El impulso continuo para mejorar la experiencia del cliente ha provocado que algunas organizaciones reconsideren cómo pueden entregar productos/servicios a los clientes más rápido, y recurren a los equipos de fusión como solución.
El impulso continuo para mejorar la experiencia del cliente ha provocado que algunas organizaciones reconsideren cómo pueden entregar productos/servicios a los clientes más rápido, y recurren a los equipos de fusión como solución.
En los últimos años, hemos visto a algunos de los principales proveedores de plataformas de experiencia digital (DXP), incluidos Sitecore, Optimizely y Bloomreach, madurar y ampliar sus conjuntos de productos, ofreciendo una solución integrada con una amplia gama de capacidades de marketing digital.
einventar su negocio para que se convierta en una Composable Enterprise.
Ahora que sabemos que las plataformas de experiencia digital (DXP) no fueron inmunes a los desafíos de usabilidad, escalabilidad y tiempo de actividad en marzo pasado, la pregunta es cómo prepararse para el próximo gran aumento.
En enero de 2021, Gartner citó la necesidad de que las organizaciones adopten una “Plataforma de experiencia digital componible (DXP)” para brindar experiencias de usuario componibles, front-end como servicio (FEaaS) y contenido componible.
Una de las habilidades más importantes en la era digital es poder encontrar información valiosa en el menor tiempo posible. Google es el mejor buscador de la web y los psicólogos, investigadores y psiquiatras lo usamos a diario.
Buscar una fotografía en un banco de imágenes es a menudo una excursión desalentadora que empieza o acaba en los confines de la vida real.
Las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a simplificar los flujos de trabajo para los proveedores, pero estas herramientas deben evitar ciertas trampas para tener éxito.
Vuelve Transform 2022 en persona el 19 de julio y virtualmente del 20 al 28 de julio. Ya sea que esté genuinamente interesado en obtener información y resolver problemas usando datos, o simplemente atraído por lo que LinkedIn ha llamado “la carrera más prometedora” y Glassdoor como el “mejor trabajo en Estados Unidos”, es probable que esté familiarizado con la ciencia de datos. Pero, ¿qué pasa con la ciencia de datos gráficos?
Si los lenguajes de programación son mucho más sencillos que los lenguajes naturales, ¿por qué el ser humano habla una lengua materna (español o chino) desde los primeros años y, sin embargo, aprender a programar le parece tan complejo?
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