En que consiste, cuales son sus principales ventajas ?
La aplicación de tecnología para análisis de datos y presentación de información en forma de Tableros de Comando resulta determinante para aumentar la rentabilidad de la operación y el nivel de satisfacción de los clientes.
La forma en la que esto puede lograrse es la combinación de los siguientes elementos:
- Capacidad para recopilar datos de distintas fuentes y procesarlos con rapidez.
- Elaborar indicadores (KPIs por su sigla en inglés: key performance indicators) y diversos análisis, sobre las variables claves de la organización, contribuyendo así a una visión de 360 ° y por lo tanto a una mejor toma de decisiones.
- Presentar la información en formatos gráficos simples, precisos y completos, disponibles en cualquier dispositivo móvil y actualizables en forma automática con la periodicidad requerida.
- Analizar las relaciones de causa – efecto entre las distintas métricas del negocio, conformando el mapa estratégico de la organización.
- Vincular los distintos KPIs con los objetivos correspondientes y éstos con las iniciativas estratégicas definidas para su logro, haciendo un seguimiento en tiempo real de su cumplimiento y efectividad.
- Comparar el resultado de los KPIs propios con los obtenidos por otros miembros de la misma red de distribución en la forma de un benchmarking interno, preservándose la confidencialidad de los datos pertenecientes a los colegas con los cuales se efectúa la comparación.
En síntesis la información busca al usuario y no al revés, se visibilizan situaciones y relaciones que antes resultaban ocultas, se agiliza el acceso a la información clave con menor costo y demora en su elaboración, permitiendo mas tiempo para el análisis y la toma de decisiones.
La tecnología debe ser capaz de integrar información proveniente de diversas fuentes como por ejemplo: sistemas de gestión ERP, sistemas CRM, servicios WEB, archivos Excel, entre otras, a través de una herramienta usable por un analista funcional no experto en sistemas.
Los paneles informativos deben tener un alto impacto visual y permitir el acceso a información clave en un “golpe de vista”.
El resultado de conducir una organización a través de Tableros de Comando, Mapas Estratégicos y Benchmarking, es la generación de ventajas competitivas y el incremento de la productividad en línea con un aumento de la satisfacción de los clientes, todo lo cual se traduce en impactos positivos sobre la rentabilidad.
Que indicadores y análisis pueden ser parte de este sistema de “inteligencia del negocio” ?
El negocio de la distribución de alimentos y bebidas se caracteriza por su dinámica, la variedad de factores del contexto que lo condicionan, la influencia de la competencia y la cada vez mayor volatilidad de la lealtad de los consumidores.
Frente a un escenario tan complejo y exigente, la organización puede aprovechar oportunidades concretas de defender su posicionamiento, crecer en ventas y desarrollar su potencial, si cuenta con información clave para tomar decisiones oportunas y acertadas.
Esta información debe ser definida en forma específica para cada empresa, como un “traje a medida”, sin embargo podemos identificar algunos KPIs y análisis de uso generalizado, por su relevancia y utilidad:
- Rotación de inventario por producto.
- Margen bruto sobre ventas y contribución marginal del producto.
- Variación de las ventas umbral, impacto de los descuentos en el precio de venta.
- Volumen de equilibrio por producto.
- Análisis ABC de productos.
- Ranking de productos best sellers.
- Participación de cada marca en la facturación total.
- Nivel de ocupación de depósitos.
- Costo de preparación de pedidos.
- Cumplimiento de los pedidos en tiempo y en cantidad de cada producto.
- Costo de la distribución por pedido, ruta o zona de ventas.
- Análisis ABC de clientes.
- Cumplimiento de objetivos de venta por marca / producto / vendedor.
- Análisis de cobertura del territorio de ventas, mediante la geolocalización de los clientes.
- Días en la calle de cobranzas, total y por cliente.
- Análisis de deuda vencida y a vencer, total y por cliente.
- Alertas de quiebre de stock.
- Análisis de días de inventario y stock de seguridad.
- Análisis del ciclo total de un pedido (recepción, preparación, entrega y cobranza).
- Análisis de valorización del stock disponible, por familia de producto y/o marca
Esta información en la forma de un KPI refleja el “status” de una variable en un momento determinado, pero también puede incluir la tendencia, su comparación con un período anterior y el histograma para visualizar su evolución en el tiempo.
A su vez los análisis en la forma de gráficos de líneas, barras, áreas, torta, mapas geográficos y de coordenadas entre otros, sumados a las grillas o tablas, permiten visualizar la información histórica y actual desde distintos enfoques, completando una mirada de 360 ° sobre una misma cuestión.
El análisis predictivo es accesible para una Distribuidora de Alimentos y Bebidas en la actualidad ?
No solo que es accesible sino que cada día es más necesario disponer de una herramienta que sobre la base de los datos propios y de otros externos pero relacionados con el negocio, como por ejemplo: índices de precios, nivel de confianza del consumidor, evolución de las segundas marcas, nivel de actividad económica, etc., permita deducir que proyección tendrá una determinada variable en el futuro.
Entre las aplicaciones mas importantes del análisis predictivo basado en inteligencia artificial (IA) se destacan:
- Planificar la estructura necesaria para atender la operación y prever su desarrollo:
Las actividades en la cadena de distribución y ventas por su naturaleza generan una gran cantidad de datos relacionados con los circuitos de entrega, el almacenamiento de productos o la preparación de pedidos. Gracias a la IA, esta información puede ser utilizada de forma predictiva para optimizar la cadena logística.
- Pronóstico de ventas:
Los algoritmos de análisis predictivo permiten evaluar la influencia combinada de una multitud de factores internos o externos en la demanda, teniendo en cuenta las particularidades de cada sector.
Esto permite detectar que variables influyen en la demanda y determinar su impacto, haciendo visibles patrones de comportamiento que permanecían ocultos. Con este conocimiento, el distribuidor puede gestionar sus existencias y flujos de mercaderías con mayor precisión, optimizando el uso del espacio en almacenes, evitando la inmovilización de stocks y los quiebres del inventario.
- Estimación de los recursos necesarios:
La IA puede ayudar a los responsables de almacenes a estimar el número de operarios y de m3 de depósito que serán necesarios para distintos escenarios de actividad (mínima, regular o máxima), sobre la base de las previsiones de la demanda en el periodo, para de este modo, aumentar el rendimiento del centro logístico.
Estudiar el comportamiento en detalle y establecer modelos predictivos fiables, requiere del manejo de grandes volúmenes de información histórica para su análisis. Esto es esencial para el buen funcionamiento de los algoritmos.
Por ello la tecnología empleada debe ser capaz de almacenar y procesar datos de Big Data, teniendo en cuenta los siguientes factores:
- registrar y mantener datos suficientes para garantizar el rendimiento de los algoritmos.
- mantener el acceso a la información a lo largo del tiempo.
- garantizar la seguridad de los datos sin que se disparen los costes de almacenamiento.
Otro beneficio importante de contar con un sistema de Data Analytics:
Entre los beneficios complementarios del uso de Data Analytics se destaca el reporting hacia los fabricantes acerca de la performance de sus marcas.
Los productores necesitan conocer información, en lo posible en tiempo real, acerca de ventas, rotación, stock disponible y cobertura de la distribución, entre otras métricas importantes para planificar su producción y evaluar el desempeño de una marca en la zona.
Para todo ese reporting es muy necesario que el Distribuidor cuente con información procesada en tiempo real y con el formato que cada fabricante necesita según su modelo de negocio.
El suministro de esta información puede automatizarse, de forma tal que con un mínimo de intervención humana, el Distribuidor pueda cumplir en tiempo y forma con los requerimientos de sus proveedores, lo cual conlleva a su mejor valoración y a la optimización del funcionamiento del sistema de comercialización en su totalidad (fabricante – mayoristas – minoristas – consumidores finales).
Conclusiones:
La tecnología de Data Analytics es una vía para la optimización integral de la distribución comercial, a través de la exposición de métricas diseñadas para reflejar sus variables clave.
Combinado con el poder de Big Data y algoritmos de inteligencia artificial constituye una importante fuente de ventaja competitiva, que puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en entornos altamente competitivos y volátiles.
Si desea recibir más información sobre la aplicación de Data Analytics en la distribución de alimentos y bebidas comuníquese a info@dasolutions.com.ar
26-06-2020