Las aplicaciones móviles deben basarse en los datos contextuales y analítica

Datos contextuales

Las mejores aplicaciones móviles aprovechan los datos contextuales, como la ubicación, hora del día, información de la transacción anterior y el tipo de dispositivo. Los sensores en los últimos dispositivos también proporcionan contexto físico, tales como datos de temperatura, humedad y movimiento. Mediante la comprensión de las transacciones anteriores  y la situación actual de un individuo, una empresa puede anticipar sus necesidades inmediatas y ofrecer experiencias apropiadas para la situación.

Por ejemplo, un técnico de una refinería de petróleo podría ver la información de la presión y la temperatura cristales inteligentes o en una tableta para entender si es seguro tocar una pieza de equipo para su reparación. Una aplicación móvil de gestión de relaciones con los clientes podría comprobar el calendario de un representante de ventas, extraer datos de múltiples aplicaciones y arrojar información con base en las citas del día, incluidos los registros de los clientes, noticias relacionadas con el cliente, los destinos, los inventarios del sistema ERP y los registros de llamadas de soporte.

Análisis de datos móviles

Si una organización no hace nada con los datos contextuales que los dispositivos móviles y los sensores del Internet de las Cosas (IoT) proporcionan, los datos no sirven para nada. El éxito de las estrategias móviles también se centra en el análisis para mejorar los procesos de negocio mediante la comprensión del dispositivo, qué está haciendo el usuario y mucho más. Por ejemplo, un minorista podría utilizar esta información para enrutar un usuario a través de una tienda, sugerir productos relevantes y mejorar la experiencia en la tienda con los datos correctos entregados en el momento adecuado.

También debe usar la analítica para recoger nuevos conocimientos sobre el negocio. Esta información difiere de lo que podría recibir a través de herramientas de inteligencia de negocio que les dicen lo que sucedió el mes pasado o la semana pasada. Estas son ideas en tiempo casi real. Una empresa podría combinar y analizar los datos para entender cómo los elementos tales como la escasez de fabricación de piezas, el cambio de precio, nuevos competidores o el mal tiempo están afectando a las ventas de productos de la semana, por ejemplo.

Almacenamiento en la nube

Las organizaciones deben utilizar la computación en la nube para almacenar y analizar datos de varios dispositivos conectados. Compañías como GE monitorean y analizan miles de puntos de datos de equipos industriales, tales como turbinas de gas y motores a reacción, en la nube. Posteriormente, puede enviar información procesable a las aplicaciones móviles de sus clientes, tales como el número de horas que una pieza de equipo puede funcionar de forma segura, cómo optimizar el uso de los equipos y cuándo es el momento para repararlo.

Las empresas también pueden aprovechar los servicios de análisis de datos en la nube para obtener información a partir de datos de terceros, tales como los feeds de las redes sociales, el clima y la información de precios. Un minorista podría integrar los datos del clima, el transporte y las redes sociales para decidir qué productos abastecer en tiendas específicas y qué promociones ejecutar.

Eventualmente, la combinación de datos de contexto, el análisis de datos móviles y la nube permitirán a las empresas construir procesos móviles que aprendan y sean predictivos. Pero en primer lugar, los líderes móviles deben construir una estrategia que utilice la tecnología de financiación y refresque toda la compañía para mejorar las aplicaciones móviles. Esto incluye buscar colegas de en los ámbitos de la computación en la nube y la analítica para ayudar a construir una estrategia coordinada en los tres dominios técnicos.