martes, 28 de julio de 2015

Lecciones de auto-organización de las hormigas

Cómo organizar a las masas: las lecciones de las hormigas
Un crítico equilibrio entre la anarquía y el adocenamiento explica la cooperación eficaz
JAVIER SAMPEDRO - El País

Las hormigas intentan resolver uno de los experimentos del Weizmann. / EHUD FONIO/ OFER FEINERMAN

Un agente autónomo tiene muchas ventajas, pero cuando la tarea es demasiado pesada no hay más remedio que cooperar. Sin embargo, la cooperación entre agentes autónomos plantea dos problemas graves. ¿Cómo ponerlos de acuerdo para que todos tiren hacia el mismo lado? ¿Y cómo ajustar su comportamiento en respuesta a los retos del entorno? Una solución es copiar a las hormigas, que lo resuelven mediante un delicado equilibrio entre la anarquía y el adocenamiento.

El físico de sistemas complejos Ofer Feinerman y sus colegas del Instituto Weizmann de Rehovot, Israel, han sometido a la hormiga Paratrechina longicornis –una especie invasiva tan eficaz que ha colonizado los bosques y ciudades de todo el planeta— a toda clase de perrerías experimentales, como tener que transportar enormes piezas de comida o cambiarles la posición del nido al que tienen que regresar con ellas. Y han ido puliendo así sus modelos matemáticos para explicar el comportamiento colectivo de esos insectos. Presentan sus resultados en Nature Communications.

“La optimización del transporte surge de unas reglas de decisión que equilibran la individualidad y la docilidad”, dicen los autores

“A la escala de la hormiga individual”, escriben Feinerman y sus colegas, “la optimización del transporte surge de unas reglas de decisión que equilibran la individualidad y la docilidad”. Ser dócil es imprescindible para que todas las hormigas empujen en la misma dirección: basta que cada una copie a su vecina. Pero son unos pocos individuos particularmente bien informados los que pueden corregir la trayectoria de la turbamulta si ésta se dirige a un lugar erróneo. Lo que no es tan raro.

La individualidad, la docilidad y el sutil equilibrio se codifican en cada insecto –quien tiene un cerebro es la hormiga, no el hormiguero—, pero de la interacción entre esos agentes autónomos resultan propiedades nuevas. Este es el distintivo de un sistema emergente: un todo que es más que la suma de sus partes. El conjunto de hormigas se comporta de un modo bien conocido por los físicos: como un sistema cercano a una transición de fase.

Como el agua cerca del punto de congelación, donde se juega su naturaleza líquida o sólida, el sistema de hormigas se sitúa justo en la frontera entre el paseo aleatorio –la forma de andar de un borracho— y el movimiento balístico, que se dirige a un objetivo preciso. Por eso la llegada de una sola hormiga bien informada (una exploradora, o scout) es capaz de inclinar la balanza hacia la trayectoria correcta. Si el sistema de hormigas estuviera lejos de esa transición de fase, no habría manera de enderezar su conducta.

Logran transportar enormes piezas de comida o cambiarles la posición en el nido al que tienen que regresar con ellas
No es la primera vez que la cercanía a una transición de fase (a veces llamada “criticalidad”, o comportamiento crítico) se propone como un principio organizador de los sistemas biológicos. Los enjambres de abejas y las bandadas de pájaros se comportan también como sistemas críticos, y esa cercanía a una transición de fase les permite sus rápidas y espectaculares correcciones de rumbo. Experimentar con esos sistemas, sin embargo, plantea obvias dificultades y riesgos dolorosos. Las hormigas de Feinerman han resultado un sistema óptimo.

Importa reparar en que todos estos sistemas funcionan sin un control central. Es cierto que la hormiga exploradora puede ejercer un efecto drástico sobre el colectivo, como lo ejerce el pájaro que encabeza la V sobre la bandada que va detrás. Pero esos individuos en posiciones de privilegio no son quienes organizan el comportamiento de los demás: son quienes tienen la mejor información, pero las reglas del sistema no están en su cerebro, sino que emergen del conjunto. Más que verdaderos líderes, son auténticos listillos.

jueves, 16 de abril de 2015

Los algoritmos no están matando la cultura creativa

Algoritmos no están matando Cultura Creativa
Los algoritmos son fundamentalmente no creativa. Cada conjunto de números crujían, cada resultado calculado, necesita un componente humano igual y quizás opuesta a traerlo a la vida.
KYLE CHAYKA - Pacific Standard



El Registro Nacional de Cine ha recopilado una lista de las películas americanas más importantes en la historia, seleccionados por un panel de expertos con décadas de experiencia académica. En un estudio reciente de la Universidad Northwestern, un programa informático crujía datos públicos en línea para generar casi exactamente la misma lista sin experiencia humana requerida. Por métricas que analizan como ingresos de taquilla, citas de Wikipedia, y la clasificación de búsqueda de Google, este algoritmo fue capaz de mejores críticos de cine humanos en su propio juego.

El estudio, publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, sugiere que podemos utilizar métodos cuantitativos para llegar a lo que solemos ver como un juicio cualitativo de realización artística. Del mismo modo, un estudio de 2013 en la Universidad de Stonybrook encontró que con esta técnica de "estilometría estadístico", un tipo de sabermetrics para la cultura en lugar de béisbol un algoritmo capaz de predecir con un 84 por ciento de precisión que las novelas se convertirá en un éxito comercial. Empresas como Epagogix y defensores, como el ex profesor de estadística Vinny Bruzzese ofrecen análisis predictivo de guiones, así, intentar utilizar ecuaciones de adivinar simplemente que las secuencias de comandos funcionarán mejor.

Es fácil imaginar que estos algoritmos están matando la creatividad, que nos conduce por un camino a un dispositivo que escupe de nuevo los libros perfectos y guiones de cine como una versión literaria de coche auto-conducción de Google. Uno casi puede oír a los guionistas y novelistas recogidos del mundo gritando de angustia cuando contemplan su futuro irrelevancia. ¿Están los artistas van a ser sustituidos por programas de ordenador sin alma?

El software podría estar tomando un papel más importante que nunca en la creatividad cultural, pero por temor a su impacto no es por temor a que a diferencia de la prensa de Gutenberg mataría el arte de escribir en el siglo 15.

La paranoia es comprensible. Algoritmos ya gobiernan la mayoría de nuestras experiencias en línea, desde la selección de las historias que aparecen en nuestras noticias Facebook alimenta a decidir las fechas posibles en OkCupid. Están "conquistar el mundo", como una charla TEDx puso. Sin embargo, el miedo más grande de la mecanización, la noción aterradora que el arte creativo puede ser replicado tecnológicamente con sólo pulsar un botón, es infundado. Yo diría que más que nosotros sustitución, algoritmos computacionales En realidad nos proporcionan nuevas herramientas para reflexionar sobre nuestra propia cultura muy humano.

A pesar de que una escritura periodista artículos que los algoritmos pronto podrían replicar automáticamente a la Associated Press que ya está utilizando el software para generar sus informes sobre las ganancias corporativas, no estoy particularmente miedo de mi propia creatividad convirtiéndose en inútil. Eso es porque los algoritmos sólo son capaces de deducir las tendencias de los datos que se dan, decidir qué nuevos libros podrían ser piezas negociables o que de noticias convincente por juzgarlos contra ejemplos previamente exitosas. Carecen de una visión humana.

Ante esta incapacidad para "hacerlo nuevo", como Ezra Pound dijo, los algoritmos están atrapados en el pasado. Los grandes estudios y editoriales que dependen de análisis predictivo pudieron encontrar su trabajo de repente derivado en su intento de hacer sólo las apuestas asistido por ordenador más seguros posible.

Utilizando datos de la inspiración no es una práctica nueva. Amazon permite a los usuarios votar sobre los que los pilotos de televisión que produce. Netflix utiliza asimismo información sobre lo que los suscriptores ya miran a planificar su originales propios espectáculos-castillo de naipes se hizo porque los espectadores amaron La Red Social, que David Fincher también dirigió, así como la estrella Kevin Spacey. Estas estrategias imitar el efecto de los algoritmos de predicción sin que necesariamente el uso de ellos. Los escritores no han desaparecido ni tiene el mundo terminado, aunque la televisión puede ser un poco más aburrido como resultado.

Del mismo modo, Marvel y Warner Brothers están planeando decenas de películas de superhéroes de aquí a 2020. El último grupo de luchadores galácticas de gran presupuesto fue un éxito, por lo que los siguientes doce películas será, también, o lo que el pensamiento va. Puede haber un problema técnico, sin embargo, para ser eficaces, los algoritmos deben también cambian con sus audiencias, que eventualmente podría sufrir de agotamiento héroe imprevisto.

Mientras que atienden a la comerciabilidad podría ir en contra de la sensibilidad de algunos escritores, no es un pecado. Algoritmos predictivos exitosos también podría significar que los estudios hacen apuestas fuertes en sus películas independientes, incluso a medida que reducen el riesgo en sus títulos mega-presupuesto. Podría haber más espacio para complacer a la corriente principal y nichos de público por igual, además de fomentar el éxito sin precedentes rara como congelado, las niñas, o Jeff VanderMeer del Sur Alcance Trilogy.

Los algoritmos son una bala mágica. Claro, Hollywood podría saber que el público como las comedias extravagantes con dos protagonistas femeninas, pero que son esos personajes van a ser y lo que van a decir? La computadora no puede escribir un guión completo, ni de datos puede dar todas las respuestas. Debemos abrazar las formas algoritmos nos pueden ayudar en lugar de centrarse en cómo podrían hacer daño.

Los algoritmos son simplemente un punto de partida donde comienza el trabajo creativo real. Artistas y diseñadores visuales expertos en tecnología ya están mostrando cómo los algoritmos pueden aumentar la creatividad en lugar de reemplazarlo, con ecuaciones para abrir nuevos caminos creativos. De hecho, las computadoras podrían ser especialmente adecuado para encontrar justo lo que hace que el arte convincente. "Los algoritmos están diseñados para el procesamiento de la cultura humana," el artista londinense Mateo Plummer-Fernández dice.

El trabajo de Plummer-Fernández incluye esculturas abstractas y jarrones geométricas creadas por algoritmos repitiendo hasta que se forman formas que ningún humano podría imaginar. Las piezas nos muestran lo que parece cuando artistas y máquinas colaboran. "Algoritmos están profundamente hibridan con la actividad humana, de las intenciones de su programador a los datos humanos generados por las que se alimentan de", dice Plummer-Fernández.

En noviembre pasado, el artista Internet Darius Kazemi creado Generación Mes Nacional de Novela, una respuesta algorítmico al desafío anual novela-escritura de un nombre similar. En lugar de escribir una novela, Kazemi instó a los programadores a diseñar algoritmos que se salieron no sólo una idea para un programa de televisión, pero un manuscrito completo. Entradas a NaNoGenMo incluyeron un misterioso tomo faux-medieval por Liza Daly y un cómic detective noirish de Greg Borenstein. Cada vez que uno de estos algoritmos artísticas se ejecuta, un libro nuevo emerge, completamente único e imposible sin la ayuda de una ecuación.

Los nuevos libros no tienen sentido narrativo perfecto, de ahí la necesidad permanente de un editor humano. Pero tal es el defecto fatal de la cultura algorítmica. En realidad, es fundamentalmente poco creativo. Cada conjunto de números crujían, cada resultado calculado, necesita un componente humano igual y quizás opuesta a traerlo a la vida.

El futuro no es tan oscuro como la paranoia algoritmo podría sugerir. Así que anímate, novelistas reunidos: Software podría estar tomando un papel más importante que nunca en la creatividad cultural, pero por temor a su impacto no es por temor a que a diferencia de la prensa de Gutenberg mataría el arte de escribir en el siglo 15. Las nuevas herramientas tecnológicas tienen una manera de generar creatividad más humana, no menos.

martes, 14 de abril de 2015

Dinámica empresarial de vida y muerte de empresas

¿A dónde van las empresas cuando mueren?
Las empresas no pueden vivir para siempre, y el promedio de vida de una empresa que cotiza en bolsa cae. La buena noticia es que se conviertan en otras empresas.
BOURREE LAM - The Atlantic


Mike Segar / Reuters

En el trabajo económico clásico La naturaleza de la empresa, el economista Nobel Ronald Coase escribió acerca de por qué existen las empresas. El argumento de Coase era que las empresas reducir los costes de producción de bienes y servicios, porque es más fácil de coordinar personas y proyectos cuando todo se hace bajo un mismo techo. Pero hoy en día, la tecnología de las comunicaciones ha reducido drásticamente los costos de tener ciertos trabajos realizados fuera de la casa. ¿Serán las empresas vivir tanto como lo hacían antes?

No parece: Richard Foster, profesor de la Escuela de Administración de Yale, ha descubierto que el promedio de vida de una empresa S & P redujo de 67 años en 1920 a 15 años en la actualidad. Foster también encontró que, en promedio, una empresa S & P está siendo reemplazada cada dos semanas, y estima que el 75 por ciento de los S & P 500 empresas será reemplazado por nuevas empresas en 2027.

Con tantas empresas muriendo a un ritmo más rápido, lo que se da de ellos? ¿Son sólo va a pique? Un nuevo informe del Instituto de Santa Fe dice todo lo contrario: las empresas estadounidenses mueren para crear nuevas empresas o formar parte de otra empresa. En cuanto a una base de datos de 25.000 empresas 1950-2009, el grupo de investigadores empleó modelos matemáticos de la ecología teórica para mirar la vida útil de las compañías estadounidenses. Encontraron que las empresas que cotizan en bolsa se mueren a la misma velocidad, independientemente de la edad de la empresa o qué sector se encuentra. En su conjunto de datos, se encontró que la mayoría de las empresas viven alrededor de 10 años y la razón más común de una empresa desaparece es debido a una fusión o adquisición.

Este gráfico muestra los tamaños de 30.000 empresas que cotizan en bolsa, con unas ventas de estabilizarse ya que las empresas alcancen la madurez.

Los tamaños de las 30.000 empresas de Estados Unidos desde 1950 hasta 2009


Hamilton y Daepp / Santa Fe Institue

Los investigadores del Instituto de Santa Fe en cuenta que sus resultados son diferentes de lo que se ve en Europa y Japón. Este último es el hogar de más de 50.000 empresas que son más de 100 años de edad (incluyendo este 1300 años posada), aunque estas antiguas empresas familiares también están comenzando a enfrentar la mortalidad a la luz de la legislación sobre quiebras actualizada de Japón. Foster, por su parte, ha hecho un llamamiento a las empresas estadounidenses a abrazar la "destrucción creativa" en lugar de luchar contra ella.

sábado, 14 de febrero de 2015

Simulando la dinámica de avance escolar

La comprensión de la dinámica de la progresión escolar
Computational Modeling in Cognitive and Social Science Blog


Una visión general del modelo completo

Esta investigación se basa en la observación de que la progresión de grado en escuelas sudafricanas de bajos ingresos es sólo débilmente vinculado a la capacidad real y el aprendizaje como una consecuencia de la incapacidad de los (mal entrenado, baja calidad) maestros en estas escuelas para evaluar adecuadamente la competencia de su aprendices. Por tanto, el objetivo principal de este modelo es de entender con mayor granularidad de la relación entre la progresión de los estudiantes y profesores y los factores sociales. En particular, ¿cómo funciona la eficacia del profesor en la evaluación de la capacidad de los estudiantes, la oportunidad de aprender, los niveles de desempleo, y las diferencias salariales entre los trabajadores calificados y no calificados afectan las decisiones de los estudiantes sobre la asistencia escolar? Una contribución clave de este modelo es explorar la importancia relativa de estos en dos dimensiones: la repitencia y la deserción escolar de los estudiantes. Mientras que la repetición de grado es una función exclusivamente de la capacidad y la eficacia de evaluación docente, este resultado se alimenta en las tasas de deserción escolar, la creación de una relación dinámica entre estas dos variables.

El modelo consta de cuatro procedimientos secuenciales significativos que se producen durante un período de un tick (solo año), con cada tic que representa un solo año escolar. Agentes primer estudiante se crean con un nivel de habilidad innata (una vez que el modelo está en ejecución, esto representa sólo la adición de una nueva cohorte de 8s Grado), a continuación, los alumnos escriben un examen anual que se evalúa con cierta aleatoriedad, y luego decidir si no permanecer en la escuela sobre la base de esta prueba, su capacidad innata y diversos factores del mercado laboral. Por último, aquellos estudiantes que hayan superado la prueba y no han abandonado son promovidos al siguiente grado.


Más altos componentes estocásticos dan como resultados en un aumento de las tasas de abandono escolar y menos estudiantes que llegan a los grados superiores

Mientras que la calificación del estudiante promedio se mantiene aproximadamente en la media especificada en el modelo (62%), la mayor variabilidad en las puntuaciones de la prueba generada por la introducción de un componente estocástico en la evaluación produce mucho mayor variación de resultados de las pruebas en torno a la media, y por lo tanto mayor probabilidad de los estudiantes en su defecto. Esto a su vez genera una carrera escolarización prolongada. La escolarización de duración aumenta a medida que las perspectivas de empleo empeoran (abandonos disminuyen). Cada vez más clases pequeñas surgen en los diferentes grados superiores como el grado de aleatoriedad en la asignación de los aumentos de marca de prueba. Cabe destacar que una U invertida que aparece en la matrícula total en los escenarios de alta y media de desempleo. Bajo las condiciones del mercado de trabajo favorables (bajo desempleo), los estudiantes tienen pocos incentivos para permanecer en la escuela después de una mala evaluación de su capacidad. Sin embargo, como las condiciones del mercado laboral empeora, dos fuerzas en conflicto entran en juego - como aleatoriedad en incrementos de evaluación, los estudiantes son más propensos a abandonar (por lo tanto, observamos clases más pequeñas), sin embargo, un componente estocástico mayor también significa mayor número de suspensos (y por lo tanto más grande tamaño de las clases en cada grado). Los resultados sugieren que en el hecho de la alta tasa de desempleo, esta última prevalece, y permanecer en la escuela se convierte en una estrategia más exitosa para los estudiantes.

final_model

jueves, 27 de noviembre de 2014

Ley matemática de evolución que ayuda a simular los desplazamientos entre multitudes

La ley temporal matemática que gobierna el flujo de gente
Los peatones evitar chocar entre sí mediante la anticipación cuando sus caminos se chocan.

Ron Cowen - Nature


Caminando entre multitudes significa predecir el futuro. Al navegar por las zonas de alto tráfico, las personas ajustan sus caminos después inconscientemente calcular cuánto tiempo le tomaría a chocar con otra persona.

Los investigadores han llegado a esta conclusión mediante el análisis de vídeos de multitudes. Dicen que podría conducir al diseño más seguro de los espacios públicos y la ayuda en el desarrollo de métodos de multitud de vigilancia para evitar estampidas mortales.

Cuando el movimiento multitud científicos estudio, suelen modelar personas como partículas que se repelen entre sí, de manera similar a las cargas electrostáticas del mismo signo en movimiento. Skinner y sus colegas espera que la "fuerza repulsiva 'dependerá de la separación en el espacio entre los peatones, haciéndolos cambio de trayectoria cuando se acercan demasiado, a fin de evitar colisiones.

Si la analogía electrostática fuera correcta, la intensidad de la fuerza sería proporcional a la inversa del cuadrado de la distancia mutua, con la repulsión convirtiendo rápidamente más fuerte como dos personas se acercan entre sí. En cambio, el equipo encontró que la fuerza es proporcional a la inversa del cuadrado de la hora prevista para el próximo choque. En particular, los investigadores señalan, si dos personas caminan lado a lado - y por lo tanto no anticipan chocando juntos - pueden hacerlo a muy corta distancia, sin sentir la necesidad de poner más distancia en el medio.

"Lo que es interesante no es tanto la comprensión de una persona que navegue a través de una multitud, pero la promesa de predecir lo que las multitudes se hacen utilizando una regla simple", dice Skinner.

Esta norma describe con precisión el movimiento de las personas que navegan los campus universitarios en Israel y de los participantes en los experimentos de multitudes en Alemania, tanto de captura de vídeos. Además, las simulaciones mostraron que la ley de tiempo simple también reproduce muchas de las propiedades conocidas de las interacciones multitud (ver vídeo de arriba), como abarrotar pasajes estrechos alrededor y espontáneamente formando carriles.

Pero el modelo del equipo se rompe si la hora prevista para el próximo choque es más de tres segundos, dice Skinner. Esto puede reflejar la posibilidad de que las personas en una multitud no se preocupan por lo que pasará más allá de ese intervalo, dice.

Mehdi Moussaid, que estudia la conducta de la multitud en el Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano en Berlín, dice: "Lo bueno de este trabajo es que está basada en observaciones empíricas, y que el resultado es limpio: la misma ley exacta poder emerge de diferentes conjuntos de datos. "el modelo también podría ayudar a" predicciones afinar los movimientos de multitudes durante los eventos de masas, como la peregrinación a La Meca ", añade Moussaid, que ha estudiado el movimiento de las inmensas multitudes que convergen en la ciudad saudí durante el Hajj. "Pero cuando se trata de accidentes y desastres multitud de multitudes, la pregunta abierta es si la misma regla sigue siendo válida en condiciones de alto estrés, por ejemplo, durante el pánico y evacuaciones de emergencia."

Los autores admiten que la dependencia del tiempo que se considere que no puede dar cuenta de la stop-and-go de multitudes en el que la gente está tan cerca que presionan uno contra el otro, o para el inicio de movimiento caótico, o 'turbulencias', que se ha observado en crowds2 extremadamente densa. En tales situaciones, el modelo puede necesitar modificaciones, Skinner dice, porque la gente ya no pueden confiar en el tiempo proyectado para el próximo choque de navegar. Sin embargo, el modelo actual puede ser capaz de advertir cuando tales situaciones multitud peligroso están a punto de surgir, añade.

De hecho, el siguiente paso del equipo, dice el coautor del estudio, Stephen Guido de la Universidad de Minnesota en Minneapolis, es combinar la modelización con datos de cámaras de vigilancia y otros sistemas de peatones de seguimiento para detectar el estado actual de una multitud y predecir cómo lo hará cambiar con el tiempo. "La identificación de los problemas de multitudes antes de que lleguen a producirse tiene el verdadero potencial de salvar vidas", dice.

Skinner también espera para probar si el modelo se aplica al tráfico la carretera. Igor Aronson, un físico que es también en el Laboratorio Nacional Argonne, pero no fue parte del estudio, añade que la norma también podría ser aplicable a otros grupos de animales, como aves o peces.

Naturaleza doi: 10.1038 / nature.2014.16385

Referencias

Karamouzas, I., Skinner, B. & Guy, S. J. Phys. Rev. Lett., En prensa https://journals.aps.org/prl/accepted/a107cY1eJcf17a3de6e35df1ba811b0672913dedd (2014).
Helbing, D., Johansson, A. & Al-Abideen, HZ Phys. Rev. E 75, 046109 (2007).


domingo, 28 de septiembre de 2014

Movimientos de clientes dentro de una superficie comercial

Cómo la visualización de datos respondió una de las preguntas más inquietantes de los minoristas
by Gretchen Gavett

 

A veces es relativamente fácil saber lo que sus clientes están haciendo. En el comercio electrónico, los avances en el seguimiento y análisis han hecho posible que los minoristas a entender lo que los clientes individuales están haciendo antes de hacer una compra, y para recopilar y analizar los cientos y miles de puntos de datos para identificar tendencias.

Tiendas de ladrillo y mortero no han tenido la misma ventaja.

"Los minoristas están utilizando datos de escáner para rastrear lo que ocurrió en el punto de venta", dice Sam Hui, profesor asociado de marketing de la Stern School of Business de la Universidad de Nueva York. "Pero no tienen idea de lo que realmente está sucediendo en una decisión de punto de compra."

Esto está cambiando con la aparición del análisis de la ubicación. Tome Alex y Ani, que diseña y vende joyería, y Belk, una cadena de tiendas por departamento. Ambos han firmado con Prism Skylabs, una compañía de software, para trazar en la tienda el comportamiento del cliente.

Mediante el uso de las cámaras de seguridad existentes de una tienda, o la instalación de otros nuevos, Prism (sin relación con el programa de la NSA) es capaz de seguir el movimiento de los clientes de una tienda e identificar patrones. "No estamos realmente mirando a cualquier individuo; estamos viendo lo que un grupo de personas durante un período de tiempo de hacer ", dice vicepresidente de servicios gestionados Acantilado Crosbie. "Esa es la cosa realmente grande: Identificar lo que es un volumen de personas que lo hacen en un período de tiempo, y cómo usted lee esa información."

En muchos sentidos, Prism es la captura de los aspectos más simples de compras, sitios web de comercio electrónico aspectos ahora dan por sentado. "Los minoristas quieren saber qué partes de su tienda están ocupados, y donde los clientes particularmente tienda. ? Por lo tanto, si hay una promoción, cuando hace la gente se detiene allí y qué es lo que hacen "Prism también puede realizar un seguimiento de lo que ocurre en días individuales, o con el tiempo, el uso de un tablero de instrumentos como éste (en lugar de resmas de hojas de cálculo de Excel):



Estas visualizaciones de datos simples, con códigos de color permiten a los minoristas a su vez un piso de la tienda en una narración analítica. (Una nueva versión también toma en cuenta el tiempo.)

Prism también puede transmitir información sobre los movimientos de los clientes como un mapa de calor. Considere este ejemplo de Alex y Ani durante un programa piloto durante la temporada de vacaciones del año pasado, que rastreó el movimiento de clientes en el suelo sobre un período de tres semanas. El más rojo la ubicación, con mayor frecuencia se trafica:



Para jefe de tecnología Joe Lezon, los resultados fueron tanto útil y sorprendente. "Ahora sabemos que había una cierta área en nuestro pueblo las tiendas fue a más a menudo", me dijo. "También nos dimos cuenta de que el 98% de las personas que giró a la derecha la primera vez que entraron en la tienda." Lezon, junto con Alex y Ani jefe de merchandising y jefe de operaciones de ventas, se utilizaron los datos para informar a la colocación de productos.

En un caso, un producto de movimiento más lento se trasladó a un lugar más traficado, lo que resulta en un aumento en las ventas. Y cuando se cambió la ubicación de los elementos más populares de las tiendas, Lezon y su equipo fueron capaces de ver el proceso por el cual los clientes pudieron localizarlos.

Tanto Lezon y Greg Yin, vice presidente de Belk de la innovación, me dijeron que el mapeo de calor es particularmente valioso cuando se trata de maximizar el valor de la dotación de personal - asegurarse de que los clientes tengan un vendedor para ayudarlos, aliviar la carga de los momentos más intensos en las ventas asociados.

Yin dice también la recogida y visualización de estos datos ha ayudado a su compañía de probar en la tienda supuestos rápidamente. "No creo que estamos en un lugar en la industria en este momento en el que podemos invertir 12, 18 meses en un proyecto de largo [la investigación], porque la tecnología habrá cambiado para entonces", explicó. "No se trata de la construcción a cabo grandes y soluciones a largo plazo. Se trata de construir una base en nuestras tiendas y en línea para que podamos seguir como nuestros clientes se mueve ".

Y si bien hay algunas preocupaciones sobre la privacidad, Prisma, a diferencia de otros tipos de seguimiento de envío, promete un nivel de anonimato.

"Hemos tenido cámaras en las tiendas desde hace años," Yin me recuerda. "Pero lo bueno de Prism es que está anonimizar. No hay datos de carácter personal que se refleja porque todo agregada. "Al mismo tiempo, reconoce que" cuando estamos hablando acerca de la comercialización basada en la ubicación, realmente estamos hablando de personalización ".

Y cuando se trata de la personalización, tiene que haber un dar y tomar entre el cliente y la tienda; "La investigación muestra que muchos clientes están dispuestos a optar a este tipo de cosas todo el tiempo que hay una especie de [los beneficios] a cambio."

Señala, sin embargo, que el tipo de trueque con la información personal que se tradujo en tantos algoritmos de recomendación de éxito, por ejemplo, no se traduce necesariamente en la experiencia en la tienda. "Tenemos que entender que el cliente en línea es diferente que el cliente en la tienda, y que las expectativas pueden ser diferentes", dice. "Cuando te metes en el reconocimiento facial y tratando de evaluar los datos demográficos de un cliente entra en su tienda, entonces te estás metiendo un poco más de una zona gris."

Y cuando se trata de caminar sólo físicamente en una tienda, no hay forma real de un cliente de optar por convertirse en un punto de datos que, presumiblemente, podría hacer que la experiencia de compra mejor en el futuro. Un estudio de 2013 del Pew encontró que el 64% de los adultos estadounidenses borra sus cookies y el historial del navegador para ser menos visible en línea; incluso de Prism Acantilado Crosbie señala que más personas se están cambiando de su WiFi en las tiendas. Si bien la tecnología de prisma elimina las imágenes reales de los clientes - algo Crosbie dice es "lo correcto" para hacer - ser rastreado sigue siendo una parte oculta de la experiencia de compra.

Esto es aún más importante teniendo en cuenta el hecho de que las empresas están empezando a experimentar con cómo el análisis de localización pueden tanto mejorar la experiencia de los compradores y aumentar sus propias ventas. "Podemos correlacionar una ligera elevación en las ventas de productos de movimiento más lento", dice Lezon. "Pero, en general, esta es una medida difícil".

"Sin duda, nos pudimos ver, después de cambiar una pantalla, el tráfico realmente recogiendo allí", explicó Yin. "La siguiente pieza obvia es para ser realmente capaces de triangular algunas ventas contra eso."

Esas ventas son lo más importante en Yin. "Yo no vengo cada mañana y decir:" ¿Cómo voy a innovar hoy en día? Eso en realidad no existe ", explica. "La pregunta es, '¿Cómo impulsar el negocio? ¿Cómo podemos ofrecer una gran experiencia del cliente? ¿Cómo nos equipamos mejor nuestros socios? "

"Este es un momento muy interesante en el comercio minorista", continúa. "Todas estas tecnologías están empezando a unirse - ya sea móvil, ya sea sociales, si se trata de analizar una gran cantidad de datos - y se están uniendo para satisfacer al cliente. Al final del día, la comprensión del comportamiento del cliente en las tiendas y poder tomar acciones en que es un problema que estamos tratando de resolver ".

Para Joe Lezon, el objetivo final es el acoplamiento de los datos basados ​​en línea de un cliente y experiencia en la tienda.

"Mi situación ideal, para ser honesto, es: Gretchen, entras en mi tienda", me dice. "Yo sé quién es usted. Sé por qué estás allí: el cumpleaños de su hija es la próxima semana y que quiero comprarle un regalo. Al mismo tiempo, yo sé lo que usted ha comprado en el pasado, así que puede ayudar a dirigir a los productos adecuados ".

"¿Cómo se puede combinar todos los datos en conjunto para obtener una vista completa de 360 ​​grados del cliente? Ahí es donde sucede todo esto ".

Imagínese lo que la visualización podría ser similar.

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