La mayoría de los gerentes de las cadenas de suministro tienen una visibilidad limitada sobre cuáles de sus proveedores de primer nivel tienen riesgos y exposiciones derivadas de los proveedores de segundo y tercer nivel. Esencialmente, no saben quién suministra a sus proveedores.
La analítica de localización permite identificar participantes o partes de las cadenas de distribución desconocidos u ocultos, ayudando así a minimizar y controlar mejor los riesgos de interrupción.
Entender cómo llega un producto a las manos de los clientes requiere una visión amplia y completa de la lista de todas las empresas participantes en el proceso de distribución, desde las fábricas hasta el último distribuidor al cliente final
La inteligencia de localización permite mapear en su totalidad la cadena de suministro, para identificar todos componentes que forman parte del proceso.
La selección del emplazamiento es uno de los problemas más fundamentales para los retailers en crecimiento. La apertura de un nuevo local comercial puede suponer un cambio de juego si se acierta con el lugar adecuado, o bien su nuevo local comercial podría estar condenado al fracaso si la ubicación no atrae a suficientes clientes.
Además de los factores geográficos, como la accesibilidad del transporte y los precios de los inmuebles, los factores sociodemográficos y los patrones de movilidad de las zonas de interés, desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones. Estos datos sobre la población, el poder adquisitivo y los hábitos de consumo son los que generan una óptima estrategia de expansión.
Los modelos predictivos, la analítica de localización y los análisis de movilidad revelan información valiosa que puede ayudar a los retailers a elegir la ubicación correcta al establecer un negocio.
¿Cómo se usan los modelos predictivos para determinar la ubicación óptima de un nuevo establecimiento?
Los modelos predictivos son una forma de análisis estadístico que utiliza la extracción de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para extrapolar tendencias a partir de hechos históricos y acontecimientos actuales y suelen utilizarse para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.
La Big Data reúne datos de diferentes aplicaciones, infraestructuras, fuentes de terceros y tecnologías emergentes como la inteligencia de localización para mejorar la toma de decisiones en los procesos estratégicos, tácticos y operativos que conforman la gestión de la cadena de suministro.
Esta herramienta remodela las cadenas de suministro proporcionando datos útiles y procesables que pueden ayudar a mejorar la eficiencia de las empresas individuales y de los ecosistemas en los que operan, ayudando a sincronizar la planificación y la ejecución de la cadena de suministro mejorando la visibilidad en tiempo real de estos procesos y su impacto en los clientes y en el resultado final. Lea el artículo completo aquí
La Big Data está transformando la forma en que los líderes administran las cadenas de suministro en todos los puntos de contacto, desde el abastecimiento y la fabricación hasta la logística y el servicio al cliente.
¿Qué es la Big Data aplicada a cadenas de suministro?
La aplicación de Big Data en cadenas de suministro es la aplicación de inteligencia de alto nivel derivada de la analítica de datos de una organización de sus procesos operativos, desde la adquisición y el procesamiento hasta la gestión del inventario, la distribución, etc., proporcionando una base para los esfuerzos de automatización y mejora continua de las operaciones logísticas.
Para garantizar el éxito de los planes de apertura de nuevos puntos de venta, es necesario comparar el negocio con las necesidades del mercado potencial y construir la estrategia correspondiente, y los análisis de localización y el geomarketing son la mejor herramienta para hacerlo.
Los datos de localización brindan a los retailers una ventaja competitiva en la selección del emplazamiento ya que ayudan a visualizar cómo ha cambiado la dinámica del mercado local durante un largo período de tiempo, descubriendo nuevas oportunidades y perspectivas en tiempo real que no habrían sido necesariamente evidentes a través de fuentes de datos más tradicionales o unidimensionales.
Los análisis de movilidad permiten identificar las características de las paradas y rutas de tránsito, ayudando a determinar y mejorar la cobertura global de cualquier sistema de tránsito.
En el transporte público, la analítica de movilidad puede ser de gran ayuda para las autoridades, que se enfrentan a diversos retos como la congestión vial y la diversidad de medios de transporte, entre otras. Esto plantea dificultades a los responsables y operadores del transporte público a la hora de realizar la planificación correspondiente.
El secreto de la selección del emplazamiento en un mercado tan competitivo se basa en la capacidad de analizar los datos adecuados y ser capaz de entender e interpretar las estrategias de selección de emplazamientos de las localidades cercanas para adelantarse a sus planes de expansión y obtener una ventaja competitiva.
¿Dónde? Esta es la pregunta fundamental que guía cualquier decisión de selección de emplazamiento.
El mantenimiento predictivo basado en big data y datos geoespaciales busca definir el mejor momento para realizar trabajos en un activo, de manera que la frecuencia de mantenimiento sea la menor posible y la fiabilidad sea la mayor posible sin costes innecesarios.
Los equipos de mantenimiento están empezando a adoptar el uso de big data y modelos predictivos para mejorar el rendimiento, esto ayuda a establecer programas de mantenimiento, que reducen el tiempo de inactividad y ahorran costes de mantenimiento, al mismo tiempo que amplían la vida útil de sus equipos, reducen las tareas de innecesarias y optimizan el inventario de piezas de repuesto.
Aprovechar los datos actuales e históricos de los movimientos de localización permite comprender los retos actuales y construir ciudades inteligentes, flexibles y eficientes.
A medida que más ciudades comienzan a implementar la planificación de ciudades inteligentes con base en ciencia de datos, los conocimientos de big data ayudan a formar las políticas que beneficiarán a los barrios y a las personas que viven en ellos.
Con la analítica publicitaria mediante técnicas de big data, los profesionales del marketing pueden determinar rápidamente la eficacia de cada canal y ajustar así sus estrategias, permitiéndoles llevar a cabo campañas hiperdirigidas, eligiendo el contenido de anuncios adecuado para las redes publicitarias correctas.
¿Qué es?
Este tipo de analítica se refiere al uso de datos y herramientas tecnológicas que ayudan a las empresas y a los profesionales del marketing a supervisar eficazmente sus esfuerzos de marketing y con ello, asegurarse de que las campañas que se llevan a cabo se dirijan al público adecuado y se utilice los canales adecuados para su comunicación efectiva.
Las empresas de repartición aprovechan la inteligencia de localización para tener una mejor captación de mercado y maximizar la experiencia del cliente.
Cada vez más negocios se incorporan al negocio de la entrega de productos. Esta búsqueda, a su vez, los ha llevado a necesitar de la inteligencia de localización, ya que les permite medir y controlar varios factores críticos para el éxito de su negocio, o sus procesos, incluyendo actualizaciones de tráfico en tiempo real, localización de direcciones de entrega, rutas, entre otras muchas cosas.
Los responsables de la logística necesitan implementar la inteligencia de localización en las cadenas de suministro para poder reducir los retrasos, mantener los costes bajos, generar una ventaja competitiva, y con ello mejorar la red global de múltiples transportistas, proveedores de servicios y ubicaciones físicas de la amenaza constante de problemas inesperados.
Los minoristas necesitan utilizar modelos predictivos para tomar información conocida, incorporar información supuesta sobre sus clientes y factores de mercado, y combinarla con el fin de pronosticar las ventas o la rentabilidad.
Los modelos predictivosson una forma muy eficaz de identificar una zona idónea para lasestrategias de expansión, ya que se han convertido en herramienta vital para reducir cientos de lugares potenciales a un puñado o incluso a uno solo, cuando se identifica un sitio potencial, se combinan con capas de datos adicionales para determinar si cumple los requisitos del modelo, los objetivos de rendimiento de ventas y otros factores importantes específicos de sus necesidades comerciales. Lea el artículo completo aquí
Ciudad de Panamá, se vende estación de gasolina, de marca multinacional, la estación tiene más de 20 años operando, se encuentra en el centro de la ciudad de Panamá. Estación de gasolina operando, en Ciudad de Panamá,...
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