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E - C omm e rc e Real Estate Market 209 capacidad de recuperarse ante la adversidad para seguir proyectando un futuro positivo, de crecimiento y de bienestar para sus ciudadanos. Hay muchos ejemplos de ciudades como Detroit, que por fin comienzan a transformarse y a brillar nuevamente en la era digital. Un sector que será interesante seguir de cerca es el de la construcción. Hace apenas unos días Amazon anunció una inversión en Plant Prefab , una empresa que construye y vende casas prefabricadas. Es el primer paso de Amazon en el sector de construcción de vi- vienda. Esto hace mucho sentido de la mano de Alexa y la venta de casas “inteligentes”. Hay que ver cómo evoluciona el tema. Impacto en la data Con el avance exponencial de las tecnologías di- gitales y la integración de los diferentes canales físicos y virtuales, se vuelve posible recolectar una cantidad gigantesca de datos de los consumidores que antes hubiera sido inconcebible. La minería de datos utilizando técnicas con Inteligencia Ar- tificial permite a los vendedores personalizar las experiencias de compra. Esto permite diseñar nuevas propuestas para ofrecerse de forma individual y personalizada, en el momento y lugar adecuados, generando mayor valor para los consumidores. La mercadotecnia en general es mucho más adaptada en ese entorno; los sitios web se ajustan y modifican en base a comportamientos y preferencias pasadas. Incluso, los comportamientos dentro de las tiendas físicas pueden individualizarse conforme los consumidores aprenden a usar aplicaciones dentro de la tienda para conocer precios o información de los productos. Unmejor uso de los datos puede ayudar a los vende- dores a adaptarse a las tendencias más rápido y generar mejor información en los puntos de venta. Más y mejo- res datos pueden ayudar a obtener mejores pronósticos que a su vez pueden contribuir a procesos más agiles y eficientes, al igual que temas de logística más efectivos. Para lograr utilizar y monetizar los datos en es- tas formas, es necesario contar con un buen equipo científico de datos, pero sobre todo, un alto número de interacciones con los clientes para poder reunir suficientes datos que puedan generar conclusiones útiles. Algunas empresas como Amazon y Walmart probablemente tienen interacciones con sus clientes varias veces por semana, mientras que otros, como algunas tiendas departamentales, podrán capturar algunos datos de sus clientes dos o tres veces al año. Esto sugeriría que las tiendas que no tienen una alta frecuencia de interacción probablemente, nece- sitarán asociarse con otras entidades como Google o Facebook , o incluso, otras marcas o tiendas, con el fin de obtener mayor información de sus clientes. (En millones y billones de dólares) Fuente: CB Insights. Todo está por irrumpirse en varios de estos mercados: e-commerce $7818 Movilidad compartida $2.6T Pagos vía teléfono celular $1T Servicios médicos $634B Salud digital $537B $280B Entrega de contenidos por redes sociales $30B Vehículos autónomos $77B Informática cuántica $495M Juegos $275B Dispositivos caseros inteligentes $122B Publicidad digital Asistentes digitales $3.6B $340B Computación en la nube $513B $369B Almacenamiento en la nube $90B Logística y carga