Cómo acelerar la gestión en consumo masivo con datos

Cómo acelerar la gestión en consumo masivo con datos

Las organizaciones no pueden controlar los factores externos, pero incluso hay algunas que no tienen visibilidad de lo que pueden controlar.

Analizar datos hoy en día es una herramienta esencial que todos ya hacemos pero que en consumo masivo mas que una herramienta es el diferencial que marca el éxito de productos y ventas en general. Decisiones tan importantes que involucran la fidelidad del cliente necesitan aplicar las tecnologías mas avanzadas. Existen varias técnicas utilizadas a lo largo del tiempo para estudiar estos datos, dentro de las más conocidas está el Big Data, que hace referencia al análisis de un gran volumen y variedad de los datos con el fin de segmentarlos por grupos de interés. El Big Data ha permitido ir más allá en el aprovechamiento de la información para alcanzar los objetivos de negocio de las empresas, es por esto qué grandes industrias como la financiera, la de telecomunicaciones y el retail están viendo este tipo de soluciones como una gran alternativa de crecimiento.

Los retos

  •   Retención de clientes
  •   Relación de afinidad de los productos
  •   Incremento en el ticket promedio
  •   Efectividad de la venta
  •   Aumento del Market Share
  •   Enfoque efectivo de recursos
  •   Rotación de Inventario
  •   Sobre stock en el Sell in
  •   Incrementar el Nivel de Servicio
  •   Gestión de devoluciones
  •   Negociaciones efectivas en las compras
  •   Control de costos por línea de producto

¿Cómo impacta la analítica su negocio?

Más participación de mercado a través del conocimiento del consumidor gracias a la analítica.

 

Cadena de suministro inteligente que responda a la demanda de los consumidores.

Mayor Rentabilidad a través de la optimización del portafolio de productos

Estas son algunas de las herramientas analíticas que se usan en consumo masivo

Indicadores logísticos: Con una plataforma de inteligencia de negocios aplicada a la operación logística se generan indicadores a nivel de servicio (OTIF), estos se con la data de intercambios entre proveedores y comerciantes.

Business Intelligence: Esta herramienta permite analizar el comportamiento de los productos en los puntos de venta global e individualmente para encontrar nuevas oportunidades y debilidades.

Analítica del comprador: Identificamos la fidelidad de los compradores siendo este un objetivo crítico para el diseño de las estrategias de marca, se genera un análisis a fondo del comportamiento del comprador permitiendo segmentar sus misiones de compra, % de migración a la competencia, probabilidad de fuga, entre otras.

Manejo Colaborativo de Inventarios: Integra al fabricante en participación colaborativa para el manejo de las órdenes de compra sugiriendo mercancía en cada punto de venta.

Forecasting: En este punto hablamos de analítica predictiva para poder estimar las ventas futuras en función de la rotación histórica con lo cual se puede lograr un nivel de asertividad de hasta un 80%.

 

Estamos moviendo el mundo con decisiones basadas en datos, ¡esta es nuestra pasión!, hablemos de sus ideas y movamos su universo analítico

Consumo Masivo BI Business Intelligence - Inteligencia de negocios Big Data Comercial Mercadeo Retail Supply Chain Ventas Sales

Leave a Comment

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y los términos de servicio de Google.

Previous reading
Modelo predictivo mundial Qatar 2022 – Cómo predecir resultados en el mundial y en los negocios
Next reading
Guía de madurez analítica el camino a recorrer para tener éxito en un proyecto de análisis de datos
Translate »
¿Necesitas ayuda? Habla con un asesor