La efectividad de la analítica predictiva radica en una infraestructura tecnológica robusta, que combine hardware de calidad y software capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos
Descripción
La analítica predictiva procesa datos históricos y tendencias actuales para prever la demanda futura, permitiendo a las empresas ajustar su producción y gestión de inventario de manera eficiente. Esta anticipación no solo asegura la satisfacción del cliente al reducir el riesgo de sobreproducción o escasez de productos, sino que también maximiza la rentabilidad al optimizar el uso de recursos.
1.
Asegurar el acceso a grandes volúmenes de datos de alta calidad, enfocándose en aquellos que aporten mayor valor a la predicción y optimización. Además, estos deben estar actualizados para alimentar los modelos predictivos.
2.
Contar con la infraestructura necesaria para capturar y almacenar datos continuamente, lo que es esencial para mantener los modelos predictivos actualizados.
3.
Integrar modelos matemáticos que permitan una segmentación efectiva de productos o clientes, identificando oportunidades de optimización y recolección de datos. Además, utilizar IA para integrar y analizar datos de múltiples fuentes, enriqueciendo los insights y mejorando la precisión de las predicciones.
Datos cuantitativos
Pronósticos basados en IA pueden reducir los errores de la cadena de abastecimiento del retail entre un 30% y 50%
McKinsey, 2018
Mejores predicciones podrían reducir en hasta un 65% los quiebres de stock
McKinsey, 2018
El mercado de analítica en Estados Unidos, entre los años 2020 y 2021, tuvo un crecimiento significativo. Se espera que los mercados sigan creciendo, alcanzando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 19,8% en en los próximos 8 años.
Grand View Research, 2020
Caso de éxito
Carrefour acelera Innovación Digital y eleva ventas 400%
Carrefour, a través de Majid Al Futtaim, intensificó su transformación digital, lo que resultó en un aumento del 400% en pedidos en línea en comparación con 2019. La adaptación rápida incluyó convertir tiendas en centros de cumplimiento y establecer un gran centro de distribución dedicado a manejar un volumen creciente de pedidos en línea, destacando el papel crucial de los datos para anticipar y satisfacer la demanda de los clientes en circunstancias cambiantes
Startups
Stocktrim
Nueva Zelanda – 2017
Mediante modelos predictivos y uso de demanda e inventario en tiempo real permite planificar las operaciones de forma eficiente evitando los quiebres de stock para la producción
Conversight
Estados Unidos – 2017
Mediante modelos de predicción en tiempo real optimiza el uso de recursos en bodegas de producción, reduciendo costos por inventario basado en la demanda existente.
Para la construcción de este insight agradecemos la participación de: Henry Fuentes, Macarena Gamerre, Juan Pablo Sáez, Sofia Fuentes, Francisco León y Javier Iriarte