Con el objetivo de ayudar a las empresas a analizar y comprender las necesidades y el comportamiento de los consumidores para que las compañías enfoquen mejor sus estrategias de marketing,  Findasense, la consultora global de Customer Experience, anunció la inauguración de un “Behavioral & Data Hub” regional que reunirá a un equipo de especialistas en data science, economía del comportamiento y en diseño de servicios para Colombia, España, Argentina y Costa Rica.	Según el Departamento Nacional de Planeación, DNP, para 2022 Colombia tendrá que alcanzar el 90% de entidades con por lo menos un proyecto de aprovechamiento de datos gestionados gracias al Big Data. Al cerrar el 2018, el indicador para el territorio nacional era apenas del 9,3%. La meta: en 4 años el 100% de los servidores públicos deberán estar digitalizados, desde el 51% actual, y por lo menos un 50% de entidades públicas con proyectos digitales que mejoren sus servicios prestados.	Conscientes de esto, Findasense ha desarrollado un metodología para dar este servicio a las empresas colombianas. David Espeso, Partner de Findasense y líder Global de Estrategia de Negocio y Operaciones de Clientes, apoyado con un equipo de especialistas en este tema en Colombia, asegura que “este cluster tendrá un objetivo claro: analizar detalladamente la personalidad y el comportamiento del consumidor por medio de data, con la finalidad de asesorar mejor a las compañías en sus estrategias de marketing”.	“Sin embargo, en la era del big data, es fundamental aprovechar la información proveniente del cliente, las ventas, los procesos y la logística de una manera eficiente, estratégica e integrada. Esto solo puede lograrse con una metodología que trabaje estos datos a través de herramientas que nos permitan visualizar, analizar y predecir el comportamiento del consumidor, siempre orientados a los objetivos de negocios de una compañía”, añade David.	El Behavioral & Data Hub de Findasense se basa en tres ejes de trabajo. Una estrategia de captación y automatización datos, en la que se identifican las fuentes de información de los clientes; segundo, la aplicación de una ciencia de datos al negocio, que diseña modelos matemáticos de predicción en función a comportamientos históricos de los usuarios; y, por último, la creación de una metodología de investigación a medida de los desafíos del negocio.