14 de Julio de 2024

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Errores comunes al manejar datos de productos

Redacción TLW®

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Hoy, podemos asegurar que el futuro de las empresas depende de la comprensión y la integración de los negocios a la tecnología, siendo necesario enfrentar y superar las dificultades inherentes de un proceso de transformación digital.
Para ello, debemos seguir en el entendimiento de que las empresas que se suman con mayor prontitud a la transformación digital mejoran sus indicadores y capacidad productiva más rápidamente, logrando ponerse de inmediato entre los líderes de mercado, y ganando oportunidad para innovar en sus categorías y diferenciarse de otras empresas que vienen detrás.
¿Cuáles son los principales errores más comunes que incluso grandes empresas cometen sobre los datos que generan?
1.- Creer que la transformación digital es genérica. Si bien, se trata de un proceso exigente, las empresas deben entender que funcionan casi como individuos y deben poner el valor en la personalización. Es según su información crítica, su uso de datos, sus necesidades, la de sus clientes y del mercado que podrá ajustar su estrategia, proceso y velocidad de transformación.
2.- No lograr una visualización completa de los datos. Es común que las empresas tengan su data dispersa por una gran variedad de lugares (silos), y espacios. Sin una correcta visualización de estos, es imposible tener una clara visión de uno de sus activos corporativos esenciales, sobre todo en lo que tiene que ver con la operación. La información archivada,a la que no se puede acceder fácilmente, pierde valor.
3.- No subestime el proceso. Luego de reconocer la importancia de los datos y su integración a procesos digitales en la organización, parece importante desarrollar estándares, políticas y procesos en la toma de decisiones para conseguir una gestión de los datos maestros que posibiliten producir beneficios de una manera sostenible. Una buena gestión de estos es el punto de partida esencial para consolidar su crecimiento y alcanzar sus objetivos de negocio.
Un gigante como Elektra a través de la Gestión de Datos Maestros de Producto (PMDM) en conjunto con otras herramientas, logró que su sitio, Elektra.com.mx, obtuviera 2.6 veces más tráfico y redujo su tasa de error del 20% a 0.5%. De tal forma que, centralizando los datos de sus productos, logró un crecimiento del casi 400% en ventas, e incrementó su catálogo de 2 mil a 50 mil productos en unas cuantas semanas.
Esto hizo que Elektra estuviera en la vanguardia frente a otras empresas que se dedican a la venta de productos y que no han dado el salto a la omnicanalidad.
Este tipo de aplicaciones están impactando los modelos de negocio, los procesos y la experiencia de los clientes, por lo que demanda identificar tecnologías capaces de acercarse de manera adecuada a ellas, así como la generación de una estrategia digital flexible y adaptable, coherente con las necesidades y la estructura de la organización, en un proceso que debe comenzar en la información.
En la actualidad, se estima que solo 35% de los datos de producto tienen la información adecuada, un gran reto para las empresas del sector retail.
Al implementar una solución MDM de Producto, las organizaciones podrán gozar de mediciones precisas y orientadas a tomar decisiones estratégicas tales como:
Exactitud: Asegurar la incorporación eficiente de los datos del proveedor, mientras asegura la normalización, el enrutamiento de aprobaciones y la automatización del flujo de trabajo.
Completitud: Medición que refleja el grado en que las bases de datos cuentan con toda la información crítica para el negocio; como los SKU, fotografías de productos, características, etc.
Consistencia: Identificar, vincular, adquirir y sincronizar datos de productos de una variedad de fuentes y sistemas internos y externos.

Aumento en los ingresos: Aumento de las oportunidades de up-sell y cross-sell, al lanzar promociones segmentadas y reducir las devoluciones de producto.


Fuente: Stibo Systems.


Redacción TLW®

Equipo editorial de THE LOGISTICS WORLD®, conformado por periodistas especializados en la industria del transporte, supply chain, manejo de almacenes y tecnologías logísticas.

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