El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.  

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El análisis predictivo permite a los profesionales de la cadena de suministro mejorar varios aspectos, por ejemplo: 

• Envío y logística

«Imagen que representa un análisis realizado por nuestro científico de datos Nayib Ahued acerca de los diferentes centros de distribución de Walmart en el estado de Florida»

• Mantenimiento

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¿Cómo mejorar los canales distribución con analítica de datos?

Noviembre de 2021

La analítica de movilidad y geolocalización ayuda a los distribuidores mayoristas a maximizar los beneficios, permitiendo revelar dónde están las ineficiencias operativas para luego implementar soluciones en las áreas problemáticas.

Gracias a la analítica avanzada de inteligencia de localización, caracterización de puntos de interés y análisis de movilidad centrados en la cadena de suministro, los distribuidores pueden ahora comprender realmente sus canales líneas por línea, lo que puede conducir a mejores decisiones y, en última instancia, a mayores beneficios.

¿Cómo mitigar la escasez en las cadenas de suministro?

Octubre de 2021

La actual crisis mundial en las cadenas de suministro está obligando a las empresas a gestionar sus métodos de distribución adoptando un enfoque proactivo basado en Big Data y analítica avanzada.

La crisis en las cadenas de suministro ha provocado que cadenas de restaurantes y establecimientos de comida rápida se queden sin ingredientes clave (por ejemplo, Nandos, McDonald's, KFC y Greggs),que exista escasez en las estanterías de los supermercados (por ejemplo, ASDA, Sainsbury's y Morrisons) que se presenten interrupciones en las líneas de productos de los minoristas (por ejemplo, IKEA) y que escasee el combustible. 

Analítica de datos para entender al cliente

Setiembre de 2021

El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.

La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.

Retail: Beneficio de monetizar datos

Setiembre de 2021

Cada vez más organizaciones minoristas están monetizando sus datos para incrementar sus ingresos, aumentar la productividad y optimizar gastos, permitiendo el aprovechamiento efectivo de activos, herramientas tecnológicas e información externa para generar mejores resultados.

En el sector retail la monetización de los datos consiste en tomar decisiones mejor informadas, aumentar los ingresos y reducir los costes a partir del acceso a distintos tipos de datos almacenados, categorizados y accesibles.