Digital Business: nuevos modelos, recursos y aplicaciones

Ya no se trata únicamente de tener presencia en internet o de automatizar procesos, sino de repensar la propuesta de valor desde su núcleo, diseñar modelos de negocio centrados en el cliente digital, y construir organizaciones capaces de adaptarse con agilidad a una transformación digital donde los entornos son impredecibles.

Este artículo se guía por investigaciones, estudios de caso y análisis realizados por expertos en el sector, docentes del faculty de la Escuela de Negocios ADEN, con el fin de ofrecer una visión integral sobre la evolución de los negocios digitales en América Latina y el mundo.

Lejos de limitarse a un fenómeno tecnológico, el Digital Business plantea un cambio profundo en la manera de liderar, operar y competir. Afecta la cultura organizacional, el diseño de productos, los procesos internos, la experiencia del cliente, las estrategias de marketing y, sobre todo, las decisiones estratégicas que definen el futuro de las empresas en torno a su transformación digital.

Diferencias entre transformación digital y digitalización

Aunque muchas veces se utilizan como sinónimos, la transformación digital y la digitalización no significan lo mismo. Digitalizar implica incorporar tecnologías para mejorar procesos existentes. Es un cambio operativo: automatizar tareas, migrar archivos al entorno digital, implementar software de gestión, entre otros ejemplos.

En cambio, la transformación digital va mucho más allá: se trata de rediseñar completamente la lógica del negocio, desde la propuesta de valor hasta la experiencia del cliente, aprovechando las capacidades digitales. Parte de una pregunta esencial: ¿Cómo aprender a detectar oportunidades digitales para mi negocio? Es un proceso estratégico, cultural y organizacional, que implica adaptabilidad, visión de largo plazo y liderazgo digital.

Mientras la digitalización optimiza lo que ya existe, la transformación digital crea nuevas formas de operar y generar valor. Es, en esencia, un cambio de paradigma.

Nuevos modelos de negocio

Los modelos de negocio tradicionales están siendo desafiados por propuestas digitales que priorizan la escalabilidad, la personalización y la experiencia del usuario. Plataformas como Uber, Airbnb, Mercado Libre o Rappi ilustran cómo la intermediación, la descentralización y el uso de datos pueden dar lugar a modelos completamente disruptivos.

Entre los modelos más relevantes en el ecosistema digital actual se destacan:

• Plataformas multi-sided: conectan distintos tipos de usuarios (como compradores y vendedores) mediante una misma infraestructura digital.
• Freemium: ofrecen servicios gratuitos con funcionalidades limitadas y versiones premium pagas.
• Suscripción: priorizan la recurrencia sobre la venta única, generando relaciones de largo plazo con los usuarios.
• Basados en datos (data-driven): el modelo de negocio se apoya en la recopilación, análisis y monetización de datos de usuarios.

Estos modelos no solo exigen capacidades tecnológicas, sino también una visión innovadora del cliente, una cultura ágil y estructuras organizacionales flexibles. Para conocer más tendencias en la región lee El futuro de los negocios digitales: ¿Qué nos espera en 2025? Una guía completa y actualizada de estos primeros meses del año, redactada por Andrés Roa, experto en innovación, transformación digital y marketing digital.

Principios para el diseño de una estrategia de transformación digital

Diseñar una estrategia digital no consiste simplemente en adoptar herramientas tecnológicas, sino en alinear los objetivos del negocio con las capacidades de transformación digital disponibles. Para lograrlo, es clave tener en cuenta los siguientes principios:

• Centrarse en el cliente digital: comprender sus expectativas, hábitos y canales preferidos. La experiencia del cliente debe ser el eje.
• Adoptar una mentalidad ágil: trabajar con ciclos cortos, pruebas constantes y apertura al cambio.
• Fomentar la cultura digital: formar equipos con mentalidad colaborativa, orientación al dato y apertura a nuevas tecnologías.
• Integrar capacidades analíticas: usar datos para tomar decisiones informadas y anticipar tendencias.
• Desarrollar arquitectura flexible: sistemas escalables, conectados y seguros que permitan adaptarse al crecimiento del negocio.

Una estrategia digital bien diseñada no solo mejora los resultados actuales, sino que prepara a la organización para competir en escenarios futuros cada vez más dinámicos.

¿Cómo transformar la cultura empresarial y la gestión del talentos?

Uno de los desafíos más profundos que enfrentan las organizaciones en proceso de transformación digital es cómo transformar la cultura empresarial para adaptarse a nuevos entornos, formas de trabajo y tecnologías. 

La experta en marketing estratégico y digitalización de negocios, Elvia Zacher, sostiene que la transformación cultural debe abordarse como un proceso estratégico. En su más reciente publicación Transformación Digital, destaca que “este cambio exige un liderazgo empático, comunicación clara, y una participación activa de todos los niveles de la organización”.

Es crucial identificar resistencias internas, fomentar un clima de confianza, y alinear los valores corporativos con los objetivos digitales. Solo así la cultura organizacional podrá acompañar la innovación y los nuevos modelos de negocio.

Además, uno de los aspectos más desafiantes es la convivencia generacional en empresas. Hoy conviven distintas generaciones (Baby Boomers, Gen X, Millennials y Gen Z) con expectativas, motivaciones y habilidades diversas. Gestionar esta diversidad no es un obstáculo, sino una oportunidad para crear equipos complementarios, fomentar el aprendizaje mutuo y potenciar la innovación desde múltiples miradas.

Crear una verdadera marca empleadora

Para sostener una transformación cultural profunda, es esencial desarrollar una marca empleadora sólida que inspire, motive y retenga al talento. Esto implica mucho más que beneficios materiales: se trata de construir un entorno donde las personas se sientan valoradas, escuchadas y desafiadas.

La motivación en procesos de transformación digital nace del propósito compartido, del reconocimiento y de la posibilidad de crecer profesionalmente.

Asimismo, el nuevo contexto exige nuevas habilidades y competencias: pensamiento analítico, alfabetización digital, capacidad de adaptación, inteligencia emocional, aprendizaje continuo, entre otras. Invertir en el desarrollo profesional y generar rutas de crecimiento claras es clave para atraer y fidelizar al talento digital.

Metodologías ágiles y diseño de negocios 

En un entorno de cambio acelerado y disrupción constante, las empresas necesitan herramientas que les permitan adaptarse rápidamente, innovar y crear valor. Aquí es donde entra en juego el diseño de modelos de negocio innovadores junto con la aplicación de metodologías ágiles.

Elvia Zacher subraya que Agile es una metodología clave para enfrentar la transformación digital. No se trata únicamente de un marco de trabajo, sino de una verdadera filosofía que promueve equipos multidisciplinarios, colaboración continua, respuestas rápidas al cambio y entregas incrementales de valor. Aplicar este enfoque reduce el riesgo de grandes fracasos y potencia la capacidad de innovación.

Entender cómo aplicar metodologías ágiles implica adoptar una mentalidad flexible, orientada al cliente y al aprendizaje constante. A diferencia del enfoque tradicional Waterfall, donde los procesos son secuenciales y rígidos, Agile permite iterar, corregir y evolucionar a medida que se avanza, con mayor cercanía al usuario final y al contexto de mercado..

Design Thinking: empatía para innovar con impacto

Esta metodología se estructura en cinco etapas —empatizar, definir, idear, prototipar y testear— que permiten desarrollar soluciones creativas y viables, reduciendo el riesgo de invertir en ideas desconectadas del cliente. 

Elvia Zacher resalta que Design Thinking favorece la colaboración interdisciplinaria y promueve una cultura organizacional donde el error no se castiga, sino que se convierte en una oportunidad de aprendizaje. Su aplicación va mucho más allá del diseño de productos: puede utilizarse para repensar procesos internos, experiencias de servicio o incluso modelos de negocio completos.

Lean Startup: experimentación constante para validar el valor

En lugar de lanzar grandes productos o servicios al mercado, esta metodología propone desarrollar un Producto Mínimo Viable (MVP) que permita testear hipótesis clave con la menor inversión posible.

El ciclo construir–medir–aprender es el corazón de Lean Startup: construir algo sencillo, medir su impacto real y aprender rápidamente para iterar. Así, las organizaciones pueden descubrir si están resolviendo un problema real antes de invertir tiempo y dinero en desarrollos complejos. Esta filosofía es esencial para quienes buscan generar modelos de negocio innovadores con bajo riesgo y alta capacidad de adaptación.

Business Model Canvas: visualizando la lógica del negocio

Diseñar un modelo de negocio sólido y flexible es clave para sobrevivir y crecer en entornos inciertos. El Business Model Canvas, creado por Alexander Osterwalder, se ha convertido en una herramienta indispensable para visualizar, analizar y rediseñar la lógica con la que una organización crea, entrega y captura valor.

Dividido en nueve bloques —segmentos de clientes, propuesta de valor, canales, relaciones, ingresos, recursos, actividades, socios clave y estructura de costos—, permite tener una visión sistémica del negocio. Esta herramienta es especialmente útil cuando se trabaja en equipos diversos y se necesita alinear perspectivas estratégicas.

Elvia Zacher recomienda el uso del Canvas en etapas tempranas de diseño de soluciones, en procesos de reinvención empresarial y como complemento perfecto de metodologías como Design Thinking y Lean Startup. Integrar estas tres metodologías permite a las organizaciones moverse con rapidez, claridad y coherencia frente a los desafíos de la transformación digital.

Diseño de arquitecturas de negocio

La transformación digital no puede sostenerse sin rediseñar los mapas organizacionales, los procesos clave y los sistemas de información. El primer paso para saber cómo reinventar los modelos de negocio y mejorar la experiencia del cliente se encuentra en el diseño de arquitecturas de negocio: un enfoque integral que busca alinear la estructura interna con los objetivos estratégicos y las necesidades del mercado. 

Zacher plantea que uno de los grandes desafíos actuales es lograr satisfacer simultáneamente a clientes, inversores y otros grupos de interés en un contexto volátil y competitivo. En su libro Transformación Digital, critica abiertamente la estructura tradicional basada en departamentos rígidos, que suele generar conflictos, pérdida de visión sistémica y escasa colaboración entre áreas.

Esta lógica organizacional obsoleta, señala, da lugar a una especialización excesiva y objetivos aislados que afectan negativamente la experiencia del cliente y disminuyen el valor percibido de la marca.

Como alternativa, propone construir modelos de gestión más integrados, con equipos diversos que trabajen de forma colaborativa, impulsados por la mejora continua, la creatividad y una cultura organizacional dinámica. Este tipo de arquitectura promueve una visión transversal del negocio y permite a la empresa adaptarse con mayor agilidad a los cambios del entorno.

Nuevos criterios para adoptar la transformación digital

Este nuevo ecosistema requiere que las organizaciones desarrollen capacidades analíticas, culturales y estratégicas para innovar sin perder de vista la experiencia del cliente ni los objetivos del negocio.

¿Qué es la hiperconectividad y por qué importa?

La hiperconectividad hace referencia al estado en el que personas, dispositivos y sistemas están conectados de forma continua e inmediata. Esta condición habilita nuevas formas de trabajo, comercio y comunicación. 

En las empresas, la hiperconectividad potencia el uso de herramientas colaborativas, permite monitoreo en tiempo real y facilita la personalización masiva. No obstante, también plantea desafíos en términos de seguridad digital, especialmente en pymes, que suelen contar con menos recursos para proteger su infraestructura.

¿Cómo aplicar IoT en retail?

Uno de los sectores más beneficiados por el Internet de las Cosas (IoT) es el retail. A través de sensores, etiquetas inteligentes y sistemas de análisis en tiempo real, las tiendas pueden monitorear el comportamiento de los clientes, optimizar el inventario y automatizar procesos logísticos. 

Por ejemplo, una cadena puede instalar sensores en góndolas para detectar niveles de stock o usar cámaras con IA para estudiar flujos de circulación. Estos ejemplos de uso de IA en empresas reflejan cómo la tecnología permite ofrecer experiencias de compra más fluidas, eficientes y personalizadas.

¿Buscas conocer más sobre aplicaciones reales del IoT? Conoce la nota elaborada por ADEN: Impacto del Internet de las Cosas en 2025. Tendencias alineadas con el diseño de negocios centrados en el usuario 

Seguridad digital en pymes: una prioridad impostergable

La digitalización trae consigo nuevos riesgos. Las pymes, en particular, deben fortalecer su seguridad digital para proteger la información sensible de clientes y proveedores. Esto implica desde implementar políticas de acceso y autenticación robustas hasta capacitar al personal en buenas prácticas. Según Elvia Zacher, mantenerse informado, experimentar con proyectos piloto y fomentar una cultura de aprendizaje continuo son claves para aprovechar la tecnología sin comprometer la integridad del negocio.

Salud digital: un sector en plena reconfiguración

Un caso paradigmático es el del sector salud. En su libro Plan de Transformación Digital, Giselle Ricur describe cómo la IA y el Big Data optimizan la gestión hospitalaria, reduciendo errores médicos, readmisiones y costos operativos. Plataformas como Medicast, que ofrecen servicios médicos bajo demanda, y la irrupción de gigantes tecnológicos como Apple o Google en el ámbito de los wearables y sensores, evidencian cómo las tecnologías están redefiniendo el modelo tradicional de atención.

Tecnologías como el blockchain, la inteligencia artificial y el IoT están habilitando un nuevo paradigma de atención centrado en el paciente, más proactivo y colaborativo. Desde la asignación de turnos hasta el seguimiento post-tratamiento, la experiencia del usuario se potencia con herramientas digitales. Sin embargo, esta transición exige garantizar la interoperabilidad, la seguridad de los datos y una profunda transformación cultural.

Técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones

En su publicación Llegando al conocimiento y a la sabiduría, la docente Jimena del Campo (ADEN) explica cómo la analítica predictiva permite anticipar comportamientos futuros a partir de datos históricos. Mientras que el análisis descriptivo se limita a explicar el pasado, el predictivo da un paso más al responder: “¿Qué es probable que ocurra?”.

Esta capacidad se basa en el uso de Machine Learning, una rama de la IA que permite a los algoritmos aprender de grandes volúmenes de datos. A diferencia de los sistemas programados de forma explícita, este recurso construye modelos predictivos que mejoran con el tiempo. No obstante, el éxito de estos proyectos depende de la madurez analítica de la empresa y de la calidad de sus datos, una razón por la cual muchos proyectos no alcanzan su fase de implementación efectiva.

Pasos para implementar un modelo de Machine Learning

1. Recolectar los datos: Es la etapa más crítica. La cantidad y calidad de los datos influyen directamente en el rendimiento del modelo.
2. Preprocesar los datos: Incluye limpieza, tratamiento de valores nulos y detección de errores.
3. Explorar los datos: Se buscan patrones, anomalías y variables clave para el modelo.
4. Entrenar el algoritmo: Se entrena y valida el modelo, ajustando parámetros para maximizar su precisión.
5. Evaluar y desplegar: Finalmente, se prueba en escenarios reales y se integra en la toma de decisiones.

De la analítica predictiva a la analítica prescriptiva

El siguiente paso en la evolución del análisis de datos es la analítica prescriptiva. A diferencia de la predictiva, que responde a la pregunta “¿qué puede pasar?”, la prescriptiva se pregunta “¿qué deberíamos hacer?”. Este enfoque utiliza algoritmos avanzados no solo para prever escenarios futuros, sino también para recomendar acciones concretas que optimicen los resultados.

La analítica prescriptiva combina técnicas de simulación, optimización matemática y machine learning para asistir en decisiones complejas. Se utiliza, por ejemplo, para definir precios dinámicos, ajustar cadenas de suministro o personalizar campañas de marketing en tiempo real. Su implementación requiere capacidades avanzadas, pero ofrece un potencial transformador para las organizaciones que buscan decisiones más inteligentes, rápidas y basadas en evidencia.

Gestión financiera y viabilidad de proyectos

Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente aspectos como el análisis de mercados globales, la gestión de riesgos, la planificación financiera, las políticas de precios y las fuentes de financiación disponibles.

¿Cómo evaluar la viabilidad de un proyecto digital?

Antes de lanzar una nueva solución digital —una app, una plataforma e-commerce o un software empresarial— es fundamental determinar si el proyecto es viable técnica, financiera y comercialmente. Evaluar la viabilidad de un proyecto digital implica:

• Análisis del mercado digital: identificar necesidades insatisfechas, analizar a la competencia y entender las tendencias de consumo online.
• Análisis financiero: proyectar ingresos, costos, punto de equilibrio y retorno de la inversión (ROI).
• Evaluación técnica: determinar si se cuenta con los recursos humanos y tecnológicos adecuados.
• Análisis de riesgos: prever escenarios adversos y definir estrategias de mitigación.

La integración de estas variables permite tomar decisiones informadas y minimizar el margen de error en la implementación.

Análisis de mercado digital

El análisis de mercado digital es una herramienta esencial para comprender el entorno competitivo y las oportunidades de negocio en canales online. Se utilizan métricas como volumen de búsquedas, tráfico web, comportamiento del consumidor, tendencias en redes sociales y análisis de sentimiento. Estos datos ayudan a identificar nichos rentables, validar ideas y diseñar estrategias de posicionamiento.

Además, plataformas como Google Trends, SimilarWeb o SEMrush permiten hacer análisis cuantitativos y cualitativos para orientar las decisiones de marketing y producto.

Estrategias de fijación de precios en entornos digitales

Las empresas pueden optar por distintas estrategias según su objetivo:

• Precios dinámicos: ajustados en tiempo real según la demanda o la competencia (usados por plataformas como Uber o Amazon).
• Freemium: ofrecer un servicio básico gratuito y cobrar por funcionalidades premium (modelo común en SaaS).
• Precios psicológicos: diseñados para influir en la percepción del valor (por ejemplo, $9,99 en lugar de $10).
• Penetración de mercado: establecer un precio inicial bajo para captar cuota de mercado y luego ajustarlo.

Seleccionar la estrategia adecuada requiere conocer a fondo al cliente objetivo, el valor percibido del producto y los costos asociados.

Instrumentos de financiación para startups

Una barrera frecuente en proyectos digitales es la falta de capital inicial. Existen diversos instrumentos de financiación para startups, entre los que se destacan:

• Capital semilla (Seed funding): aportes de fondos en etapas tempranas, muchas veces a cambio de participación accionaria.
• Aceleradoras e incubadoras: ofrecen mentoría, networking y recursos financieros a cambio de equity o participación futura.
• Crowdfunding: permite validar el proyecto y recaudar fondos de una comunidad interesada.
• Venture capital: inversiones mayores que acompañan el crecimiento exponencial de startups escalables.
• Subvenciones estatales o multilaterales: programas de apoyo a la innovación tecnológica o a la transformación digital.

La elección de una fuente u otra dependerá de la etapa del proyecto, el riesgo percibido y la capacidad de retorno.

Operaciones y gestión de tecnología en una transformación digital

Elvia Zacher nos desafía a romper con el mito de que ser el primero en adoptar tecnología garantiza el éxito. Adopciones apresuradas, movidas por la moda tecnológica o sin un análisis profundo, suelen generar altos costos y riesgos, además de procesos lentos cuando el área de sistemas actúa de forma centralizada y desconectada de las verdaderas necesidades del negocio. Por eso, la gestión tecnológica debe ser estratégica, colaborativa y enfocada en crear valor real para la organización y sus clientes.

Automatizar procesos operativos no solo reduce costos y errores, sino que permite agilizar flujos de trabajo, mejorar tiempos de respuesta y liberar recursos para actividades de mayor impacto. Por ejemplo, en la logística o atención al cliente, herramientas digitales pueden optimizar la gestión de pedidos y el seguimiento, aumentando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Reingeniería de procesos: frameworks y sistemas de información para la gestión

La reingeniería digital implica un rediseño profundo de los procesos clave de la empresa, buscando eliminar actividades que no aportan valor, reducir tiempos y mejorar la calidad. No es solo aplicar tecnología encima de procesos antiguos, sino repensar la manera en que se trabaja para adaptarse a la economía digital y a las expectativas actuales del mercado.

Para coordinar esta transformación, las organizaciones implementan frameworks de gestión tecnológica que integran sistemas de información, metodologías y mejores prácticas. Estos frameworks permiten alinear los recursos tecnológicos con los objetivos estratégicos, facilitando la toma de decisiones y la optimización continua.

Los sistemas de información, por su parte, recogen, procesan y distribuyen datos esenciales para gestionar operaciones, clientes y proveedores en tiempo real, generando inteligencia para el negocio.

Modelos cloud: IaaS, PaaS y SaaS como motores de flexibilidad

Los modelos en la nube son pilares fundamentales para la transformación operativa:

• IaaS (Infraestructura como Servicio): ofrece recursos de infraestructura tecnológica (servidores, almacenamiento, redes) que las empresas pueden usar bajo demanda, evitando inversiones iniciales en hardware.
• PaaS (Plataforma como Servicio): proporciona plataformas para desarrollar, probar y desplegar aplicaciones, facilitando la innovación sin preocuparse por la infraestructura subyacente.
• SaaS (Software como Servicio): entrega aplicaciones completas accesibles vía internet, sin necesidad de instalación local, como CRM, ERP o herramientas de comunicación. Es ideal para agilizar y automatizar procesos operativos con costos predecibles y escalabilidad.

La inteligencia organizacional surge de la capacidad de una empresa para recoger, analizar y usar datos internos y externos para tomar decisiones estratégicas. 

Entonces… ¿Cómo ingresar en el ecosistema de las Startups Digitales? Con herramientas de business intelligence, analytics y machine learning, las organizaciones pueden anticipar tendencias, optimizar recursos y adaptar su oferta al mercado de forma ágil y precisa.

Volviendo a la visión de Elvia Zacher, la verdadera ventaja competitiva no está en adoptar la última tecnología sino en seleccionar aquellas herramientas que estén alineadas con la estrategia del negocio y las necesidades reales de los clientes. La gestión tecnológica debe ser colaborativa, involucrando áreas de negocio y tecnología para generar valor tangible.

Innovación y desarrollo de productos

Los líderes deben crear espacios seguros donde las personas puedan proponer ideas sin miedo al error y colaboren transversalmente para enriquecer la creatividad. La gestión de equipos creativos requiere diversidad de perfiles, apertura para escuchar y capacidad para integrar diferentes perspectivas. Equipos heterogéneos suelen ser más innovadores porque combinan experiencias, habilidades y enfoques variados.

Open Innovation: la colaboración que potencia la innovación

El concepto de Open Innovation propone que las empresas abran sus fronteras tradicionales de investigación y desarrollo para colaborar con agentes externos, como startups, universidades, clientes, proveedores e incluso competidores. Esta colaboración abierta facilita el intercambio de ideas, conocimientos y recursos, acelerando el proceso de innovación y reduciendo riesgos y costos.

En lugar de depender exclusivamente de su capacidad interna, las organizaciones aprovechan un ecosistema más amplio para:

• Acceder a tecnologías emergentes y nuevas tendencias.
• Identificar oportunidades de mercado antes que la competencia.
• Co-crear productos y servicios con clientes reales.
• Validar ideas y prototipos con socios estratégicos.

Ejemplos prácticos incluyen plataformas que conectan empresas con startups para desarrollar soluciones conjuntas o programas de innovación abierta que invitan a la comunidad a aportar ideas.

Este enfoque es especialmente útil en industrias con rápida evolución tecnológica y alta competencia, permitiendo que la innovación no sea solo interna sino una red de creación conjunta.

MVP (Producto Mínimo Viable): validar rápido para innovar mejor

El Producto Mínimo Viable (MVP) es una técnica fundamental en el desarrollo de productos digitales y también en otros sectores innovadores. Consiste en lanzar la versión más básica y funcional de un producto o servicio que permita:

• Probar hipótesis de negocio.
• Obtener feedback temprano de usuarios reales.
• Detectar mejoras y fallas desde etapas iniciales.
• Minimizar inversiones y riesgos al evitar desarrollar funcionalidades innecesarias.

El MVP no es un producto incompleto ni mal hecho, sino una solución focalizada en las características esenciales que satisfacen una necesidad clave del cliente. Por ejemplo, una app que inicialmente solo tenga la función principal para la que fue creada, sin funcionalidades extras.

User Story Mapping: comprender el recorrido del usuario para diseñar mejor

El User Story Mapping es una técnica visual y colaborativa que permite entender y organizar las funcionalidades de un producto desde la perspectiva del usuario. Fue popularizada por Jeff Patton y se utiliza para construir un mapa que representa el viaje completo del usuario mientras interactúa con el producto o servicio.

Este mapa ayuda a:

• Identificar todas las tareas y pasos que realiza el usuario para alcanzar un objetivo.
• Priorizar funcionalidades y desarrollar el producto de forma incremental.
• Detectar posibles puntos críticos o “dolores” en la experiencia del usuario.
• Facilitar la comunicación entre equipos técnicos, de negocio y diseño.

El proceso implica:

1. Listar las actividades principales que el usuario realiza.
2. Desglosar esas actividades en tareas específicas o “user stories” que describen acciones concretas.
3. Organizar y priorizar estas historias en orden lógico y por importancia para el usuario.
4. Definir versiones o releases del producto que entreguen valor progresivamente.

Así, el User Story Mapping no solo mejora la comprensión del producto sino que orienta su desarrollo hacia una experiencia de usuario más coherente, completa y satisfactoria.

Lee la nota de ADEN Desarrollo de producto en startups digitales: de la idea al mercado. Conoce recomendaciones expertas para la diferenciación en startups digitales. 

Gestión de clientes y omnicanalidad

Elvia Zacher reafirma que el verdadero eje central de toda transformación digital es la relación con el cliente. En este sentido, todas las iniciativas tecnológicas y estratégicas deben estar enfocadas en mejorar la experiencia del usuario, anticipar sus necesidades y superar sus expectativas.

Un enfoque customer centricity implica poner al cliente en el centro de todas las decisiones, desde el diseño del producto hasta los procesos de atención. Para lograrlo, es clave implementar estrategias de relación omnicanal que integren todos los puntos de contacto (tiendas físicas, web, redes sociales, call centers, apps, etc.) en una experiencia coherente y fluida.

CRM moderno: mucho más que una base de datos

Los tiempos en que un CRM solo almacenaba nombres y teléfonos quedaron atrás. Los CRM modernos son plataformas inteligentes que usan IA para conocer a fondo a tus clientes: qué compran, cuándo, cómo prefieren comunicarse y hasta qué emociones los conectan con tu marca. Gracias a esto, puedes crear campañas personalizadas que hablan directamente a las necesidades y deseos de cada persona.

Por ejemplo, una pyme que vende indumentaria puede enviar recomendaciones personalizadas justo cuando el cliente está pensando en renovar el guardarropa, o un ecommerce puede anticipar cuándo necesitás reponer un producto que usás regularmente. Esto es posible porque el CRM integra datos de todos los canales y genera un mapa completo del customer journey.

Tecnología aplicada al customer journey: escuchar, anticipar y sorprender

Para Zacher, la clave está en la escucha activa a través de tecnologías punteras: chatbots que responden en segundos, análisis de sentimiento en redes sociales y Big Data para descubrir patrones ocultos en el comportamiento del consumidor. No se trata solo de reaccionar, sino de anticipar.

Imagínate que una empresa detecta que un cliente está a punto de cambiar de marca porque interactúa menos en redes sociales o tiene problemas con su último pedido. Con esas señales, puede lanzar una oferta personalizada o mejorar el servicio justo a tiempo para retenerlo. Esa es la personalización con valor agregado que enamora y fideliza.

Gestión del cambio en proyectos  de transformación digital

Saber cómo liderar un proyecto digital requiere comprender desde la evaluación de factibilidad hasta la definición clara de fases y roles, para garantizar que cada etapa del proyecto aporte valor y cumpla con los objetivos estratégicos.

La planificación de proyectos tecnológicos es un pilar fundamental que permite anticipar riesgos, definir metas medibles y asignar responsabilidades de forma eficiente. Evaluar la factibilidad del proyecto es el primer paso crítico: implica analizar la viabilidad técnica, económica y operativa, para asegurar que los recursos invertidos generen un retorno real y sostenible.

Una vez confirmada la factibilidad, es esencial estructurar el proyecto en fases bien definidas, desde la concepción hasta la implementación y el seguimiento. Cada fase debe contar con roles claros que potencien la colaboración entre equipos multidisciplinarios, donde el liderazgo fomente la comunicación abierta y la gestión de conflictos para mantener el rumbo.

Cuadro de mando y dashboards: El motor visual para la gestión inteligente

Las empresas generan una enorme cantidad de datos a diario: ventas, tráfico web, interacciones con clientes, producción, finanzas y más. Sin una manera clara y rápida de interpretar estos datos, los equipos pierden tiempo y foco, y las decisiones se vuelven reactivas o erróneas. El cuadro de mando y los dashboards transforman esta avalancha de datos en información clara, precisa y accionable.

El cuadro de mando integral no es solo un reporte, sino un marco estratégico que permite alinear la visión y misión de la empresa con la ejecución diaria. Divide el desempeño en cuatro perspectivas clave:

• Financiera: mide la rentabilidad, costos y retorno de inversión.
• Clientes: evalúa la satisfacción, retención y adquisición.
• Procesos internos: identifica la eficiencia operativa y calidad.
• Aprendizaje y crecimiento: se enfoca en innovación, capacitación y cultura organizacional.

Con este enfoque, las organizaciones evitan el riesgo de centrarse solo en resultados financieros, y pueden anticipar problemas, detectar oportunidades y fomentar una mejora continua. Por ejemplo, un hospital que utiliza un cuadro de mando integral puede monitorear desde costos hospitalarios hasta la satisfacción del paciente y la capacitación médica, garantizando una atención integral y eficiente.

Mientras el cuadro de mando ofrece una visión estratégica, los dashboards funcionan como un centro de comando operacional. Visualizan métricas en tiempo real, alertas y tendencias, permitiendo a los responsables reaccionar al instante ante desviaciones o oportunidades.

Imaginemos una tienda online que monitorea a través de un dashboard:

• El tráfico web por hora.
• Las conversiones y ventas en tiempo real.
• El rendimiento de campañas de marketing digital.
• Problemas en el proceso de pago o logística.

Estos datos visuales, con gráficos interactivos, mapas de calor y semáforos de alerta, habilitan decisiones rápidas para optimizar la experiencia del cliente y maximizar ingresos.

El avance tecnológico ha democratizado el acceso a estas herramientas: plataformas como Power BI, Tableau, Google Data Studio o Looker permiten crear dashboards personalizados, integrando datos de múltiples fuentes (ERP, CRM, IoT, Big Data) con visualizaciones dinámicas y colaborativas.

Resumen de preguntas frecuentes

Este apartado recopila y responde las inquietudes más frecuentes para ayudarte a comprender mejor conceptos esenciales, evitar errores típicos y aprovechar al máximo las estrategias digitales. Así, podrás aplicar soluciones concretas y efectivas que impulsen el crecimiento y la innovación en tu negocio.