Intenta imaginar tu día sin tener acceso instantáneo a la información. Eso significa no poder navegar por las redes sociales al empezar el día. O ver las noticias mientras te preparas para el trabajo. O escuchar tus podcasts favoritos de camino a casa.
Parece difícil de imaginar, ¿verdad? Y ni siquiera cuenta el tiempo que pasas trabajando.
Los datos nos rodean. Ayudan a los empresarios a optimizar sus procesos, a comprender las tendencias del mercado y a sorprender a sus clientes. Y su volumen seguirá creciendo.
Según las predicciones, el mundo generará más de 180 zettabytes de datos en 2025. Es decir, más de 180.000.000.000.000.000 bytes, suficientes para llenar 244.472.461.682.742 CD.
Así que no es de extrañar que los datos hayan dado lugar a una nueva forma de hacer negocios, en la que se valoran los datos y la información por encima de todo. Las empresas basadas en datos son empresas que valoran los datos como un activo estratégico y se aseguran de que se utilicen en la toma de decisiones a todos los niveles.
Para aprovechar al máximo este enfoque, los líderes del mercado deben mejorar los conocimientos sobre datos de su organización y, en definitiva, comprender qué tipo de tecnología necesitan para obtener una visión completa de su negocio.
Con una gama tan amplia de soluciones tecnológicas disponibles, no pasa nada si no está seguro de por dónde empezar. Los diferentes sectores y modelos de negocio necesitan diferentes tipos de datos, por lo que requieren diferentes enfoques para recopilarlos y analizarlos.
Pero ¿cuáles son los casos de uso más comunes de la analítica de datos en todos los sectores? Y ¿cómo puedes beneficiarte de la visión basada en los datos?
En este artículo, trataremos:
- Casos de uso de la analítica en el sector minorista
- Casos de uso de la analítica de producción
- Casos de uso de la analítica en los procesos logísticos
Cómo la analítica del comercio minorista beneficia tanto a los minoristas como a las marcas
La revolución de los datos afecta a todos los sectores. Y está teniendo el efecto más significativo en los negocios minoristas y de bienes de consumo.
Con la rápida evolución de las demandas de los clientes, se generan cantidades masivas de datos cada día. Como resultado, el mercado global de la analítica del comercio minorista estará valorado en más de 9.500 millones de dólares en 2025.
Este aumento está impulsado por los líderes del mercado que quieren saberlo todo; desde el seguimiento del comportamiento de los clientes en las redes sociales hasta la comprensión de su poder adquisitivo. Estos datos ayudan a los líderes a anticiparse a las tendencias del mercado para generar valor para la empresa.
Pero con tantos datos, los sistemas heredados y las hojas de Excel no son suficientes. Los minoristas y las marcas de bienes de consumo deben eliminar los silos de datos e introducir soluciones tecnológicas que puedan reconocer y extraer información procesable.
Con la mentalidad y la tecnología adecuadas, la analítica del comercio minorista ayuda a los líderes del mercado a mejorar sus negocios en muchos niveles.
Algunos de ellos son:
1. Mejorar el Customer Centricity con la personalización basada en datos
Ofrecer experiencias personalizadas se ha convertido en un estándar para los minoristas y las marcas de bienes de consumo con visión de futuro. Pero la verdadera personalización significa mucho más que el envío de correos electrónicos individualizados o la personalización de campañas para un público objetivo específico.
Los clientes quieren que se dirijan a ellos en el momento oportuno, con el mensaje o la oferta adecuados. Está claro que la clave de una personalización potente son los datos. Cuando sabes lo que tus clientes quieren o necesitan, es mucho más sencillo diseñar una oferta que se ajuste a ellos.
Según casi dos tercios (64 %) de los profesionales del marketing, el objetivo principal de tener una estrategia de personalización basada en datos es ofrecer una mejor experiencia del cliente. El software de análisis para minoristas puede ahora rastrear fácilmente las páginas que visitan sus clientes, los productos que compran y las campañas en las que participan. Esto, combinado con los datos demográficos y offline, constituye una base excelente para la personalización en tiempo real.
Gracias a una visión profunda sobre los clientes y al análisis predictivo, los minoristas y las marcas de bienes de consumo pueden comprender el comportamiento de los clientes y fidelizarlos a largo plazo actuando en función de sus expectativas.
Además, las soluciones de Inteligencia Artificial pueden ayudar a las organizaciones a descubrir nuevos segmentos y oportunidades ocultas. Para los minoristas y las marcas de bienes de consumo, los datos son realmente el nuevo oro.
2. Potenciar las experiencias en la tienda a través de la visión de los clientes y las soluciones de Inteligencia Artificial
Conocer las necesidades de sus clientes y su historial de compras permite personalizar su experiencia en la tienda para que se sientan satisfechos y comprendidos.
Cuando el personal de la tienda sabe quién es el cliente y lo que ha comprado en el pasado, puede recomendar fácilmente el producto adecuado o utilizar esta información para realizar ventas adicionales o cruzadas.
Además, las soluciones basadas en la Inteligencia Artificial pueden ayudar a los clientes a encontrar y elegir el producto adecuado, eliminando fricciones innecesarias en sus compras. Por ejemplo, en lugar de intentar localizar un artículo específico entre cientos de otros, pueden utilizar simplemente la función de búsqueda visual en la tienda.
Los minoristas de productos de belleza ya han introducido aplicaciones que ayudan a los clientes a elegir los productos de cuidado de la piel adecuados en función de sus fotos, analizando la edad real de su piel. Asimismo, las tiendas de muebles utilizan aplicaciones de visualización para que los clientes vean cómo encajaría un mueble en su casa.
Las posibilidades son infinitas y la tecnología está aquí para apoyarlas.
3. Minimizar el riesgo con una cadena de suministro optimizada
No cabe duda de que los dos últimos años han afectado a las cadenas de suministro de todo el mundo. Pero el uso adecuado de la analítica del comercio minorista puede ayudarle a mantener las estanterías abastecidas y a ofrecer una experiencia excepcional al cliente.
El gran problema aquí es: los silos de datos. Los minoristas y las marcas de bienes de consumo a menudo carecen de visibilidad de extremo a extremo debido a los innumerables sistemas y bases de datos que no están comunicados. Por ello, la creación de un data lake o un almacén de datos es un primer paso obvio para obtener una visión completa del negocio, y luego planificar en consecuencia.
En un reciente estudio sobre análisis de bienes de consumo y venta al por menor, el 61 % de los minoristas afirmaron que la previsión es una de las principales áreas en las que se centran los análisis. Además, el 52 % de las marcas de bienes de consumo encuestadas invertirán en sus capacidades de inteligencia empresarial y generación de informes en los próximos 12 meses.
Al conocer mejor las demandas de sus clientes, se puede optimizar el suministro y la distribución de los productos para evitar estantes vacíos. Además, una visión completa de los datos ayuda a que las operaciones sean más eficientes, contribuyendo a evitar retrasos, duplicaciones y la frustración de los clientes.
Analítica de producción: Estudio de casos y beneficios
La industria manufacturera comenzó su transformación con la llegada de la Industria 4.0. y el Internet de las cosas. Con el rápido avance de la tecnología, también aumentan las formas en que los fabricantes pueden recopilar y analizar los datos. Como resultado, las empresas tienen acceso a una analítica de producción más precisa e incluso están empezando a utilizar Big Data en la producción.
Se espera que el mercado mundial de fabricación inteligente crezca de 277.800 millones de dólares en 2022 a 658.400 millones en 2029. Sin embargo, todavía existe una gran brecha entre lo que es posible y con lo que las organizaciones trabajan actualmente.
En un estudio reciente sobre el uso de la analítica en el sector industrial, el 72 % de los ejecutivos afirmó que consideraba importante la analítica avanzada, pero solo el 17 % dijo estar satisfecho con el resultado obtenido.
Al aprovechar los datos operativos, de las máquinas y del sistema, se pueden mejorar los procesos y tomar decisiones más rápidas y mejores para mantenerse en cabeza.
He aquí cómo:
1. Procesos empresariales optimizados y mejor rendimiento
Si quieres seguir mejorando, la clave es entender por qué las cosas salieron bien (o mal) en el pasado. Y disponer de los datos adecuados facilita mucho la comprensión de la causa raíz de un problema.
Combinando los datos de la planta de producción con los modelos de ciencia de datos, los fabricantes pueden hacer una mejor previsión de la demanda y mejorar la gestión del inventario. Asimismo, conocer los tiempos de ciclo puede ayudarles a optimizar las estrategias de precios y a reducir los costes.
El análisis de la garantía es otra área que la analítica de producción puede optimizar. Para muchas marcas, es habitual un enfoque único de las garantías, pero no siempre se ajusta a la realidad. Aplicando modelos de ciencia de datos a la información capturada sobre el terreno, los fabricantes pueden comprender qué características del producto requieren mejoras o abrir una vía para mejorar los conceptos de garantía que se adaptan mejor a ellos.
Por otro lado, al igual que los datos de la producción, los fabricantes también pueden recoger los datos de la mercancía en tránsito. Esto les permite redirigir, acelerar o ralentizar los recursos, garantizando un control total de la cadena de suministro.
En general, el análisis de datos de producción permite mejorar la productividad y el rendimiento y reducir los costes, manteniéndose por delante de la competencia.
2. Mantenimiento predictivo basado en datos
El mantenimiento predictivo es probablemente el uso más antiguo y común de la analítica de datos en la producción. La analítica predictiva en la producción permite supervisar y analizar los datos del sistema durante las operaciones habituales para reducir la probabilidad de que se produzcan fallos inesperados.
Al combinar los datos de sensores avanzados, el Internet de las cosas y algoritmos de aprendizaje automático, los fabricantes pueden detectar y asumir los problemas operativos o los defectos del producto, lo que permite un enfoque proactivo en lugar de reactivo.
A medida que se recogen más datos y se establecen más correlaciones, el mantenimiento preventivo es más preciso, lo que aporta mayores beneficios. Por ejemplo, prolonga la vida útil de los equipos, disminuye las solicitudes de mantenimiento reactivo y evita las averías repentinas, que provocan interrupciones imprevistas de la producción y costes elevados.
Plant Engineering informó de que, aunque el 60 % de la industria manufacturera mundial seguía realizando un mantenimiento reactivo en 2020, el 76 % de las empresas declaró que daría prioridad al mantenimiento predictivo en el futuro.
3. Investigación, desarrollo y mejor competitividad
El desarrollo tecnológico tiene una influencia crucial en la producción moderna. Por tanto, la industria tiene el potencial de cambiar tan rápido como lo hace la tecnología.
Los clientes B2B exigen una experiencia igual de fluida que la de los clientes B2C y no cabe duda de que los datos son la clave para ofrecer una experiencia de cliente fluida. Al fin y al cabo, ¿a quién le gustaría rebuscar en su anticuado portal de cliente si su cuenta de Netflix sabe exactamente qué película o programa de televisión recomendar a continuación en función de su actividad anterior?
La analítica de datos puede ayudar a los líderes del mercado a entender cómo cambia el mercado con el tiempo y cómo se comportan los clientes. En lugar de utilizar solo datos históricos, los fabricantes pueden usar modelos analíticos para entender las tendencias del mercado, las carencias y las necesidades futuras.
Esta información puede cambiar las reglas del juego a la hora de desarrollar nuevos productos y estrategias de innovación. A largo plazo, quienes inviertan continuamente en la comprensión de las tendencias cambiantes a través de la analítica de datos protegerán su negocio y actuarán como creadores de tendencias.
Logística y analítica de datos
La analítica en procesos logísticos ha transformado el sector y ha pasado de ser un «ojalá» a ser una necesidad. Desde ayudar a controlar el número y el tipo de mercancías almacenadas o proporcionar información sobre el peso, el contenido, el tamaño, el origen y el destino del envío. A darle información sobre el tiempo, el tráfico, el diagnóstico de los vehículos, etc.
Los datos logísticos se utilizan en todas partes y su importancia seguirá aumentando en los próximos años. El mercado mundial de la logística se valoró en 7.641,20 millones de dólares en 2017 y se prevé que alcance los 12.900 millones de dólares en 2027.
El análisis de datos en logística puede ser muy complejo, pero seguro que merece la pena. Los conocimientos prácticos recogidos a través de los datos y ampliados con algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los profesionales del sector a racionalizar las operaciones de las fábricas, mejorar las rutas y hacer más transparente toda la cadena de suministro.
Por último, la analítica en procesos logísticos permite a los responsables tomar decisiones basadas en datos para mejorar el rendimiento general y los resultados empresariales.
1. Envío optimizado
Dos cosas son cruciales para los clientes cuando se trata del envío: asegurarse de que el paquete no esté dañado y que llegue al lugar correcto en el momento adecuado.
Si se aprovechan los datos logísticos pertinentes y se utiliza un software de logística, se pueden optimizar las rutas de envío y completar los pedidos de la forma más eficiente. Para conseguirlo, los algoritmos de optimización de rutas rastrean y analizan los datos de los dispositivos GPS, los datos meteorológicos, los datos de mantenimiento de la carretera y de la flota, y los horarios de los conductores con las horas disponibles y el total de paradas.
Cuando se combina con el aprendizaje automático, la optimización de rutas también puede ayudar a mejorar las rutas futuras y la eficiencia operativa general.
El análisis logístico también desempeña un papel crucial en la optimización del proceso del último tramo: el trayecto desde la estantería del almacén hasta la puerta del cliente final.
2. Mejora del servicio al cliente
Los clientes exigen total transparencia y actualizaciones puntuales desde el momento en que se hace el pedido hasta que se entrega.
Los datos básicos del envío permiten seguir el estado, estimar la hora de llegada o informar al cliente sobre un retraso inesperado y sus razones.
Las empresas de logística que quieran ir un paso más allá también pueden utilizar la inteligencia artificial para mejorar la comunicación con los clientes. Para ello, utilizan chatbots o la categorización automática de los correos electrónicos en el servicio de asistencia.
Por otro lado, los responsables de logística buscan tomar decisiones basadas en datos, analizando indicadores como los índices de cumplimiento y los plazos de entrega. Junto con los datos de las encuestas de opinión, pueden proporcionar información valiosa sobre la satisfacción del cliente y las áreas en las que es necesario mejorar.
Estos datos le permiten localizar las carencias e introducir cambios para reducir el coste global y mejorar la eficacia operativa.
3. Desarrollo de nuevos modelos de negocio
Los datos ayudan a las empresas de logística no solo a optimizar y mejorar los procesos existentes, sino también a innovar. En el ámbito de la logística, el creciente volumen de datos, combinado con una tecnología inteligente que produce información relevante, puede ayudar a los líderes del mercado a identificar y beneficiarse de nuevas oportunidades de negocio.
Por ejemplo, en lo que respecta a la carga, los análisis logísticos pueden ayudarle a comprender dónde puede establecer nuevas relaciones comerciales y, en última instancia, ofrecer mejores ofertas a sus clientes.
Según Eurostat, el 24 % de los vehículos de la Unión Europea circulan vacíos, mientras que la media de carga del resto es del 57 %. Si las empresas de logística comprenden cuándo y por qué se producen esos vacíos, pueden planificar y crear asociaciones estratégicas y utilizar esos vacíos como nuevas oportunidades de negocio.
Con el análisis de datos, la logística predictiva también permite a las empresas anticiparse a las necesidades e introducir nuevos tipos de entrega, opciones de pago o rutas.
La analítica en los procesos logísticos aporta muchas ventajas al sector en la actualidad, pero es solo cuestión de tiempo que no sea una ventaja, sino una necesidad para el mercado logístico.
Aunque los grados de madurez de los datos son diferentes en los distintos sectores, no cabe duda de que la analítica de datos será el ingrediente crucial para resolver los retos empresariales del futuro. El mejor momento para empezar a pensar en la creación de una estrategia basada en los datos ya ha pasado: el segundo mejor momento es ahora.
