Hackathon TalentoTECH segmentación inteligente CCB virtual

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Reto de Hackathon: Segmentación Inteligente para Empresarios B2B

Contexto: La iniciativa Segmentación Inteligente busca ayudar a emprendedores y  empresarios que operan en el mercado B2B a segmentar de manera más efectiva  utilizando fuentes de información oficiales. A través de un enfoque basado en datos, se  pretende que los empresarios comprendan cómo los cambios económicos impactan  su actividad, ajustando así sus estrategias de negocio en tiempo real. 

Problema: Los empresarios enfrentan dificultades para interpretar y analizar datos  económicos de múltiples fuentes, como el sistema de información "MARO" de  Colombia Productiva y datos complementarios del DANE. Esto limita su capacidad  para identificar oportunidades de mercado y ajustar sus estrategias de ventas, tanto en  el corto como en el mediano y largo plazo. 

Objetivo del Reto: Desarrollar una solución que permita a los empresarios predecir  cambios en su actividad económica utilizando análisis de datos avanzados y  visualizaciones interactivas. 

Niveles de Implementación 

Nivel Básico: 

• Herramienta: Prophet 
• Descripción: Implementar modelos de predicción utilizando Prophet para  analizar series temporales de métricas económicas (ventas, empleo,  producción, entre otras), según fuente sugerida. 
• Resultados esperados: Predicciones a corto plazo (6-12 meses) de las  principales métricas económicas para los sectores seleccionados.
  

Nivel Intermedio: 

• Herramientas: Random Forest o Red Neuronal Recurrente (LSTM) • Descripción: 

o Utilizar Random Forest para predecir variables económicas a mediano y  largo plazo, considerando múltiples factores (inflación, empleo, etc.). o O bien, implementar LSTM para mejorar la precisión en la predicción de  series temporales complejas, teniendo en cuenta múltiples variables  simultáneamente. 

• Resultados esperados: Modelos que proporcionen predicciones más precisas  y ajustadas a la realidad del mercado.

Nivel Avanzado: 

• Herramientas: Combinación de Prophet, Random Forest y LSTM • Descripción: Desarrollar una solución integrada que combine los modelos de  Prophet, Random Forest y LSTM. 

o Usar Prophet para realizar predicciones iniciales, Random Forest para  refinar estas predicciones considerando otras variables económicas, y  LSTM para capturar patrones complejos en las series temporales. 

o Implementar simulaciones interactivas que permitan a los empresarios  ajustar variables clave y observar en tiempo real cómo estos cambios  impactan en las predicciones de su sector. 

• Resultados esperados: Un sistema robusto que ofrezca a los empresarios  predicciones precisas y adaptativas, mejorando así su capacidad para ajustar  estrategias de negocio en función de cambios económicos.
  

Resultados esperados 

Al finalizar este reto, se espera que los participantes presenten un prototipo funcional  que permita a los empresarios acceder a análisis de datos en tiempo real, facilitando la  toma de decisiones informadas y ajustadas a las dinámicas del mercado B2B, a través  de la comprensión de cómo los cambios económicos impactan su actividad y ajuste  y/o adaptación de sus estrategias de negocio en tiempo real. 

Recomendaciones: 

Aunque el reto, no define sector en específico, sería ideal que los equipos presenten su  solución con ejemplos relacionados con los sectores priorizados: energía, bienestar y  belleza, agua y economía circular. 

Fuentes de datos e información: 

1. MARO | Mapa Regional de Oportunidades.
   
2. Capacítate: aprende más acerca de MARO y cómo usarla como herramienta para las  empresas (youtube.com).
3. DANE - Históricos ise comunicados y boletines.
   
4. #DANEExplica - Indicador de Seguimiento a la Economía #ISE (youtube.com).
5. DANE - Índice de Precios al Consumidor -IPC- Histórico.
   
6. #DANEExplica - ¿Qué es y cómo se obtiene el Índice de Precios al Consumidor #IPC?  (youtube.com).
7. DANE - Índice de precios del productor (IPP).
   
8. #DANEExplica - Índice de Precios del Productor (IPP) (youtube.com).