Mobile World Congress 2014 – InnoQuant presenta el pre-lanzamiento de su plataforma MOCA para Marketing de Proximidad. Barcelona del 24 al 27 de Febrero del 2014. Hall 8.1, Stand 8.1K66.

Día a día generamos datos a través de nuestros dispositivos móviles. Cada interacción refleja nuestro comportamiento, nuestros gustos y lo que somos. Somos parte de una gran sociedad conectada que genera enormes cantidades de datos minuto a minuto. Y es allí, en esos datos, donde puedes encontrar la clave para conectar con tus clientes y usuarios. Clave que se moldea y se perfecciona, usando técnicas de Big Data. Hallarás la esencia en tiempo real. Conocer a tus usuarios es fundamental, para ti y para ellos. Comunícate con tus usuarios en el momento justo, en el lugar preciso. Ofréceles información que necesitan. Tus usuarios querrán seguir siendo parte de lo que has construido. Ya les conoces, sigue ganando su confianza. Instala sensores iBeacons en interiores. Ofréceles experiencias únicas que tus usuarios querrán sentir y repetir. Experiencias de proximidad.

Cada vez se hace más patente que el futuro del marketing móvil pasa por la utilización del contexto del mundo real, en el que los consumidores quieren disfrutar de la experiencia del marketing personalizado. Conscientes de ello, hemos creado MOCA, una solución de marketing móvil en tiempo real, que apuesta por este futuro. MOCA, es una plataforma back-end para aplicaciones móviles que permite a los desarrolladores de aplicaciones y a las marcas crear experiencias de proximidad para sus clientes utilizando iBeacons.

MOCA fue ideada para obtener información más precisa acerca de cómo los usuarios interactúan y se relacionan con sus marcas a través de las apps móviles. MOCA permite agilizar la creación, gestión y análisis de las campañas de marketing personalizado en campañas específicas. Basada en tecnología Big Data Analytics, nuestro producto permite a las marcas poder llevar su marketing móvil a un siguiente nivel a través de mensajería push y en donde el tiempo real y la personalización son los elementos clave.

Ahora puedes ofrecerle a tus usuarios algo que va más allá. Se parte de las marcas que conocen respetan y valoran a sus clientes. Entrega experiencias de proximidad. Usa MOCA.

M. Fernanda

febrero 21, 2014

Galardón Premios EPSA

eipa-epsaDesde InnoQuant nos alegramos que La Generalitat de Catalunya, a través del CTTI, haya sido galardonada en los premios EPSA por su proyecto “Nou Model TIC” a la mejor práctica europea que otorga el European Institute of Public Administration (EIPA).

Este galardón destaca el carácter innovador y de excelencia de este nuevo modelo basado en la colaboración publico-privada para obtener los mejores resultados en la compra y en la obtención de importantes resultados en la generación de ahorro, la atracción de inversiones TIC y el fomento del equilibrio territorial.

InnoQuant participa dentro del consorcio ITTERIA aportando todo nuestro conocimiento, experiencia y tecnología como proveedores de analítica y software Big Data en el ámbito de la salud y la educación.

¡Felicidades a todos!

Enlaces de interés:

rafa

diciembre 18, 2013

Analizar los datos de las apps, un reto tecnológico.

Aunque las apps ya no son una novedad, me siguen y me seguirán fascinando, no solo por su utilidad, sino por el camino que han tenido que recorrer la ciencia y la tecnología para llegar hasta aquí. Las apps utilizan los sensores del propio dispositivo móvil para ofrecer mayores beneficios al usuario. Estos sensores, que han recorrido siglos de investigación, ahora están a nuestro alcance solo con un “touch”. Gps, video, acelerómetro, sensores de temperatura, presión y proximidad entre otros, se unen para generar experiencias al usuario. Simplicidad construida sobre la complejidad y el conocimiento. Y este es solo el principio.

Los dispositivos móviles nos acompañan, 24 horas al día al igual que sus sensores y sus apps, produciendo gran cantidad de datos (Big Data), de manera ininterrumpida. El móvil y sus apps son personales y los datos generados son una gran oportunidad para conocer al usuario, sus hábitos, gustos y preferencias.  Para ello, es necesario extraer la información que tienen los datos. Aquí comienza un nuevo reto: Construir estructuras de información útiles a partir del Big Data para que el conocimiento sobre el usuario sea más preciso y podamos ofrecerle productos y servicios mas personalizados.

Para ilustrar este reto, imaginemos un app de Barcelona el cual utilizan los turistas cuando viajanEventos generados por App a la ciudad. En este app el GPS es fundamental para saber donde se encuentran los turistas en cada momento, y así sugerirles sitios de interés y recomendarles actividades. Además, la cámara y los demás sensores, están en constante uso, unos con mas frecuencia que otros.

Imaginemos además que durante 1 semana de verano, 10.000 turistas están usando el app al mismo tiempo. Cada 15 minutos, cada app, genera un evento de geo-localización. Esto significa que en una semana, el app de Barcelona  genera más de 6 millones de eventos solo de geo-localización! Es aquí donde es necesaria la potencia de la analítica Big Data en tiempo real.

Una vez realizada la analítica de estos datos, el app, podría sugerirle a cada turista, vía notificaciones push, un itinerario en la ciudad teniendo en cuenta además su presupuesto y sus gustos. Y por que no, podría recomendarle itinerarios teniendo en cuenta el comportamiento de otros usuarios como él. El resultado del análisis podría permitir que la experiencia del usuario sea única, ofreciéndole información precisa, en el momento justo, en el lugar correcto.

Para cerrar el ciclo y lograr maximizar la experiencia del usuario, también se requiere tecnología. La analítica de grandes volúmenes de datos (Big Data Analytics) es el único medio para ofrecer productos y servicios de calidad basados en la información extraída de los datos.

En InnoQuant nos apasiona la analítica de datos y la tecnología. Queremos compartir con vosotros nuestra pasión y por eso hemos construido MOCA una plataforma MBaaS (Mobile Backend as a Service), para ofrecer al mundo Analítica Big Data de datos móviles en tiempo real.

M. Fernanda

agosto 1, 2013

Big Data en las bolsas de empleo: ¿Estrategia de supervivencia frente a LinkedIn?

Una bolsa de empleo tradicional es, como su nombre lo indica, una bolsa llena de una gran cantidad de datos tales como currículos y ofertas de empleo. Estos datos, almacenados desde hace largo tiempo y que contienen la historia laboral de millones de personas, ¿no podrían ofrecer mejores recomendaciones precisas a los candidatos que buscan empleo y ofrecer a las empresas una selección de los candidatos ideales? El hecho de que contengan tantos datos acumulados en escala masiva, ¿podría aprovecharse para guiar a las personas en tomar mejores decisiones laborales?LinKedinGraph

La respuesta a estas preguntas, desde mi punto de vista es sí, por supuesto. Para ofrecer a empresas y a candidatos el verdadero valor de la información que tienen guardada en los datos las bolsas de empleo, se necesitan varios elementos:

  1. Know How: Los datos de las bolsas de empleo tradicionales son como millones de neuronas desconectadas. Además muchas de estas neuronas están deterioradas debido a la manera en que se han almacenado los datos. Las bolsas de empleo tradicionales permiten entrada manual de datos lo que implica que a veces ciertas entidades se escriban de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, el nombre de una empresa puede encontrarse escrito de 50 maneras distintas! Para conectar las neuronas correctamente primero se han de arreglar los deterioros, posteriormente se ha de entender como se relacionan entre sí, y por último se ha de  crear una estructura apropiada que permita dotar de inteligencia a estas neuronas conectadas. Esto significa construir algoritmos para extraer información.
  2. Tecnología: Construir el entorno tecnológico Big Data mas apropiado y  eficiente para extraer información inteligente de los datos, implica tener en cuenta varios factores; el nuevo tipo de producto o servicio a ofrecer, el nivel de actualización de los datos, del flujo de datos que se ha de analizar y del tipo de métricas a calcular. El Análisis de gran cantidad de datos requiere de un conjunto de tecnologías BigData que combinan modelado de datos, depuración, almacenamiento, técnicas de indexación y búsqueda y procesado de datos.
  3. Visión de Negocio: Aunque la tecnología y la ciencia avanzan a pasos agigantados, toda la inversión en I+D+I que pueda hacer cualquier empresa necesita una visión de negocio. Hacer innovación requiere experiencia e inversión tanto en tiempo como en recursos y del mismo modo en que las neuronas de nuestro cerebro se conectan y aprenden, conectar los datos de las bolsas de empleo para dotarlas de inteligencia, requiere paciencia y trabajo enfocado.

LinkedIn, es una empresa muy reciente cuya tecnología ofrece productos con un alto valor añadido. En LinkedIn se ha utilizado ciencia, tecnología y sobretodo visión de negocio para ofrecer a sus clientes mas que un simple acceso a los datos: LinkedIn ofrece acceso a la información de valor.  Muchos piensan que con el modelo de LinkedIn las bolsas de empleo morirán. Sin embargo opino que pueden reaccionar, teniendo en cuenta que para competir en el momento actual, han de invertir en innovación y sobretodo en tecnología Big Data.

El futuro viene muy rápido y las grandes empresas actuales como LinkedIn, ya están ahí. Crecen de manera silenciosa pero con fuerza. En España ya hay más de 3 millones de usuarios que usan LinkedIn y en el mundo más de 225 millones, y ¡LinkedIn tiene la información laboral de 225 millones de personas ! Y no solo eso, LinkedIn conoce además todas las relaciones entre entidades, las guarda estructuradas, las analiza y genera recomendaciones. En mi opinión, LinkedIn  es uno de los mejores ejemplos de aplicación de tecnología Big Data y ciencia para ofrecer valor a la sociedad y este valor,  ¡se está transformando en un gran negocio!

M. Fernanda

enero 26, 2013