{"id":63309,"date":"2013-07-12T00:00:00","date_gmt":"2013-07-12T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/bienes-de-consumo-los-datos-y-la-semantica\/"},"modified":"2022-03-22T11:00:47","modified_gmt":"2022-03-22T11:00:47","slug":"bienes-de-consumo-los-datos-y-la-semantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/bienes-de-consumo-los-datos-y-la-semantica\/","title":{"rendered":"Bienes de consumo, los datos y la sem\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"

En nuestra \u00faltima publicaci\u00f3n del blog, Big Box Power Driven by Data Management<\/em>, <\/em>hablamos del creciente poder de los datos en el entorno minorista. El sector minorista ha adoptado y puesto en marcha agresivos programas de gesti\u00f3n de datos que aprovechan sus crecientes bases de datos. Desde la satisfacci\u00f3n del cliente hasta la gesti\u00f3n del inventario, el comercio minorista prospera y crece gracias a la forma en que depende de datos precisos y oportunos. Uno de los retos a los que se enfrenta el comercio minorista es que tiene problemas de usabilidad de datos muy complejos con los productos y los datos no estructurados. Estos datos no estructurados pueden ser un obst\u00e1culo importante para sus operaciones.<\/p>\n

\"DL<\/a><\/p>\n

Si observamos el entorno del comercio minorista, encontramos que los productos o servicios se dividen en tres categor\u00edas:<\/p>\n

    \n

  1. \nBienes de conveniencia:<\/span>
    \n<\/strong> Compras frecuentes poco costosas, que implican poco esfuerzo para adquirirlos. Algunos ejemplos son la comida r\u00e1pida, los art\u00edculos de aseo y los productos de confiter\u00eda.<\/li>\n<\/ol>\n
      \n

    1. \nBienes de compra:<\/span>
      \n<\/strong> Productos que los consumidores no compran con tanta frecuencia como los bienes de conveniencia. Suelen costar m\u00e1s que los productos de conveniencia y los consumidores esperan tenerlos durante m\u00e1s tiempo, por lo que investigar\u00e1n antes de comprarlos.<\/li>\n<\/ol>\n
        \n

      1. \nProductos especiales:<\/span>
        \n<\/strong> Productos con caracter\u00edsticas o marcas \u00fanicas. Los consumidores no los comparan con otros productos, ya que tienen caracter\u00edsticas \u00fanicas. En su lugar, dedicar\u00e1n tiempo a buscar el lugar que vende el producto que desean. Los consumidores suelen estar dispuestos a viajar para comprar su producto y a pagar una prima.<\/li>\n<\/ol>\n

        Al estar \u00edntimamente familiarizados con la categor\u00eda a la que pertenecen sus productos, los minoristas pueden acceder y aplicar estrategias que apoyen la venta de ese producto. Tener este conocimiento es fundamental, ya que comprender la categor\u00eda les permite aplicar las estrategias de marketing y publicidad adecuadas. Sin unos planes de gesti\u00f3n de datos adecuados, estos esfuerzos perder\u00edan r\u00e1pidamente toda eficacia. Al trabajar en el proceso de definici\u00f3n y categorizaci\u00f3n de sus datos, la sem\u00e1ntica puede ser un problema importante. En una reciente entrevista con Nathan Krol, fundador y presidente de Data Ladder, \u00e9ste coment\u00f3 el tema:<\/p>\n

        \u00abDescubrir el significado sem\u00e1ntico a nivel de registro con datos semiestructurados de forma automatizada es muy importante. Reunir fuentes de datos separadas est\u00e1 surgiendo como una soluci\u00f3n empresarial necesaria, por lo que entender la sem\u00e1ntica y el contexto es fundamental para esta funci\u00f3n.\u00bb<\/em><\/p>\n

        Est\u00e1 claro que una gesti\u00f3n de datos adecuada y eficaz es fundamental para el entorno minorista. Dentro de eso, entender las categor\u00edas adecuadas de sus mercanc\u00edas permite al comercio minorista comercializar y vender su producto de forma eficaz. Es crucial para su \u00e9xito que los datos no estructurados se gestionen adecuadamente.
        \nEscala de datos<\/em>
        \n<\/a> y
        \nSoftware Product Match 2.5<\/em>
        \n<\/a> es la soluci\u00f3n adecuada para su negocio minorista. Esta soluci\u00f3n se adapta r\u00e1pidamente a la resoluci\u00f3n de problemas de usabilidad de datos muy complejos con el producto y los datos no estructurados. Descubrir\u00e1 que Data Ladder es el socio adecuado, con la soluci\u00f3n adecuada, para este momento.<\/p>\n

        \n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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