Page 29 - Revista Logistica 208

Existen muchas calificaciones para la ana- lítica, pero limitemos estas a 3 grandes grupos:
• La descriptiva. Su fortaleza es analizar los datos históricos para explicar lo que pasó. Su enfoque es hacia la historia.
• La predictiva. Mediante modelos es- tadísticos combinados con las tradiciones técnicas de pronóstico, responde la pre- gunta ¿Qué puede pasar?, su enfoque es sobre los posibles escenarios que tendrá la demanda.
• La prescriptiva. Mediante algoritmos de simulación y optimización, se enfoca en responder una pregunta aún más es- pecífica: ¿Qué debemos hacer?
Saber qué pasó es relevante pero no nos ayuda a definir un rumbo, entender el fu- turo; reduce la incertidumbre, pero deja sin responder cómo enfrentar estos re- tos. Entender las causas de los compor- tamientos y al mismo tiempo cuantificar los efectos de diferentes decisiones bajos distintos criterios de optimización reduce dramáticamente el tiempo que se requiere para responder a un mercado altamente demandante.
Entendiendo a los clientes para anticipar su demanda
Ahora que ya sabemos que las herramientas están ahí, tenemos que regresar al día con día y definir cómo haremos uso de toda esta “magia” para mejorar nuestras operaciones. La clave está en el manejo de los datos.
En la empresa debemos trabajar detalladamente con sus expertos en analítica para entender cómo se capturarán, validarán, almacenar, compartirán y analizarán todos los datos providentes de la cadena de suministro, no solo los que se encuentran en nuestros sistemas, sino todos aquellos que procesan nuestros socios de cadenas, con especial énfasis en los generados en el punto de venta.
Cuando un dato es asociado con otros, su valor se multiplica, saber que se vendió un pro- ducto específico en un cierto lugar es útil, pero entender con qué frecuencia lo hace, junto con que otros productos lo adquiere, a qué precio lo pagó y los detalles demográficos de quien lo compro como su edad, dónde vive, cuál es su ingreso promedio y en general sus hábitos de consumo, permiten realizar un nivel de análisis que maximiza el uso de los recursos.
Existen tres fuentes comunes que permiten mejorar la información detallada sobre el consumidor:
1. El uso de cookies en las páginas de internet para rastrear sus intereses y hábitos de consumo.
2. La información asociada con la tarjeta de crédito o débito utilizada al pagar el con- sumo.
3. El uso de programas de lealtad que mediante el otorgamiento de beneficios registra los consumos del cliente.
Tengamos presente que la venta de bienes industriales es menos incierta que la realiza- da al consumidor final, que tiene su mayor reto en los productos de alto consumo que compiten todos los días en el anaquel por el poder adquisitivo del consumidor.
¿Cómo estoy utilizando
la información de mi demanda?
• Para explicar lo que pasó, sin entender las causas que dieron origen a esto.
• Para mejorar mis proyecciones acerca de lo que pude pasar en mi mercado.
• Para conocer caminos de acción que me permiten lograr mis objetivos estratégicos.
La velocidad
de la tecnología
nos permite conocer deta- lladamente los patrones de demanda de nuestros clien- tes; solo se ve limitada por la calidad de la captura de datos en el punto de venta y las acciones conducentes a proteger la privacidad de los consumidores
• Enero - Febrero 2020 • Énfasis Logística 29