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Transformando Datos en Decisiones Estratégicas en el Sector Retail

En los últimos años hemos sido participes de una revolución sin precedentes en la generación, colección, el acceso y la utilización de información. Para verlo en términos cuantitativos, basta con saber que el crecimiento de la información digital se multiplicó prácticamente por 10 entre 2005 y 2010, alcanzando 1.227 exabytes en este año que equivale a 165.000 millones de películas en máxima calidad (1080p). A su vez se prevé que en 2015 alcance los 7.910 exabytes. Esto significa que en 10 años se multiplicará por 60 el acceso al universo digital y la cantidad de datos disponibles. Si pudiéramos imprimir el equivalente en libros podríamos recorrer varias veces la distancia entre Plutón y el Sol.

Sin notarlo nos hemos insertado en esta nueva ?Era de la Información? en la cual todo lo que hacemos genera datos: desde hacer un depósito bancario, a realizar una compra por internet o descargar música. Esta infinidad de datos que se generan y acumulan influyen en el comportamiento de los diferentes actores de la sociedad. Una consecuencia directa de la era de la información es un consumidor más estimulado, más informado, más exigente. Este consumidor no sólo ejecuta la compra tras un exhaustivo relevamiento de la oferta, sino que además nada le impide estar en una tienda de electrodomésticos comparando desde su celular los precios en la competencia. ¿Cómo se pueden preparar las firmas para hacer frente a este consumidor empoderado?

El reto para las organizaciones de nuestra sociedad es cómo utilizar las voluminosas masas de datos con las que cuentan para conocer más a sus consumidores, de forma tal de equilibrar la relación de poder con éstos, generar ventajas competitivas y traducirlas en mejores resultados. Consecuentemente, las organizaciones que se encuentran a la vanguardia hoy en día no sólo son las que analizan sus datos para entender qué pasó y qué está pasando: los competidores analíticos buscan dar un paso más allá y responder qué es lo que va a pasar, integrando el análisis de datos al proceso de toma de decisiones. Apalancados en la Inteligencia Analítica, las organizaciones pueden explotar los datos con los que cuentan para encontrar en ellos patrones ocultos y así optimizar la toma de decisiones estratégicas.

Etapas del análisis

El camino hacia ser un competidor analítico puede estructurarse conceptualmente en cuatro etapas consecutivas. La primera es la colección y almacenamiento de datos confiables, en el formato adecuado, para generar el conocimiento deseado. La segunda es la explicación de lo que está ocurriendo en el presente y lo que ocurrió en el pasado utilizando el análisis descriptivo y los modelos analíticos. En esta etapa nos podríamos responder preguntas como: ¿Cuánto se vendió? o ¿Quién compró un determinado producto? La tercera se basa en la utilización de modelos predictivos para entender qué puede pasar en el futuro. En esta etapa nos podríamos responder preguntas tales como ¿Cuáles de mis clientes son más propensos a comprar un determinado producto? ¿Qué deudores tienen mayor probabilidad de caer en mora? La cuarta y última etapa consiste en intentar optimizar mis acciones, procurando alcanzar mejores resultados sujetos a las restricciones de recursos.

La Inteligencia Analítica es aplicable a diversas industrias y útil para enfrentar problemas y objetivos de índole comercial, operativo, financiero o de gestión. En el sector de consumo minorista este tipo de soluciones se están aplicando tanto para la gestión comercial como de recursos. Por ejemplo, es posible analizar las canastas de compra para definir paquetes que estimulen la venta cruzada, desarrollar catálogos personalizados o exponer en forma conjunta productos relacionados. A partir de esto también es posible establecer políticas de precios y promociones como cupones de descuento en caja para fidelizar y rentabilizar clientes: el modelo de Próxima Mejor Oferta (NBO), tiene como objetivo determinar la mejor oferta a realizar a un cliente identificado, basado en el análisis de su perfil de cliente. Este modelo permite determinar ofertas oportunas y relevantes para cada cliente individual, con el objetivo de fidelizar, rentabilizar y reactivar a la cartera de clientes. Por otra parte, es posible asignar de forma óptima la fuerza de trabajo en los diferentes locales y funciones, optimizar rutas de distribución, determinar la ubicación óptima de plantas, depósitos o locales de venta, optimizar la asignación espacial para maximizar las ventas e incrementar la productividad del inventario y lograr una asignación de productos óptima entre sucursales recurriendo a técnicas de predicción de demanda. Todas estas acciones repercuten en última instancia en un aumento del valor financiero: la experiencia de utilizar Inteligencia Analítica en el sector de consumo minorista de Estados Unidos impactó en un aumento de 60% en el margen neto del sector.

En el mundo ya existen una gran cantidad de organizaciones tanto públicas como privadas que utilizan la Inteligencia Analítica para tomar sus decisiones y optimizar sus resultados. Ejemplos de esto son FedEx, Walmart o Scotland Yard. Esta tendencia tiene como corolario el aumento, en los últimos tiempos, de la demanda de perfiles técnicos y analíticos en las empresas. De hecho, un estudio del McKinsey Global Institute estima que la demanda por estos perfiles sobrepase la oferta por 140 a 190 mil posiciones, únicamente en Estados Unidos. En el mismo país, se proyecta la necesidad de un millón y medio más de gerentes y analistas que puedan consumir de los datos la información que necesitan de forma efectiva.

Uruguay no es ajeno a los efectos de la Era de la Información, ni sus consecuencias sobre las organizaciones y los consumidores. Siguiendo la tendencia mundial de generar ventajas competitivas a través de la explotación de datos, tanto empresas privadas como organizaciones públicas uruguayas, ya sienten la necesidad de valerse de la Inteligencia Analítica para sustentar sus decisiones estratégicas. Estas instituciones son de sectores diversos como el financiero, la salud o incluso servicios públicos.

En CPA Ferrere apalancamos la propuesta de valor para nuestros clientes en tres pilares fundamentales: un conocimiento profundo del negocio, el uso de tecnología de vanguardia aplicada y la conformación de un equipo humano en la frontera del conocimiento. Es por esta razón que en el Departamento de Inteligencia Analítica de CPA Ferrere se ha conformado un equipo multidisciplinario conformado por economistas, estadísticos, programadores y perfiles de negocios, que utiliza técnicas analíticas y herramientas tecnológicas de última generación para apoyar las empresas a resolver múltiples y variados problemas de negocio. Entre algunos ejemplos, apoyamos a instituciones financieras a segmentar carteras de clientes y definir campañas de marketing en base a ofertas personalizadas, a organismos de recaudación a detectar operaciones fraudulentas y a instituciones hospitalarias a optimizar la capacidad de camas y automatizar la coordinación y asignación de turnos de personal mediante el desarrollo de CPA Staff Planner, una herramienta con una interfaz amigable para el usuario.

La decisión de integrar soluciones de Inteligencia Analítica a la gestión de una organización constituye una oportunidad genuina para optimizar el proceso de toma de decisiones: para ello se deben alimentar los procesos y la planificación estratégica con la utilización de los datos generados en el pasado para prepararse mejor para el futuro.

Artículo publicado en la revista Supermercados y Autoservicios