Em um mundo em que os negócios se transformam constantemente, o processo de benchmarking se torna essencial para o sucesso da empresa, mas também se mostra ainda mais desafiador. Dessa forma, repensar métodos de previsão, quais dados devem ser coletados e analisados e planejar novos cenários pode ajudar a tornar o benchmarking mais eficiente, principalmente quando dados históricos não são preditivos.
A integração de redes de transporte, infraestruturas, tecnologias e funcionários tornam os processos logísticos extremamente complexos, e isso é refletido na maneira com que cada empresa envia seus produtos, o que torna a simples comparação de dados capturados pelas empresas concorrentes um processo equivocado, principalmente por não considerar tendências ou modelagem preditiva.
Até pouco tempo, o benchmarking se baseava fielmente em uma projeção futura do desempenho histórico. Mas, no meio desse caminho, veio a pandemia, tornando os dados capturados nos últimos anos menos confiáveis. Isso obrigou as empresas a redesenhar seus processos.
Pesquisa da McKinsey mostrou que 91% dos executivos entrevistados concordam que os métodos de previsão precisam ser diferentes. Transformar esses métodos, os dados analisados, cenários e drivers torna o processo de benchmarking mais preciso e ágil.
Maior eficiência operacional
O relatório Third-Party Logistics Warehouse Benchmarking mostrou que mais de 80% das empresas entrevistadas afirmam que devem usar o Big Data para maior competência em suas cadeias de suprimentos.
Assim, com a grande quantidade de dados disponíveis, as empresas do setor logístico tiveram que buscar novas formas de aumentar a eficiência operacional. Classificar e organizar essas informações é crucial para que as empresas entendam como a análise de dados impacta diretamente nas operações logísticas. Afinal, tomar decisões seguras, baseadas em dados, é a melhor receita para o sucesso.
Dessa forma, a empresa consegue reduzir custos ao mesmo tempo em que torna seus processos mais eficientes e sem o comprometimento de recursos. Integrar o Big Data com a análise preditiva entrega às empresas o conhecimento para realizar previsões e superar obstáculos que possam causar interrupções por toda a cadeia de suprimentos.
Por exemplo, com todo o processo de entrega de um produto registrado, desde a saída do caminhão até a assinatura do cliente na hora do recebimento, esses dados são capturados e analisados para otimizar esse processo e reduzir possíveis gargalos.
Sensores, informações de trânsito e meteorológicas, cronogramas de manutenção e outras informações podem ser capturadas e analisadas para gerar insights para os negócios e otimizar uma operação logística.
Integração da análise preditiva no benchmarking
Ter a capacidade de alavancar dados é fundamental para os negócios e coletar dados relevantes é crítico para que as empresas tomem decisões mais seguras e precisas. Isso exige a adoção de sistemas que transformem essas informações em insights realmente úteis para os negócios e que ajudem a:
- Identificar oportunidades;
- Melhorar o desempenho;
- Tornar a gestão de riscos mais eficiente;
- Permitir o uso de tecnologias inovadoras.
Apesar dos benefícios, o número de empresas que adotam a análise preditiva ainda é incipiente, exatamente pela dificuldade de identificar fontes confiáveis de dados para apoiar a geração desses insights.
Para evitar esse problema, integrar informações vindas da área de vendas (como registros de transações) e marketing (com dados comportamentais e de feedback dos clientes) com a logística, entre informações capturadas de outros setores e locais, permite que a empresa conquiste uma visão 360° de sua operação.
Além disso, integrar dados históricos internos com informações externas, como flutuações macroeconômicas e até dados sobre o comportamento dos clientes, é essencial para que a análise seja mais precisa.
Dessa forma, implementar a análise preditiva em processos logísticos impacta diretamente no desempenho da operação, permite um planejamento mais eficiente, reduz riscos e custos e, consequentemente, aumenta o faturamento.
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