Información sobre Negocios Digitales y ¿Con matrices simples o modelos predictivos complejos?

Interesante, Información sobre Negocios Digitales - 08/04/2014 9:30:02

"En este artículo se comparten algunas informaciones variadas sobre los negocios digitales. El objetivo es darte como lector algunas breves ideas para ilustrarte sobre este tipo de negocios, y a la vez motivarte buscar más información.
Un negocio digital es el desarrollo de bienes o servicios para obtener ingresos a través de canales digitales, como lo es el internet junto con elementos como blogs, redes sociales, páginas web, email marketing, etc.
Podemos clasificar los negocios digitales en 2 tipos: Negocio Digital Puro o Negocio Digital como extensión. Los negocios digitales puros se basan totalmente en el mundo digital, como son Facebook, Google, eBay, etc. Los negocios digitales por extensión tienen presencia tanto en el mundo físico como en el mundo online. Ej los bancos, Apple Store, Walmart, etc.
Modelos de Negocios Digitales
Existentes diferentes modelos de negocios digitales. Los más conocidos son: el e-commerce o comercio electrónico, infoproductos o productos digitales, publicidad online, diseño web, etc.
El e-commerce o comercio electrónico es uno de los más lucrativos, con casos como eBay, Amazon o Mercado libre. Este consiste en vender productos a través de internet por medio de las llamadas e-stores o tiendas online. Existen websites como Shopify o Webnode que se especializan en ayudar a personas comunes sin muchos conocimientos técnicos a iniciar en el mundo del ecommerce.
La publicidad online a través de banners y sistemas como Google Adsense es el modelo más usado de negocio digital. Los Blogs y diarios digitales utilizan mucho este modelo de negocios digitales. El éxito en la publicidad online depende de tener mucho tráfico de calidad llegando a tu blog o website.
Los productos digitales o infoproductos son el mejor sistema de negocios para los apasionados con enseñar. Requieren de un muy buen trabajo en la elaboración del producto y de su difusión. Pueden generar ingresos residuales para largos años si se hacen bien. Los ebooks o video cursos son los productos digitales con cada vez más auge en el mercado digital
Los programas de afiliados te permiten ganar dinero refiriendo productos de otras personas o compañías.
Para más información sobre negocios digitales, visita la sección de marketing y negocios por internet del Blog de tumarcaO. Miguel Ceballos con ustedes, ¡nos vemos en otro artículo!
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Información: Toma de decisiones: ¿Con matrices simples o modelos predictivos complejos? - 18/09/2013 3:33:58

" Matrices estratégicas frente a modelos predictivos complejos.
Por Ignacio Gavilán.
Blue Chip.

Desde hace ya varios años, entre el arsenal de herramientas del análisis estratégico y también el análisis de posicionamiento de productos e incluso de personas, se intenta entender realidades complejas mediante el uso de modelos simples.

Modelos simples

En muchas ocasiones, estos modelos simples adoptan la forma de una matriz de cuatro cuadrantes. Se establecen dos ejes de coordenadas con dos atributos ortogonales y una clasificación ambigua del tipo alto / bajo. Cada eje se subdivide en dos y el cruce de ambos genera cuatro cuadrantes... una matriz simple. Según los modelos, a cada uno de esos cuadrantes se le asigna una forma de tratar los elementos que en ella se encuadran o bien, simplemente se clasifican los elementos en uno de esos cuadrantes.

Por si esto deja más claro de qué estamos hablando, recordemos, por ejemplo, el análisis DAFO de posicionamiento estratégico, la matriz del Boston Consulting Group para el análisis de una cartera de productos o el cuadrante mágico de Gartner para clasificar empresas y/o productos en un cierto campo.

En áreas ya no ligadas al análisis estratégico o de mercado, podríamos, y sólo por poner algún ejemplo, citar la matriz Eisenhower para la gestión del tiempo o la ventana de Johari acerca de la personalidad y su manifestación exterior.

Existen otros modelos que simplifican la realidad aunque no adopten la forma de matrices. Mencionemos, por ejemplo, el modelo de las 5 fuerzas o el de la cadena de valor de Michael Porter para el análisis estratégico o la famosa pirámide de Maslow sobre necesidades y motivaciones.

En todos los casos, la táctica es hacer modelos muy simples, reducir una realidad tremendamente compleja a representaciones simplificadas que nos permiten entender, analizar, clasificar y decidir cursos de acción más o menos genéricos. En cierto sentido, en su simplicidad reside precisamente su virtud.

Modelos complejos

Hoy día, con el explosivo auge de las tecnologías de la información, con el espectacular crecimiento de las capacidades de computación y con el desarrollo de algoritmos complejos de análisis y explotación de la información, se nos pueden estar abriendo posibilidades nuevas.

Existen un arsenal de técnicas, algunas novedosas, otras no tanto que, si bien precisan de unas capacidades computacionales elevadísimas, son capaces de proporcionar resultados fiables, basados en datos reales y con entradas complejas. Estaríamos hablando, desde técnicas más tradicionales como los modelos econométricos o las redes neuronales, a técnicas más modernas como el análisis de redes complejas o la explotación del denominado Big Data.

Al explosivo aumento de las capacidades de computación se une la ubicuidad de terminales que pueden actuar como sensores, en el sentido de servirnos como puntos de generación, recogida o medida de información. No es ya sólo la generalización del uso del ordenador personal, ni siquiera se trata sólo del espectacular aumento del uso de smartphones o tablets, que añaden a sus capacidades de procesamiento y comunicación, la posibilidad de geolocalización.

Es que, a todo esto se añaden Terminales Punto de Venta, medios de pago, máquinas de check-in o vending y un sin fin de dispositivos que pueden recoger y transmitir información. El desarrollo del M2M, del Internet de las cosas, hace que, incluso, elementos y sensores que antes estaban fuera del flujo general de información, se unan a él.

Se conjugan además, por un lado, la recolección de ingentes cantidades de datos de tipo numérico/objetivo mediante sensores y terminales, a la obtención de datos de comportamiento o preferencia mediante análisis de navegación, resultados de compras o interacciones sociales.

¿Qué tenemos, pues? Tenemos tres cosas:

Datos muy ricos y muy abundantes
Grandes capacidades de computación
Algoritmos capaces de analizar la complejidad y obtener conclusiones

En ese contexto ¿para qué necesitamos la simplificación? ¿Por qué recurrir a modelos simplificados y no apostar directamente por el análisis complejo?

El valor de los modelos simplificados

Más o menos, esto es lo que se preguntan Mikael Krogerus y Roman Tsch
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