Analíticas predictivas, también para el consumidor

29 de abril, 2014 Por SAP Blogs 0

Para lograr una buena estrategia comercial hay que evitar la “prueba y el error”: las decisiones deben ser lo más precisas posibles y los resultados, predecibles. Las compañías líderes están transformando sus procesos de negocio tradicionales en decisiones tomadas sobre la base del análisis de datos.

Hispanic worker scanning items in grocery store

Y la industria de consumo no es la excepción: maximizar el potencial de las decisiones se ha vuelto indispensable y se está logrando usando como base la mejor información: nuestros datos guardados.

Para las empresas que comercializan productos a través de diferentes canales, los gastos en promociones, descuentos, rebajas y otros incentivos monetarios representan entre un 10% y un 20% de sus ingresos. Este problema no excede al departamento de finanzas: para los CFOs estos gastos son la segunda preocupación después de los de bienes. La prioridad (y el desafío a la vez) es asegurarnos de que los gastos se realicen con efectividad.

Una de las claves para lograrlo es establecer una estrategia de optimización. En ella se debe brindar la posibilidad de potenciar la información en los sistemas de las empresas y optimizar los procesos de atención al cliente a través de un modelo de gestión de datos.

Una buena forma de implementarla es combinar las herramientas de modelización y las posibilidades que ofrecen las analíticas predictivas con la planificación actual de promociones y los procesos de gestión, buscando que la compañía se adapte rápidamente a la nueva estrategia.

El principal beneficio de las analíticas predictivas es la posibilidad de planificar de acuerdo a los diferentes escenarios posibles. Por ejemplo, que una empresa manufacturera pueda distinguir si resulta conveniente disminuir en un 25% el precio temporal en junio, o si es mejor una reducción del 20%. Este tipo de información puede dar lugar a una menor inversión y a un beneficio mutuo, tanto para el minorista como para el proveedor.

El sistema de optimización de promociones  es una buena forma de alcanzar estas metas: su programa ofrece un modelo de simulación diseñado para que cada compañía observe los resultados de acuerdo a su forma de manejar las variables. A su vez es posible descomponer el historial de ventas para obtener mejores pronósticos.

En definitiva, se trata de recomendar y no de dictar. El análisis de datos puede derivar en múltiples alternativas para mejorar nuestros márgenes, por lo que no hay una única solución. Sin embargo, lo central es contar con datos precisos que nos lleven a soluciones rápidas con bajo riesgo.

 

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