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Qué Hacemos

Nuestro modelo de negocio se basa en proporcionar un acceso sencillo, directo y escalable a los datos a todas las partes implicadas en una transacción.
  
Los modelos de negocio de datos actuales se basan en empresas que invierten cantidades crecientes de datos para obtener datos sesgados, parciales e incompletos de sus clientes existentes o potenciales y luego intentan utilizar esos datos a través de diferentes canales de comunicación para atraer su atención y estimular las ventas. 

El análisis del proceso de decisión de compra ha avanzado mucho en los últimos años gracias a la capacidad de analizar el comportamiento de los consumidores, tanto por medios técnicos (internet, cámaras web, reconocimiento facial, etc.) como por los avances en los modelos psicológicos y la neurociencia. Sin embargo, estos avances se enfrentan a la falta de datos adecuados necesarios para arrojar luz sobre cómo retener y mantener satisfechos a sus clientes. 

Los consumidores tienen ahora una gran cantidad de información al alcance de su mano que les permite comparar productos, seleccionar versiones, comprobar precios, etc. En consecuencia, los canales de comunicación tradicionales entre las empresas y los usuarios/consumidores son ahora ineficaces y su alcance está disminuyendo. Los nuevos canales de comunicación, incluyendo la publicidad programática, pueden ser eficaces pero sus ciclos de vida y su impacto son difíciles de predecir, lo que lleva a una frecuente asignación errónea de los recursos de publicidad y marketing. 

En consecuencia, aunque resulte paradójico, las empresas disponen ahora de más datos sobre sus clientes potenciales que nunca, pero la distancia entre cada una de ellas y sus clientes potenciales es cada vez mayor. 

A partir de lo anterior, la conversión, la retención de clientes, las tasas de rotación de clientes/usuarios y la retroalimentación de clientes/usuarios siguen siendo términos muy elusivos que sólo pueden inferirse a partir de datos indirectos a menudo recogidos por terceros para otros fines.  
 
Data Milling cubre este vacío proporcionando acceso directo a los datos pertinentes. 

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