizaje basado en juegos.
• Análisis de aprendizaje para la generación de contenidos personalizados.
• Identificación del fracaso en los proceso de aprendizaje reglado o no reglado para aumentar la tasa de éxito, retención y mejorar la motivación de los usuarios.
• Mejora del aprendizaje, la retención y la aplicación.

Este enfoque cada vez más presente en la realidad, aunque no tanto como nos gustaría está marcando la diferencia en los procesos de mejora y evolución social en todos los ámbitos de aplicación. Este es nuestro gran reto, hacer llegar toda la tecnología y el conocimiento a la realidad del día a día como planteamiento estratégico que sin duda cambiará sociedad.

¿Qué es el network marketing? ¿que influencia tiene una buena gestión de la relaciones personales? ¿estás buscando trabajo o una mejora profesional? Hay una habilidad que no puedes pasar por alto: el networking. Este concepto implica crear una gran red de contactos profesionales que en un momento dado pueden proporcionarte nuevas oportunidades profesionales, buenas referencias laborales o incluso recomendarte para un puesto de trabajo.

El network marketing ha irrumpido en nuestras vidas: redes sociales, foros, comunidades online y creación de contenidos facilitan la ampliación de una red que parte de la confianza en relación a la percepción de nuestra imagen personal.

El networking desde la perspectiva del network marketing como red de contactos no se limita a contar con gente conocida de tu sector, sino en profundizar e invertir en las relaciones con el fin de crear vínculos profesionales de manera que más tarde puedan convertirse en colaboraciones y prestigio profesional. Y conseguir esto no es tarea fácil.

Para construir lazos con personas de tu entorno profesional, tienes que dedicar tiempo y salir de las maneras tradicionales de relacionarse. Una forma de empezar es acudir a cualquier tipo de evento relacionado con tu ámbito profesional en el que no sólo puedas aprender, sino que también puedas conocer a más personas de tu sector. Atrévete a hablar con gente a la puedas aportar algo, guarda sus tarjetas y mantén el contacto con ellos. Para seguir desarrollando un buen networking, puedes seguir los siguientes pasos:

1. Define tu objetivo profesional. Antes de comenzar a aumentar tu red de contactos debes tener claro cuál es tu propósito. Si estás buscando trabajo, si buscas a alguien que te ayude en tu carrera profesional, encontrar nuevas oportunidades, cambiar de carrera profesional, o una mezcla de varios. Cuando tengas más claro el objetivo, tendrás más claro de por dónde debes empezar.
2. Da a conocer lo que haces y sé generoso con tus conocimientos. Si comienzas a hacer nuevos contactos pero no tienen claro cuál es tu profesión o a qué sector te estás enfocando, no sabrán muy bien qué puedes aportarles tú a ellos o por qué deberías pasar tú también a formar parte de su red de contactos. La esencia del networking es dar y recibir. No se trata de alardear constantemente de todo lo que sabes hacer o has conseguido en tu carrera profesional, sino de qué quieres o puedes hacer por los demás. Tienes que ser capaz de “vender” al resto los beneficios que pueden obtener de pasar a su lista de contactos.
3. Interactúa a través de las redes sociales. Aprovecha la libertad que dan redes como Linkedin y Twitter para conectar con personas destacables de tu sector e interactuar con ellos. También puedes generar contenidos que puedan ser de valor para ellos y compartir sus contenidos, sin llegar nunca a saturar los perfiles de tus contactos. Crea una marca personal y sé coherente con tu huella digital.
4. Establece una agenda de networking. Para llevar un networking ordenado y con sentido, también puedes mantener una agenda en la que anotar tus progresos y diferentes listados: listado de personas con las que deberías contactar, con qué personas has contactado, con cuáles mantienes contacto, qué oportunidades han surgido o pueden surgir, y sobre todo, a qué eventos o actividades relacionados con tu sector o con el empleo podrías ir.
5. Valora a cada profesional que conozcas. No te centres sólo en mantener el contacto con personas de tu sector o con aquellos que te caigan mejor, cuida también tu relación con el resto sin hacer diferencias en su cargo o el prestigio que tengan. Cada profesional es importante y podría aportarte algo diferente en un momento dado. Sal de tu zona de confort en el networking, en la diversidad está la riqueza.
6. Practica la escucha activa. La diferencia entre un networking efectivo y uno que no lo es, consiste en saber escuchar. Cuando estés en un entorno social, escucha más de lo que hablas. Destacarás más por esa capacidad que no todas las personas tienes antes que por hablar solo de uno mismo. Y además, te quitarás de encima esa imagen de persona “interesada” que algunos tienen cuando buscan ampliar su red de contactos profesional.