Analítica Prescriptiva en Retail: la tendencia en 2019

Por José Samaniego T.

Con todos los avances tecnológicos que acaecen hoy en día -herramientas, tecnologías y tendencias- la jerga ambigua asociada con Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Análisis Predictivo y Análisis Prescriptivo siguen afectando a los líderes empresariales sobre qué dirección seguir.

Y es que cuando se trata de clasificar la analítica avanzada, las empresas parecen pensar que la analítica predictiva es simplemente una forma diferente de decir analítica prescriptiva. Pero, aunque las dos suenan parecidas, son en realidad muy diferentes cuando se trata de resolver problemas cruciales de negocios y de planificación de la cadena de suministro en retail y distribución.

Hojas de Cálculo: la herramienta preferida por los negocios

En septiembre de 2018, Ventana Research reportó que cuatro de cada cinco compañías confían en hojas de cálculo para la planificación de la cadena de suministro. Aunque las hojas de cálculo son una herramienta ideal para escenarios únicos y creación de prototipos, cuando se trata de planificación, las hojas de cálculo son propensas a errores, difíciles de validar e inflexibles de usar para la colaboración. Esto nos lleva a hacer la siguiente declaración:

Casi la mitad de las empresas creen que la planificación de su cadena de suministro es precisa.

Preguntas clave respondidas por la analítica prescriptiva

Las preguntas que pueden responder la analítica avanzada van desde la optimización de una unidad de negocios hasta el abordaje del modelo de negocios de extremo a extremo de la empresa, que puede incluir cualquiera o todas las unidades de negocios.

Las preguntas difíciles que se hacen las empresas son necesarias para cumplir con los objetivos y demandas corporativas en la cadena de suministro. Por ejemplo, una compañía de retail o distribución podría querer saber:

  • ¿Cómo asignar el producto correcto en la ubicación correcta?
  • ¿En qué momento exacto hacerlo?
  • ¿Cómo equilibrar el cumplimiento de la demanda y las compras?
  • ¿Cómo satisfacer la demanda total sin aumentar el costo en inventario?
  • ¿Cómo evitar pérdida de ventas y clientes por falta de disponibilidad de producto?

Independientemente del tipo de análisis avanzado, estas preguntas, que involucran a varios departamentos e inclusive unidades de negocios, adoptan un enfoque preceptivo. Para mejorar los márgenes, la empresa podría utilizar datos históricos para predecir dónde podrían existir eficiencias. Sin embargo, si la compañía se centrara solo en estrategias de planificación predictiva, perdería el panorama general. Con cientos o miles de SKUs, y cientos o miles de transacciones diarias, las hojas de cálculo se vuelven completamente ineficientes para ayudarle al planificador a tomar el mejor curso de acción para satisfacer su demanda, no perder ventas y mantener su inventario en niveles óptimos. Los errores, por más ordenada y metódica que sea la persona, están a la orden del día. En otras palabras, decisiones importantes, sean estas de compra, distribución o promoción, requieren más que recomendaciones de cualquier análisis avanzado de escenarios hipotéticos. Cada curso de acción debe mostrar el impacto financiero, una validación que solo se puede lograr con tecnología avanzada, como la de Blue Rigde.

Empresas de investigación como Gartner han encuestado a las empresas para ver el aumento en el uso de análisis avanzado, apoyando su predicción de que 2018 fue el año en que la optimización de la decisión ya no sería una disciplina de nicho sino una mejor práctica.

Por su parte, en el reporte Cadenas de Suministro Top 25, un tercio de ellas ya había aumentado las inversiones en tecnologías analíticas, poniendo en práctica lo que se conoce como estrategias de «economía circular» con capacidades tales como un mejor abastecimiento al identificar los productos adecuados en el lugar y momento correctos; reducción de excesos de inventario; y evitar pérdida de ventas, dinero y clientes por falta de disponibilidad de producto.

En ese sentido, la adopción de análisis prescriptivos se estima en alrededor del 20% en las empresas medianas a grandes, y se prevé que ese número crezca hasta el 36% para 2021.

Conclusión

Como muestran las encuestas de empresas y cadenas de suministro, ahora no se están descartando los análisis avanzados. De empresas medianas a corporaciones globales reconocen que la ventaja competitiva reside en descubrir oportunidades ocultas que una plataforma prescriptiva puede revelar a través de cientos, si no miles de escenarios hipotéticos.

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