Analítica avanzada: Casos de uso reales y beneficios para empresas

En artículos anteriores descubrimos la relevancia de la analítica avanzada para las empresas, mostrando por qué es tan importante para los negocios y los tres campos principales que atañen a la gestión empresarial. Asimismo, presentamos los principales retos asociados en materia de calidad del dato, ética y compromiso social, además de la formación y capacitación. Hoy nos centraremos en casos de uso de analítica avanzada.

Ahora es el momento de aterrizar todos los conceptos introducidos previamente y entender cómo pueden beneficiarnos más allá del plano teórico. Las posibilidades que nos brinda la analítica avanzada son tan amplias que cualquier industria y modelo de negocio puede obtener numerosas ventajas: desde retail o transporte, hasta construcción y automoción, pasando por sanidad, farma o alimentación.

Casos de uso de analítica avanzada. Recopilatorio de escenarios de interés

A continuación, presentamos un recopilatorio de casos de interés estructurados en ocho grandes bloques y de aplicación a una gran variedad de industrias. Han sido seleccionados teniendo en cuenta las áreas de mayor impacto para los negocios y las actividades dentro de estas que la analítica avanzada logra optimizar.

Casos de uso de analítica avanzada en la gestión de la cadena de suministro

• Previsión de la demanda: a partir de datos históricos, es posible predecir con mayor precisión la demanda futura. Esto ayuda a reducir el exceso de inventario o evitar la escasez de productos, pudiendo servir a los clientes con más eficiencia. Los modelos de analítica avanzada llevan estas predicciones al último nivel, pues permiten determinar la demanda por material o componentes del material, grupos de clientes, regiones geográficas, entre otras variables. No se trata, pues, de modelos generales, sino que son capaces de adaptarse a las particularidades de cada caso.

• Optimización de la cadena de suministro: podemos establecer modelos que identifican cuellos de botella, determinando la eficacia de los proveedores y lograr así optimizar la logística de transporte. Esto se traduce en costos más bajos y una mayor eficiencia en todo el proceso de abastecimiento.

• Gestión de riesgos: la analítica también nos permite detectar patrones y tendencias que podrían indicar riesgos futuros, como la posibilidad de interrupciones en la cadena de suministro. Con esta información logramos anticiparnos antes de que ocurran estos riesgos, minimizando también los costes.

En SEIDOR, hemos colaborado recientemente con clientes trabajando en soluciones de esta índole. Por ejemplo, nos abarcamos en un proyecto para predecir la demanda sobre carteras de miles de referencias únicas, y logramos que el cliente automatizara todos los procesos hasta la generación de resultados.

Casos de uso de analítica avanzada en el mantenimiento

• Detección de anomalías: se pueden crear modelos para reconocer el comportamiento normal de un sistema y luego alertar cuando se produzca una desviación. Este método es muy útil para detectar incidentes o averías que son poco frecuentes y, por lo tanto, difíciles de prever con datos históricos.

• Clasificación de fallos: se puede ir un paso más allá y no solo detectar el fallo, sino también clasificar el tipo de error basándose en los patrones de los datos. Esto puede ayudar al personal técnico a identificar y solucionar los problemas con mayor eficiencia.

• Optimización de la programación del mantenimiento: la información resultante también refleja el momento óptimo para realizar el mantenimiento preventivo, a partir de los patrones de datos históricos que se recaban en tiempo real. Esto puede ayudar también a prevenir posibles fallos, al mismo tiempo que minimiza el tiempo de inactividad del equipo de mantenimiento.

Casos de uso de analítica avanzada en los procesos industriales

• Control de calidad: gracias a la tecnología de Machine Learning, podemos identificar cualquier tipo de variación u error en los productos, lo que permite una intervención temprana para corregir cualquier contratiempo antes de que se conviertan en problemas más serios. Esto puede mejorar la calidad del producto y reducir los costos asociados con las devoluciones y las reclamaciones.

En SEIDOR hemos colaborado recientemente con clientes como Almirall, desplegando una solución de automatización en la nube que acelera los procesos de control de calidad. En escenarios de esta tipología, pueden observarse reducciones en el tiempo de confección de los controles de más del 90%.

Casos de uso de analítica avanzada en call centers y atención al cliente

• Optimización de recursos: en lo que respecta al servicio de atención al cliente, tenemos dos retos: dar una respuesta ágil al cliente y saber el personal necesitamos para dar esa respuesta sin incrementar los gastos más de lo necesario. Gracias a la analítica avanzada, podemos, entre otros, adecuar y optimizar la plantilla por tunos. Por otro lado, disponemos de la información completa de nuestro cliente: recomendación a medida de productos y servicios; historial de incidencias o pedidos; potencial interés y motivo de la llamada o redirección automática, por ejemplo.

En SEIDOR hemos colaborado recientemente con clientes como el servicio de emergencias de la Generalitat de Catalunya para optimizar sus centros de llamadas, optimizando los procesos antes citados. Así, han podido llevar a cabo su actividad manteniendo sus estrictos niveles de servicio.

Casos de uso de analítica avanzada en logística

• Gestión de flotas: la optimización de la gestión de flotas es otro de los beneficios que nos brindan los modelos de analítica avanzada. Esto puede incluir la asignación de vehículos a rutas, la programación del mantenimiento y, de nuevo, la predicción de posibles problemas de rendimiento de los vehículos. Todo ello también para avanzar en la reducción del impacto ambiental y los costes de energía

• Detección de fraudes: es posible confeccionar modelos que identifiquen patrones de fraude en la logística, como la entrega de paquetes en ubicaciones inusuales o cambios inesperados en las rutas de entrega. Se puede incluso detectar patrones de fraude indetectables a priori por un ser humano.

Casos de uso de analítica avanzada en almacenes y espacios físicos

• Optimización de la disposición del almacén: los modelos de analítica avanzada pueden analizar datos sobre las ventas y los patrones de movimiento de los productos dentro del almacén. Estos sistemas sugieren una organización de los productos que minimice los movimientos innecesarios y mejore la eficiencia durante su recolección.

• Estrategias de precios dinámicos: es posible analizar datos de ventas, inventario y demanda para ayudar a determinar estrategias de precios óptimas y a tiempo para los productos en el almacén, según configuraciones particulares, tipologías de pedido, etc.

En SEIDOR hemos colaborado con clientes como Frit Ravich para avanzar en escenarios de optimización de almacenes mediante gemelos digitales, pudiendo detectar mejoras en los tiempos de entrega de pedido a lo largo de las distintas campañas del año.

Casos de uso de analítica avanzada en el marketing

• Publicidad programática: la analítica avanzada permite generar modelos para tomar decisiones en tiempo real sobre qué anuncios son los ideales para mostrar a un potencial cliente en un momento determinado. A partir de una serie de factores, como su comportamiento en línea, la ubicación, la hora del día o el tipo de dispositivo que está utilizando, se determina el tipo y formato de publicidad más adecuado.

• Optimización de la creatividad del anuncio: es posible ir un paso más allá y analizar qué elementos de un anuncio (combinaciones de colores, palabras, imágenes y sonidos, etc.) son más eficaces para cada segmento de audiencia, lo que nos permite crear experiencias personalizadas más eficaces.

Casos de uso de analítica avanzada en la experiencia de usuario y los asistentes virtuales

• Personalización de las interacciones: aprender de las preferencias individuales de los usuarios a partir de sus interacciones pasadas, permite a los asistentes virtuales adaptar sus respuestas y sugerencias a las necesidades y preferencias específicas del usuario. Por ejemplo, son capaces de enfocar la conversación a las preferencias del cliente, analizando el histórico del usuario por la web.

• Predicción de las necesidades del usuario: los asistentes también pueden anticipar lo que un usuario podrá necesitar basándose en el contexto de la conversación o en las interacciones pasadas. De esta manera, ofrecemos una ayuda proactiva y sugerencias de interés, mejorando notablemente la experiencia del usuario.

Apuesta por la Analítica avanzada de la mano de las soluciones que ofrece SEIDOR

La analítica avanzada se está convirtiendo en una verdadera revolución, especialmente tras la llegada de tecnologías tan avanzadas como los modelos de lenguaje natural.

Tenemos la oportunidad de aprovechar al máximo los datos y tomar decisiones informadas. Ahora bien, siempre incorporando las mejores prácticas y metodologías de referencia, indispensables para asegurar el éxito durante y tras la puesta en marcha de este tipo de herramientas.

El equipo de Data & Analytics de SEIDOR cuenta con profesionales preparados para abordar estas nuevas tecnologías y soluciones de vanguardia y ponerlas al servicio del negocio. Contamos con más de 25 años de experiencia, en los cuales hemos ayudado a más de 2.500 clientes.

Si deseas beneficiarte de las ventajas de la analítica avanzada y contar con el respaldo de expertos en la materia, contacta con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte a aprovechar al máximo el potencial de tus datos y llevar tu empresa hacia el éxito en el competitivo panorama empresarial actual.