Éxito aumentó 47% ventas de tecnología con concepto Tecnamórate - larepublica.co

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Jueves , Abril 27, 2017

Éxito aumentó 47% ventas de tecnología con concepto Tecnamórate

La República

Bogotá_

Basándose en un estudio que concluyó que los colombianos en promedio demoran entre dos y tres meses escogiendo la compra de un dispositivo tecnológico, el Grupo Éxito decidió crear un formato de ventas de 3.600 metros cuadrados llamado Tecnamórate, el cual tiene un equipo de ventas especializados en asesorías de acuerdo a los distintos estilos de vida de los clientes.

Como afirmó María Fernanda Zuluaga, gerente corporativa de entretenimiento del Grupo Éxito, pensando en el proceso y el miedo que les da a muchos clientes al momento de comprar tecnología, “decidimos que debíamos ampliar los metros de los almacenes para llenarlos de más experiencia, que estén conectados a internet y encendidos, de manera que el futuro comprador pueda primero usarlo y vivirlo para después tomar una decisión para que esté seguro”. 

Con este concepto, que se lanzó hace tres meses en los almacenes Éxito de Barranquilla, Calle 80, Colina y Américas, la compañía ha logrado incrementar 47% las ventas de tecnología. Respecto a cada uno de los dispositivos, las ventas de televisores han crecido 82%; neveras, 90%; lavadoras, 67%; celulares, 24% y los computadores han crecido 22%. 

Con 130.000 clientes en estos almacenes, de los cuales 12.615 son nuevos compradores, Zuluaga manifestó que este proyecto también se une al momento de coyuntura económica e incertidumbre que el consumidor está percibiendo. “ La reforma tributaria, el proceso de paz, con un entorno social y político que ha llevado al cliente a un momento de duda, y esta desconfianza en productos de electrónica es especialmente impactante, porque la compra de este tipo de productos les genera mayor riesgo”. 

Con este formato, el Grupo Éxito espera llegar a otros de sus almacenes en Medellín, Cali, Cartagena y Bucaramanga.   

Para contactar al autor de esta nota:

Laura Fernanda Bolaños R

lbolanos@larepublica.com.co

Editor de esta nota:

Tatiana Arango

tarango@larepublica.com.co

HBR's Must Readas 2017: Los algoritmos también necesitan mánagers | Harvard Business Review en español

HBR's Must Readas 2017: Los algoritmos también necesitan mánagers | Harvard Business Review en español

TECNOLOGÍA

Los algoritmos son muy  listos pero necesitan un mánager que les guíe

por Michael Luca, Jon Kleinberg, Sendhil Mullainathan
trad. Teresa Woods
15.03.2017



Los algoritmos son muy listos pero necesitan un mánager que les guíe

El trabajo de la mayoría de los mánagers incluye hacer predicciones. Cuando los especialistas en RRHH deciden a quién contratar, están prediciendo quién será más efectivo. Cuando los profesionales de marketing escogen los canales de difusión que emplearán, están prediciendo dónde se venderá mejor un producto. Cuando los capitalistas de riesgo determinan si financiarán una start-up, predicen si tendrá éxito. Para realizar estas e infinidad de otras predicciones de negocio, las empresas de hoy cada vez recurren más a los algoritmos informáticos, que realizan operaciones analíticas de paso a paso a un ritmo y una velocidad impresionantes.

Los algoritmos hacen que las predicciones sean más precisas, pero también tienen sus propios riesgos, especialmente si no los entendemos. Abundan los ejemplos de gran repercusión. Cuando Netflix lanzó una competición de un millón de dólares (unos 917.000 euros) para desarrollar un algoritmo capaz de identificar las películas que gustarían a un usuario determinado, varios equipos de científicos de datos unieron fuerzas y crearon el algoritmo ganador. Pero el campeón se pensó para los DVD mientras los espectadores de Netflix hacían una transición hacia el streaming. Sus gustos cambiaron de formas que el algoritmo no era capaz de predecir.

Otro ejemplo nos llega desde las redes sociales. Hoy, muchas páginas web emplean algoritmos para decidir qué anuncios y enlaces presentar a los usuarios. Cuando estos algoritmos se concentran demasiado en maximizar la relación entre los clics obtenidos y las impresiones generadas (CTR), las páginas se ven ahogadas por artículos de mala calidad, son "cebos de clics". Aumentan las tasas de clic, pero la satisfacción general de los usuarios puede caer en picado.

Problemas así no son inevitables. En nuestro trabajo de diseño e implementación de algoritmos y de identificación de nuevas fuentes de datos, hemos observado que el origen de la dificultad a menudo no son errores informáticos de los algoritmos sino los errores que cometemos al interactuar con ellos. Para evitar dar un mal paso, los mánagers necesitan entender lo que hacen bien los algoritmos, qué preguntas contestan y cuáles no.
¿Por qué nos confunden los algoritmos?
Como demuestra un conjunto de pruebas creciente, humanizar los algoritmos hace que nos sintamos más cómodos con ellos. Esto puede resultar útil, por ejemplo, para el diseño de una función de llamadas automáticas. Es más probable que la voz de una persona de verdad consiga captar la atención de los usuarios que una voz electrónica. El problema fundamental, sin embargo, es que las personas tratan los algoritmos y las máquinas que los ejecutan de la misma manera que a un empleado, supervisor o compañero. Pero los algoritmos se comportan de forma muy distinta a los humanos, de dos maneras importantes:

Los algoritmos son extremadamente literales

En la última película de Los Vengadores, Tony Stark (también conocido como Iron Man) crea Ultron, un sistema de defensa de inteligencia artificial encargado de proteger la Tierra. Pero Ultron interpreta la tarea literalmente, y concluye que la mejor manera de proteger la Tierra consiste en destruir a todos los humanos. Ultron se comporta como el típico algoritmo: hace exactamente lo que se le manda e ignora cualquier otra consideración. Nos metemos en problemas cuando no gestionamos los algoritmos con cuidado.

Las páginas de redes sociales que de repente se vieron inundadas con cebos de clics cayeron en una trampa similar. Su objetivo final estaba claro: proporcionar los contenidos que resultarían más atractivos e interesantes para los usuarios. Para transmitir este objetivo al algoritmo, se elaboró una serie de instrucciones que encontrar contenidos sobre los cuales los usuarios harían más clics. Y no es un mal camino: la gente suele hacer clic en un contenido porque le interesa. Pero hacer selecciones basadas únicamente en los clics inundó las páginas de materiales superficiales y ofensivos que dañaron su reputación. Un humano entendería que los diseñadores de la página querían decir: "Maximizar la calidad, medido por clics" y no "Maximizar los clics incluso a costa de la calidad". Un algoritmo, en cambio, sólo entiende lo que se le ha dicho explícitamente.

Los algoritmos son cajas negras

En la obra de Shakespeare Julio César, un adivino le advierte a César: "¡Cuídate de los idus de marzo!". La recomendación estaba perfectamente clara: César tendría que cuidarse las espaldas. Pero, al mismo tiempo era completamente incomprensible. ¿Cuidarse de qué? ¿Por qué? César, frustrado por el misterioso mensaje, desestimó al adivino: "Es un soñador, dejémosle". De hecho, los idus de marzo resultaron ser malos días para el soberano. El problema fue que el adivino proporcionó una información incompleta. Y no dio ninguna pista acerca de lo que faltaba ni el grado de importancia de esa información.

Como el adivino de Shakespeare, los algoritmos a menudo pueden predecir el futuro con gran precisión, pero no nos cuentan ni la causa de un evento ni el por qué. Un algoritmo puede leer cada artículo del New York Times y decirnos cuál tiene las mayores probabilidades de ser compartido por Twitter sin necesariamente explicar por qué la gente se sentirá inspirada para tuitear acerca de él. También puede decirnos qué empleados tienen las mayores probabilidades de triunfar sin identificar qué atributos son los más importantes para el éxito.

Reconocer estas dos limitaciones de los algoritmos es el primer paso para gestionarlos mejor. Ahora, examinemos las otras medidas que puede tomar para aprovecharlos con mayor éxito.
Objetivos detallados y explícitos

Todos tenemos objetivos y directrices, pero también sabemos que el fin no siempre justifica los medios. Pueden existir metas simples (a menudo no pronunciadas) y contrapartidas. Podemos rechazar pequeños beneficios hoy a cambio de una mejorada reputación mañana. Podemos aspirar a la igualdad incluso cuando provoque dolores organizacionales a corto plazo. Los algoritmos, en cambio, perseguirán la consecución de un objetivo de forma casi obsesiva. La mejor manera de mitigar esto es expresar con una claridad cristalina todo lo que queremos conseguir.
Si le importa una meta simple, tiene que expresarla, definirla y cuantificar su importancia. En la medida en que estas metas son difíciles de medir, manténgalas presentes a la hora de actuar en base a los resultados de un algoritmo.

En Google (que ha financiado parte de nuestras investigaciones en otros temas), surgió un problema de metas simples con un algoritmo que determina qué anuncios mostrar a cada usuario. El profesor de la Universidad de Harvard (EEUU) Latanya Sweeney lo solucionó con un estudio. Encontró que cuando el usuario escribía nombres que normalmente correspondían a afroamericanos, como "Latanya Farrel", en una búsqueda de Google, le mostraba anuncios que se ofrecían a investigar antecedentes penales, pero no así cuando el usuario buscaba nombres como "Kristen Haring".

El objetivo cuantificable de Google de maximizar el número de clics sobre anuncios había dado paso a una situación en la que sus algoritmos, refinados con el paso del tiempo, estaban difamando a personas con ciertos tipos de nombres. Sucedió porque era más probable que la gente que realizara búsquedas con determinados nombres hiciera clic en la oferta de buscar antecedentes penales, lo cual provocó que se mostrara aún más esta oferta, creando así un bucle que se retroalimentaba. Probablemente este no fue el resultado deseado, pero a falta de metas simples, no existía ningún mecanismo para desviar el algoritmo de este camino.


Los algoritmos no entienden las contrapartidas;
persiguen su objetivo de forma casi obsesiva.
Observamos recientemente la importancia de las metas simples en acción. Uno de nosotros colaboraba con una ciudad de la costa oeste de Estados Unidos para mejorar la eficiencia de sus inspecciones de restaurantes. Durante décadas, la ciudad las había estado realizando sobre todo al azar, pero sometiendo los locales con infracciones previas a un mayor escrutinio. Elegir qué establecimientos inspeccionar es un trabajo ideal para un algoritmo, sin embargo. Nuestro algoritmo encontró muchas más variables que resultaba predictivas. El resultado fue que el departamento de salud podría identificar infractores en potencia con mayor facilidad para después encontrar infracciones reales con un número mucho menor de inspecciones.

A los funcionarios les encantó la idea de mejorar la eficiencia del proceso y querían avanzar hacia su implantación. Preguntamos si había alguna pregunta o preocupación. Después de un silencio incómodo, una persona levantó la mano y dijo: "No sé cómo comentar esto, pero hay un problema que deberíamos discutir". Explicó que en algunos barrios con poco espacio, tendían a producirse más infracciones. Resultaba que estos barrios también alojaban a porcentajes más altos de residentes de minorías con ingresos más bajos. No quería que el algoritmo se centrara de forma excesiva en esos barrios. Expresaba una meta simple relacionada con la equidad.

Nuestra solución fue incorporar ese objetivo al algoritmo al fijar un límite en el número de inspecciones a realizar dentro de cada zona. Esto cumpliría con el objetivo cuantificable, identificar los restaurantes con las mayores probabilidades de cometer infracciones, mientras respetaría la meta simple, asegurándose de no centrarse de forma excesiva en los barrios pobres.

Fíjense en el paso adicional que permitió incorporar metas simples: dar a todos la oportunidad de articular cualquier preocupación. Observamos que a menudo la gente formula metas simples en forma de preocupaciones, así que preguntar por ellas expresamente facilita una conversación más abierta y fructífera. También resulta crítico permitir que la gente sea cándida y sincera para que diga cosas que de otra manera no diría. Este enfoque puede destapar una variedad de problemas, pero los que observamos con mayor frecuencia se relacionan con la equidad y la gestión de situaciones sensibles.
Con un objetivo principal y una lista de preocupaciones en mano, el diseñador del algoritmo entonces puede incorporar contrapartidas. A menudo esto implicará ampliar el objetivo para incluir múltiples resultados, ponderados en función de su importancia.
Reducir la miopía

Una popular empresa de envasado de productos de consumo compraba productos baratos en China para venderlos en Estados Unidos. Seleccionaba estos productos después de ejecutar un algoritmo que predecía cuáles se venderían mejor. Efectivamente, las ventas se dispararon y progresaban bien, hasta que varios meses después los consumidores empezaron a devolver los artículos.
Resulta que la tasa sorprendentemente alta y regular de devoluciones podría haberse predicho (aunque el algoritmo no lo había hecho). Era obvio que a la empresa le importaba la calidad, pero no había traducido ese interés en un algoritmo que proyectara cuidadosamente la satisfacción del cliente. En su lugar, había pedido al algoritmo que se centrara de forma estrecha en las ventas. Finalmente, el nuevo enfoque de la empresa era llegar a predecir no sólo las ventas de los productos sino también cuánta gente disfrutaría de los productos y se los quedaría. Ahora la empresa busca ofertas para que los clientes se deshagan en elogios en Amazon y otras plataformas, y la tasa de devolución de productos se ha desplomado.

Esta empresa se topó con un escollo común a la hora de lidiar con algoritmos: los algoritmos tienden a ser miopes. Se centran en los datos que tienen a mano, los cuales se suelen relacionar con los resultados a corto plazo. Puede existir una tensión entre el éxito a corto plazo y los ingresos a más largo plazo y los objetivos corporativos más amplios. Los humanos entendemos esto de forma implícita; los algoritmos no, a no ser que se lo especifiquemos.

Este problema puede ser resuelto en la fase de definición de objetivos al identificar y especificar las metas a largo plazo. Pero al actuar en base a las predicciones de los algoritmos, los mánagers también deberían tener presente hasta qué grado el algoritmo concuerda con los objetivos a largo plazo.

La miopía también es la debilidad subyacente de los programas que producen contenidos de baja calidad al buscar maximizar el número de clics. Los algoritmos se optimizan para un objetivo que pueda ser medido sobre la marcha (si un usuario pincha en un enlace o no) sin que importe el objetivo a más largo plazo ni mantener la satisfacción de los usuarios con su experiencia en la página web.

De forma similar, la miopía puede ser un problema de las campañas de marketing. Consideren la típica campaña publicitaria de Gap con Google. Lo más probable es que de paso a un pico de visitas a Gap.com porque al algoritmo de Google se le da bien predecir quién hará clic sobre el anuncio. El problema es que el objetivo real es aumentar las ventas, no las visitas a la página web. Para afrontar esto, las plataformas de publicidad pueden recopilar datos de venta mediante una variedad de canales, como las asociaciones con sistemas de pago, e incorporarlos en sus algoritmos.

Los algoritmos se centran en los datos que tienen a mano,
que a menudo guardan relación con los resultados a corto plazo.
Es más, las visitas a las páginas web representan un comportamiento a corto plazo, mientras que el impacto longevo de los anuncios incluye los efectos derivados sobre la imagen de la marca y la repetición de visitas. Es difícil encontrar datos perfectos sobre tales efectos, pero las cuidadosas auditorías de datos pueden ayudar mucho. Los mánagers deberían limitar sistemáticamente todos los datos internos y externos que puedan ser relevantes para el proyecto en cuestión. Con una campaña de Google, los responsables de marketing de Gap podrían empezar por definir todos sus objetivos, como las altas ventas, las bajas devoluciones y una buena reputación. Entonces se podrían articular formas de medir cada uno de ellos. Las devoluciones de producto, las críticas por internet y las búsquedas con la palabra "Gap" serían unas buenas métricas. El mejor algoritmo entonces podría construir predicciones con una combinación de todos estos factores, calibrados en función de su importancia relativa.
Escoger los datos adecuados
Volvamos al ejemplo de los departamentos de salud que intentan identificar restaurantes con riesgo de causar intoxicaciones alimentarias. Como dijimos antes, las ciudades históricamente han inspeccionado o bien al azar o de acuerdo a los resultados de inspecciones anteriores. Al colaborar con Yelp, uno de nosotros ayudó a la ciudad de Boston (EEUU) a utilizar las críticas por internet para determinar qué restaurantes tenían las mayores probabilidades de incumplir los códigos de salud al crear un algoritmo que comparaba el texto de las críticas con datos históricos de inspección. Al aplicarlo, la ciudad identificó el mismo número de infracciones, pero con una reducción en la plantilla de inspectores del 40%, un aumento dramático de la eficiencia.

Este enfoque funcionó bien no sólo porque había muchos restaurantes a los que evaluar, sino porque las críticas de Yelp proporcionaron un genial conjunto de datos, algo en lo que no habían pensado demasiado las ciudades. Una crítica de Yelp contiene muchas palabras y mucha variedad de informaciones. Los datos también son diversos, porque son extraídos de distintas fuentes. En resumen, dista mucho de los datos generados por inspector con los que acostumbraban trabajar las ciudades.

Al seleccionar unas adecuadas fuentes de datos, tengan presente lo siguiente:

Cuánto más grande, mejor
Una trampa en la que suelen caer las empresas es pensar en el big data como simplemente muchos registros, por ejemplo, analizar un millón de clientes en lugar de 10.000. Pero esto sólo es la mitad de la cuestión. Imaginen que los datos se organizan en forma de tabla, con una fila para cada cliente. El número de clientes define la longitud de la tabla y la información de cada cliente determina el ancho de las filas. Y mientras que aumentar la longitud de los datos mejorará sus predicciones, la fuerza total del big data procede de la recopilación de amplios datos. Cada detalle adicional que se aprenda sobre un resultado es como otra pista más, y se puede combinar con pistas ya obtenidas. Los documentos de texto son una muy buena fuente de datos amplios, por ejemplo; cada palabra es una pista.

La diversidad importa
Los datos deberían ser diversos por lo que las diferentes fuentes de información no deberían guardar mucha relación entre sí. De allí nace la potencia predictiva adicional. Traten cada conjunto de datos como una recomendación de un amigo. Si los conjuntos de datos son demasiados parecidos entre sí, no existirá demasiada ganancia marginal de cada conjunto adicional. Pero si cada conjunto de datos dispone de una perspectiva única, se creará un valor mucho mayor.

Entender las limitaciones
Conocer lo que su algoritmo no puede decirle es tan importante como lo contrario. Resulta fácil sucumbir a la creencia infundada de que las predicciones realizadas en un contexto se podrán aplicar igualmente bien en otro. Eso es lo que impidió que la competición de Netflix de 2009 proporcionara un beneficio mayor a la empresa: el algoritmo que previó con precisión qué DVD querrían recibir los usuarios por correo no era para nada tan bueno a la hora de identificar qué película querrían ver por streaming en ese mismo momento. Netflix consiguió unos conocimientos útiles y una buena publicidad de la competición, pero los datos que recopilaba sobre DVD no se podían aplicar al servicio de streaming.

Los algoritmos emplean datos existentes para realizar predicciones acerca de lo que podría pasar en un entorno, una población o una hora ligeramente distintos. En esencia, se transfiere un conocimiento de un contexto a otro. Enumerar los motivos por los que el algoritmo podría no ser transferible a un nuevo problema y evaluar su significado es una sabia práctica. Por ejemplo, un algoritmo de infracciones del código de salud basado en críticas e infracciones anteriores en Boston podría resultar menos eficaz en Orlando, Florida (EEUU), donde el clima es más cálido y por tanto se enfrenta a distintos problemas de seguridad alimentaria.

También recuerden que la correlación no implica causalidad. Supongamos que un algoritmo prediga que los tuits cortos serán retuiteados con mayor frecuencia que los largos. Esto de ninguna manera sugiere que deberían acortar sus tuits. Es una predicción, no un consejo. Funciona como predicción porque existen otros muchos factores que guardan relación con los tuits cortos que los hacen ser efectivos. Por esto también falla como consejo: acortar los tuits no necesariamente cambiará esos otros factores.

Consideremos las experiencias de eBay, que llevaba años anunciándose en Google. EBay observó que la gente que veía esos anuncios eran más proclives a realizar compras en eBay que la gente que no. Lo que no observó fue si los anuncios (que se mostraron millones de veces) estaban incitando a la gente a visitar su página. Después de todo, los anuncios se mostraban deliberadamente a los probables compradores de eBay. Para separar la correlación de la causalidad, eBay realizó un largo experimento en el que se anunciaba al azar a algunas personas y a otras no. ¿El resultado? Pues, resulta que los anuncios eran por lo general inútiles, porque la gente que los veía ya conocía eBay y habría hecho compras allí de todas formas.

Los algoritmos capaces de realizar predicciones no eliminan la necesidad de tener cuidado a la hora de establecer conexiones entre la causa y el efecto; no son un sustituto para los experimentos controlados. Pero sí pueden hacer algo muy potente: identificar patrones demasiado sutiles para ser detectados por la observación humana, y utilizar esos patrones para generar indicios precisos e informar mejor a los procesos de toma de decisiones. El reto para nosotros es entender sus riesgos y limitaciones y, mediante una gestión eficaz, liberar su potencial extraordinario

Las 20 respuestas que le debe dar a un inversionista - larepublica.co

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Miércoles , Abril 12, 2017

Las 20 respuestas que le debe dar a un inversionista

123rf

Bogotá_

Iniciar un proyecto siempre será una tarea que requiere ejecutar varios pasos para lograr el éxito. Uno de ellos es el conseguir inversionistas que crean en la iniciativa, para ello se debe estar preparado para los cuestionamientos. Aquí 20 de ellos.

¿Cuál es el problema que resuelve tu tecnología, producto o servicio? Se trata de explicar qué hace la empresa, a qué se dedica, qué vende y si esta novedad viene a solucionar un problema de un determinado público o colectivo, o responde a una demanda. 

¿Cómo se resuelve ese problema sin su producto? Debe explicar qué otras alternativas existen hasta ahora en el mercado para dar respuesta a esa necesidad.

¿Por qué merece la pena solventar ese problema con su servicio? Explicar diferencias entre el producto nuevo y los que ya existen en el mercado y que lo hará atractivo para los consumidores. 

 ¿Qué hace el producto? Tener clara la finalidad de lo que se va a ofrecer. 

¿Cuáles son las principales características y beneficios de su servicio? Explicar cómo funciona la propuesta, qué posibilidades ofrece, qué ventajas aporta a los usuarios.

 ¿Cómo está protegido el producto? Los inversores que han diseñado el certificado señalan que esta es una cuestión muy importante para ellos y que pocos emprendedores se la han planteado cuando les presentan sus proyectos. Si la idea está protegida frente a terceros: si existe alguna patente de por medio, si hay códigos guardados en el caso de las tecnologías, si puede ser fácilmente copiado por un competidor. Igual sucede con el registro de la marca y el dominio de Internet.

¿Cuáles son sus principales competidores? Hay que estudiar quién hace algo parecido, en qué situación se encuentra, si va adelantado o no. Aunque pueda parecer algo negativo, el hecho de que ya haya mercado, usuarios o compradores de algún producto o servicio similar puede demostrarle al inversor las posibilidades de éxito de la idea.

¿Cómo se compara con la solución de tus competidores? Si su producto, servicio o tecnología es superior o inferior en términos de diseño, si está más avanzado o no tecnológicamente hablando o si es más o menos atractivo o seguro, por ejemplo. En definitiva, qué le hace mejor.

Marketing y ventas

¿Cuál es tu mercado objetivo? Identificar cuál es el público y el territorio al que te diriges.

¿Cuál es su tamaño? Tiene que haber estudiado el número de personas o empresas que componen el mercado al que  dirige.

¿Cuál es el crecimiento esperado de tu mercado? Ésta es quizá la más importante de las tres primeras preguntas en el apartado de marketing y ventas. Si el mercado objetivo al que se dirige está creciendo o menguando y qué previsiones de futuro tiene.

¿Cuáles son los segmentos del mercado objetivo? Hay que identificar los diferentes tipos de colectivos que forman el mercado al que se dirige.

¿Quién paga el producto y por qué? También es muy importante diferenciar entre quién consume el producto, servicio o tecnología, quién decide su uso o compra y quién lo paga, que dependiendo de la actividad pueden no ser los mismos.

¿Cuál es la estrategia y plan de expansión por segmento de cliente? No deben hacerse de forma general. Debe haber una para cada segmento del mercado objetivo.

¿Cuál es su estrategia y plan de expansión geográfica? Dónde va a lanzar su producto o servicio y las siguientes ciudades, zonas o países a los que llegará. No sólo dónde, también por qué: las razones.

Gestión y ejecución

 ¿Quiénes son los fundadores? Cuál es su bagaje: qué trabajos ha tenido, qué puestos ha ocupado, en qué empresas, qué otros proyectos ha lanzado o si ha participado en algún otro. Los emprendedores con MBA son más valorados.

¿Quién más forma parte del management? Indentificar qué otros directivos participan en la gestión de la empresa o tiene previsto que lo haga en el futuro, identificándolo con nombre y apellidos. Por ejemplo, si se tienen planes de contratar a alguien para el manejo de personal en caso de una expansión.

¿Quiénes son sus asesores y socios actuales? Quién lo asesora y en qué aspectos del negocio y cuáles son socios hasta ahora y qué le aportan además del capital. A veces los inversionistas aconsejan, incluso, regalar acciones a asesores de renombre interesados en un proyecto pero que no han invertido en él. Es una excelente carta ante otros interesados.

¿Cuáles son los hitos más importantes conseguidos hasta la fecha? Qué es lo más importante que ha logrado hasta el momento con su proyecto, tanto si ya está en marcha como si no. Si tiene acuerdos firmados, estudios de mercado realizados, si ha logrado préstamos bancarios, si ya genera ingresos o si ha realizado otras ampliaciones de capital previamente.

Para tener en cuenta

Son muchas las cosas que se deben tener en cuenta al momento de presentarse frente un posible inversionista. Andrés García, fundador de Dream Jobs, aseguró que lo importante en estos casos es tener todas las métricas del negocio, más en un entorno como el colombiano en donde es difícil conseguir inversiones y que además quiere conocer cómo serán los retornos. “El inversionista inicialmente quiere conocer cuáles son los objetivos en corto, mediano y largo plazo”, dijo García, quien agregó que la inversión es el premio para quien está realizando bien las cosas.

Las opiniones

Andrés García 
Ceo y fundador de Dream Jobs
“Es importante conocer las métricas del producto. El inversionista quiere saber cuáles son los objetivos  y cómo serán los retornos”.

Para contactar al autor de esta nota:

Ripe/Expansión

Editor de esta nota:

Ripe/Expansión

Un 33% de los consumidores demanda ya soluciones tecnológicas en las tiendas físicas

Un 33% de los consumidores demanda ya soluciones tecnológicas en las tiendas físicas

Un 33% de los consumidores demanda ya soluciones tecnológicas en las tiendas físicas

Un tercio de los consultados querría disponer de tablets en las tiendas para pedir por su cuenta productos agotados.// FOTO: ShopperTrak.

Un tercio de los consumidores europeos demanda que el comercio físico tradicional ofrezca soluciones tecnológicas de última generación en sus espacios de venta. Es una de las principales conclusiones a las que ha llegado ShopperTrak, compañía dedicada al 'Traffic Intelligence' y soluciones analíticas basadas en la localización, en la segunda parte del informe “Rediseñando el retail”. Centrado en el futuro del retail físico, este estudio se ha realizado en cinco mercados europeos clave: Francia, Alemania, Italia, España y Reino Unido, a través de encuestas personales.

Según el informe, a una cuarta parte de los consumidores le gustaría que el personal de atención en las tiendas llevara tablets para ver información del producto, su disponibilidad o conocer las valoraciones de otros compradores, y un 31 % de los mismos preferiría disponer de opciones de “tocar y pagar”, como los pagos efectuados con tarjetas contactless y Apple Pay. A un 24 % le gustaría una app móvil de “escaneo y compra” que le permita añadir objetos a su cesta a medida que se va desplazando por la tienda.

Colas automáticas

Un tercio de los consultados querría disponer de tablets en las tiendas para pedir por su cuenta productos agotados. Un amplio espectro de consumidores se muestra partidario de tecnologías para profundizar en las prestaciones y cualidades de un producto, como las etiquetas electrónicas (35 %) y códigos QR (26 %). Por otro lado, en lo que se refiere a la espera en las tiendas, uno de cada tres consumidores prefiere disponer de un sistema de cola automático que asigne a los clientes un lugar virtual destinado a evitar esperas de pie.

Destaca también que a un 27 % de los encuestados desearía usar probadores de realidad virtual que les permita probarse ropa sin hacerlo físicamente, y que tres de cada diez consumidores querrían recibir ofertas en su smartphone cuando están comprando en tienda, mientras que una cuarta parte (26 %) querría recibir notificaciones push cuando pase frente a una tienda, para que les anime a entrar. El 25 % de los consumidores visitaría más a menudo una tienda si se les ofreciera un incentivo exclusivo, y un 28 % gastaría más de ser así.

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LA TECNOLOGÍA NOS SALVÓ LA VIDA – retailnewstrends. Blog de LAUREANO TURIENZO

LA TECNOLOGÍA NOS SALVÓ LA VIDA – retailnewstrends. Blog de LAUREANO TURIENZO

5 marzo, 2017

LA TECNOLOGÍA NOS SALVÓ LA VIDA

“La tecnología nos salvó la vida” .  Quizá se trate de una frase, que en unos años seguramente dirá algún directivo de una gran empresa.  Y si me preguntan a mí qué tipo de tecnologías serán a las cuales se referirá ese directivo imaginario, apostaré por tres:  impresión 3D, la robótica, y por la realidad aumentada.  Y si aun así no se conforman y me piden que elija solo una, creo que me decantaría por la impresión en 3D.  Nos encontramos en la niñez de esta tecnología.  Pero la evolución va a un ritmo vertiginoso. Tan vertiginoso como, por desgracia, desconocido para muchos profesionales del retail.

Es tal el peso que tendrá esta tecnología en los negocios del retail que se me hace muy complicado explicárselo. No se me ocurre una forma mejor para explicarme que mostrarles esta foto:

El interior de la casa impresa en 3D. Fuente: Apis Cor.

Si yo les dijera que una casa se puede hacer en 24 horas, pensarían con toda razón que yo estaría bromeando. Pero desde hace exactamente tres días, su escepticismo será derrotado por la realidad.

Se trata de una casa construida en Rusia en 24 horas con una impresora 3D de hormigón.  El coste: 10.134 dólares (incluyendo el ventanas, puertas, acabados internos y externos: carpintería, pintura,  el cableado….) .El tamaño de la casa es de 38m2, lo que significa que cuesta $ 275 por metro cuadrado construido.

Contemplen cómo fue el proceso de construcción:

https://youtu.be/xktwDfasPGQ

Este puede ser el Nuevo esquema de la construcción de las casas en el futuro:

Al igual que esta tecnología probablemente cambiará la historia de la arquitectura, cambiará el rumbo de la mayoría de los sectores dentro del retail. Observen esta foto:

Fuente: Business Insider

La empresa BeeHex ha sacado al mercado una impresora de Pizzas llamada Chef 3D, y ya han anunciado que estas impresoras harán que sus clientes podrán seleccionar algún día sus alimentos a través de una aplicación en sus móviles, teniendo en cuenta sus necesidades de salud, y sus datos médicos. Y por supuesto, podrán personalizar sus pizzas. BeeHex ha comentado que “grandes empresas del sector” han mostrado su interés en estas impresoras, entre otras cosas por el tema de la personalización, y por la optimización en uso de materias primas sin la intervención de la mano humana (lean entre líneas: no mermas diarias por mala manipulación).  Las impresoras Beehex Chef 3D serán una de las “novedades estrella “en la International Pizza Expo del 27 al 29 de marzo en Las Vegas

¿Cómo se hace una pizza con una impresora? Vean este vídeo, colgado en la red hace poco tiempo

https://www.youtube.com/watch?v=1Et6SBD-8ic

Hace un año abrió en Londres sus puertas el primer restaurante cuyo menú al completo estaba realizado con Impresoras 3d. Su nombre: Food Ink.  Si tiene la suerte de conseguir una reserva, prepare más de 250 euros por comensal.

http://foodink.io/

¿En qué consiste la cocina realizada a partir de impresoras 3D? Un cocinero de prestigio hace los diseños en tres dimensiones de los platos en un ordenador, y el resto lo hace una impresora.  Hay quien hablan de la gran blasfemia culinaria del sigo XXI, pero muchos críticos del sector ortodoxo han aplaudido esta nueva forma de entender la gastronomía. Ventajas: este tipo de impresoras 3D permiten hacer confecciones absolutamente inéditas. La presentación es impactante visualmente.

No se trata de lo que yo opine de este tipo de forma de hacer comida, no siquiera se trata de lo que opinan ustedes, se trata de que es algo que llegará a nuestros hogares, o locales de restauración favoritos, en unos años. Son lógicas todas nuestras dudas y nuestra exorbitante incredulidad, como lo fue la de nuestros antecesores ante los platos precocinados, los colorantes artificiales, nitritos, sulfitos, antioxidantes…etc

Desde hace tiempo llevo leyendo mucho sobre esta tecnología. Este tipo de impresoras cuentan con capsulas que recuerdan a los cartuchos de tinta, y donde se cargan de los ingredientes. Las impresoras suelen estar conectadas a internet y tienen pantallas táctiles de tal suerte que pueden albergar cientos de recetas. El cocinero tras elegir la receta, simplemente tiene que introducir en las capsulas los ingredientes, dar a un botón, y observar cómo comienza la impresión.

Cómo pueden imaginarse, hay alimentos que aún no pueden procesarse con este tipo de máquinas. A día de hoy estas impresoras están dando muy buenos resultados con azúcares, chocolates fundidos, o alimentos picados. Vendría a ser como una manga pastelera, pero con una concreción sobresaliente.

Cambiemos de sector. Acudamos ahora a la moda. Admiren esta foto:

Fuente: L&R

¿Les gusta este vestido de bodas?…

Está realizado a partir de una impresora 3D, y ha paseado por una de las principales pasarelas de moda europeas… ¿De una impresora puede surgir algo tan bello? Me temo que sí.

¿Quieren ver cómo nace ropa de una impresora?

A día de hoy podemos ver por ejemplo vestidos, zapatillas de deporte, gafas de sol fabricados a partir de esta tecnología, pero es verdad que aún las calidades finales no son deslumbrantes, debido a las pocas materias primas que aceptan las impresoras actuales. Pero esto evolucionará vertiginosamente, y las calidades serán cada vez mejores al desarrollarse e incorporarse nuevas materias primas.

La situación es la siguiente: de esta tecnología leerán cada vez más a menudo que se trata de algo así como la implosión de una bomba nuclear en el corazón de todas las estrategias actuales dentro del retail. Pero si quieren saber mi opinión, simplemente se trata de volver a reinventarse, a reedificar los negocios dentro de los sectores del retail.  Se producirá la enésima evolución darwininana dentro del retail: las empresas más innovadoras saldrán reforzadas, y fenecerán las que piensen que el mundo gira en torno a ellos y que sus modelos de negocios perdurarán allá de los tiempos.

Vuelvo a repetirme. Este artículo no va de lo que yo piense. Ni siquiera de lo que ustedes piensen. Va de lo que sucederá.

Abandonemos el sector de la moda . Pongamos nuestros ojos en otra industria. La de la belleza. Una vez más L`oréal ha abanderado el uso de esta tecnología en su sector para presentar hace unos pocos meses una noticia rupturista:  estamos desarrollando una revolucionaria tecnología que ayudará a acabar con la calvicie para siempre.

L’Oreal, se encuentra en su mejor momento a sus más de 100 años. Nadie cómo ellos saben que el futuro es su presente, por eso emplean a casi 4.000 personas en sus departamentos de  I + D , y es la empresa del mundo que más patentes en nanotecnología.

L´orêal vuelve a deslumbrarnos: nos informa que se ha asociado con la empresa de biotecnología Poietis para desarrollar tecnología que imprimirá los folículos pilosos en 3-D in vitro.

Observen cómo se pueden regenerar el cabello con tecnología 3D printing

https://youtu.be/mxNs9drZtvM

Continuemos en este viaje a un futuro del que no regresaremos jamás.

¿Ven estas zapatillas Nike? Son bonitas, ¿verdad?

Fuente: Nike

Fueron diseñadas para Shelly-Ann Fraser-Pryce, la atleta jamaicana, bicampeona olímpica, de tal suerte que las estrenara en los Juegos Olímpicos de Rio. Hasta ahí una noticia más. Pero resulta que estas zapatillas fueron diseñadas mediante impresión 3D.

Esta tecnología modificará la fotografía actual que tenemos de las marcas y de los retailers. Adidas sabe que Asia ya no es tan rentable, y desanda los pasos para retornar a casa. Abre un centro piloto en Ansbach, Alemania, nutrido de robots e impresoras 3D, a través de las cuales elaborará zapatillas personalizadas ahorrando dinero, tiempos de producción y reduciendo operarios en las fábricas. Clarividentemente han bautizado la fábrica como Adidas Speedfactory. La producción (totalmente made in Germany) irá creciendo con los años. Adidas lanzó al mercado 301 millones de pares de calzado deportivo en 2015 y precisa producir 30 millones de pares más cada año para alcanzar sus objetivos de crecimiento para el año 2020.  Ellos piensan que Ansbach y sus futuras homologas fabricas le ayudarán en su propósito.

En esta suerte del fin de la deslocalización germinada a partir de la tecnología 3D printing, la robótica y la digitalización, Adidas sigue los pasos de empresas como la General Motors,  Boeing, Intel  o Caterpillar

Es la minimización de la cadena de producción. Es la repatriación de las industrias.

Sigamos. Pasemos a otro sector del retail. Los juguetes:

Fuente: 3D

El niño tiene en las manos una Locomotora impresa en 3D que se ajusta a las pistas LEGO.

Disney, Lego, Mattel…. Apuestan por esta tecnología desde hace tiempo. La tendencia es la customización de los juguetes a demanda.

¿Y qué me dicen de los muebles?

IKEA acaba de presentar en su colección 2017 la primera silla producida en tecnología impresión 3D.

 Fuente: Dezeen

Pero no todo son productos, también podemos hablar de Merchandising, de tiendas, de imagen.

Hace unas semanas, vi boquiabierto cómo Louis Vuitton abría una pop store en Sidney realizada con tecnología 3D. Una impresionante bóveda plateada realizada en un tiempo record que es imposible con los actuales médios convencionales. La empresa francesa hacia historia e ignauguraba una nueva forma de entender la decoración efimera de las tiendas.  Y uno debe emigrar en internet para conseguir información de este suceso, . Liliputenses noticias al respecto en los medios especializados españoles.

Fuente: Andy McCourt

Ojeen esta foto:

Fuente: Pinkbike

Se trata de la primera bicleta realizada totalmente a partir de una impresora y comercializada desde hace unos meses .

Esta bicicleta de montaña de doble suspensión ha sido fabricada con fibra de carbono y titanio por la empresas Robot Bike Company.

¿Quieren ver qué tal se va en esta bicicleta ya comercializada?:

https://youtu.be/hzIwtdyyfYU

Y quizá les gustaría montar en esta bicicleta con unas gafas como éstas:

Fuente: Kickfly´s

La empresa KICKFLY´s  acaba de lanzar al mercado a primeras gafas de sol realizadas con impresoras 3D y realizada a partir de plásticos reciclados. 3D is ecological

Los retailers están usando esta tecnología en sus tiendas como parte de la oferta que les ofrecen a sus clientes generalmente en forma de customización de productos.  Hace unos meses, leí que el gigante del retail , Lowe´s, siguiendo en su apuesta por la impresión 3D para dar un servicio personalizado a sus clientes,  está permitiendo a estos diseñar sus propios muebles y personalizar diseños estándares de la compañía.  O por ejemplo, también hace un par de meses Walmart puso a disposición de sus clientes en varias tiendas un servicio 3dprinting para personalizar los adornos de navidad ..

Esta tecnología es fascinante.  Las empresas del retail están obligadas a poner sus ojos día a día en la evolución de esta tecnología que cambiará el mundo, que nos cambiará a todos. Y todos los profesionales del retail deberían estar absolutamente atentos al desarrollo de la impresión 3D en las distintas áreas que pueden afectarle en su futura carrera profesional.  Y en este país los medios especializados deberían dedicar más artículos a este tecnología revolucionaria.

La impresión 3D desde mi punto de vista es una noticia excelente para las tiendas ya que abre campos abismales (junto con la realidad virtual), para que los retailers puedan ofertar a sus clientes productos diferenciadores y experiencias de compra inéditas hasta ahora. Hablo de la hiperpersonalización.

No crean cuando lean que dentro de unos años esta tecnología estará lo suficientemente desarrollada para hacer que cada hogar del mundo desarrollado tenga en su casa una impresora desde la que imprimirá sus joyas, alimentos, vestidos, juguetes, relojes favoritos, y esto supondrá el fin de las tiendas. Desde mi punto de vista, lejos de esa visión desesperanzadora, esta tecnología hará que el retail evolucione a pasos agigantados y que veamos nuevos y fascinantes escenarios en los cuales algunas empresas saldrán fortalecidas y donde los más inmovilistas lo pasarán mal. Personalmente creo que se avecinan tiempos memorables.

A su vez, afectará a otros pilares de los negocios retail. Estoy pensando en la cadena de suministros y  los procesos de fabricación. Muchos retailers pueden salir favorecidos, ya que estas tecnologías pueden generarles ahorros estructurales y a la vez la posibilidad de crear productos más rápidamente. La tecnología de impresión 3D puede significar necesidad de mínimas infraestructuras y más adaptabilidad de los negocios a las demandas de los clientes.

Es un enigma para mí hacia dónde irá por ejemplo el futuro de la fabricación de los productos. Sospecho que estas impresoras se incorporarán de alguna manera a los procesos de producción a gran escala antes de lo que pensamos.

Pero esta tecnología no abarca solo a los sectores dentro del retail, por ejemplo será clave en el futuro en los sectores de la medicina, el automóvil, el medioambiental, en el de la educación, o en el armamentístico. Hay usos ya de esta tecnología que son emocionantes. Por ejemplo se están imprimiendo colmenas para ayudar a las abejas a producir más miel.  O réplicas dentales. Se están imprimiendo prótesis de manos que ya se están implantado. Miren cómo sonríe un niño manco con su nueva mano desarrollada a partir de esta tecnología:

Creo que era la mejor forma de terminar este artículo. Por que seguramente ese chico algún día pensará que la tecnología, en parte, le salvó la vida.

Autor: Laureano Turienzo Esteban

Seeking New Challenges and opportunities  in Retail and consumer products industry

Professional with 20 years of experience in management positions in Retail in differents multinationals. Expert in omnichanel strategies, sales B2B & B2C, marketing, operations, ecommerce, CRM, social network and business strategy. Expert in procurement strategies and SAP

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