En un mundo donde los negocios cambian constantemente, el proceso de evaluación comparativa Se vuelve esencial para el éxito de la empresa, pero también resulta aún más desafiante. Por lo tanto, replantear los métodos de pronóstico, qué datos deben recopilarse y analizarse, y planificar nuevos escenarios puede ayudar a que la evaluación comparativa sea más eficiente, especialmente cuando los datos históricos no son predictivos.
La integración de redes de transporte, infraestructuras, tecnologías y empleados hacen que los procesos logísticos sean extremadamente complejos, y esto se refleja en la forma en que cada empresa envía sus productos, lo que hace que la simple comparación de datos capturados por empresas competidoras sea un proceso equivocado, principalmente porque no considera tendencias ni modelos predictivos.
Hasta hace poco, la evaluación comparativa se basaba fielmente en una proyección futura del rendimiento histórico. Pero con el tiempo, llegó la pandemia, lo que redujo la fiabilidad de los datos recopilados en los últimos años. Esto obligó a las empresas a rediseñar sus procesos.
Un estudio de McKinsey mostró que el 91% de los ejecutivos encuestados coincide en que los métodos de pronóstico deben ser diferentes. La transformación de estos métodos, los datos analizados, los escenarios y... conductores hace que el proceso de evaluación comparativa sea más preciso y ágil.
Mayor eficiencia operativa
El informe Análisis comparativo de almacenes logísticos de terceros demostró que más del 80% de las empresas entrevistadas afirman que deberían utilizar el Big Data para una mayor competencia en sus cadenas de suministro.
Con la gran cantidad de datos disponibles, las empresas del sector logístico se han visto obligadas a buscar nuevas maneras de aumentar la eficiencia operativa. Clasificar y organizar esta información es crucial para que las empresas comprendan cómo el análisis de datos impacta directamente en las operaciones logísticas. Al fin y al cabo, tomar decisiones seguras basadas en datos es la mejor fórmula para el éxito.
De esta manera, la empresa puede reducir costos a la vez que hace más eficientes sus procesos y sin comprometer recursos. Integrando la Big Data Con el análisis predictivo, se brinda a las empresas el conocimiento para realizar predicciones y superar obstáculos que podrían causar interrupciones en toda la cadena de suministro.
Por ejemplo, con todo el proceso de entrega de un producto registrado, desde la salida del camión hasta la firma del cliente al recibirlo, estos datos se capturan y analizan para optimizar este proceso y reducir posibles cuellos de botella.
Se pueden capturar y analizar sensores, información de tráfico y meteorológica, programas de mantenimiento y otra información para generar interconexión para los negocios y optimizar una operación logística.
Integración del análisis predictivo en la evaluación comparativa
Poder aprovechar los datos es fundamental para las empresas, y recopilar datos relevantes es crucial para que puedan tomar decisiones más seguras y precisas. Esto requiere la adopción de sistemas que transformen esta información en información realmente útil para el negocio y que ayuden a:
- Identificar oportunidades;
- Mejorar el rendimiento;
- Hacer más eficiente la gestión de riesgos;
- Permitir el uso de tecnologías innovadoras.
A pesar de los beneficios, el número de empresas que adoptan el análisis predictivo es aún incipiente, precisamente por la dificultad de identificar fuentes de datos confiables que soporten la generación de estos datos. interconexión.
Para evitar este problema, integre información de ventas (como registros de transacciones) y marketing (con datos comerciales y de comportamiento). dejan comentarios, de clientes) con logística, entre información captada de otros sectores y localizaciones, permite a la empresa obtener una visión 360° de su operación.
Además, integrar datos históricos internos con información externa, como fluctuaciones macroeconómicas e incluso datos sobre el comportamiento de los clientes, es esencial para que el análisis sea más preciso.
Por lo tanto, implementar el análisis predictivo en los procesos logísticos impacta directamente en el desempeño operativo, permite una planificación más eficiente, reduce riesgos y costos y, en consecuencia, aumenta los ingresos.
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