Cuatro beneficios de la analítica prescriptiva

El análisis de datos es una de las prioridades para las organizaciones. Sin embargo, el gran reto es utilizarlos de manera eficiente. La analítica prescriptiva es uno de los mecanismos con mayores beneficios.

 

El adecuado aprovechamiento de los datos representa una gran ventaja competitiva para las organizaciones. Esta información marca la diferencia en los procesos de la empresa, pero si se analiza, transforma y aplica. 

 

La analítica prescriptiva es uno de los métodos que se aplica para que la data sea productiva. Su objetivo es ofrecerle a la compañía una serie de herramientas para tomar mejores decisiones y lograr un buen retorno a la inversión. Además, representa rentabilidad y posicionamiento en el mercado. 

 

Estos son los cuatro beneficios más relevantes de la analítica prescriptiva:

 

1. Reducción de costes en la cadena de suministros

Con la analítica prescriptiva es posible identificar cómo hacer más eficiente la cadena de suministros. Entrega información sobre consumo y uso de estos materiales, para comprender qué se debe implementar para que sea productiva, como cambios en la inversión, agilidad en procesos a través de inteligencia artificial y aprovechamiento completo de los recursos.

En este sentido, también se pueden reducir gastos de mantenimiento para máquinas y equipamiento.

 

2. Anticipación y mejor planeación de financiación e inversiones

Este tipo de analítica permite predecir valores concretos para que, con un forecasting o proyección, sea posible anticiparse a problemáticas futuras, como productos defectuosos, producción que responda a la demanda, etc.

Asimismo, este tipo de análisis ayuda a reducir el stock no necesario, minimizando costos innecesarios en fabricación y almacenamiento.

 

3. Mayor conocimiento de las preferencias y gustos de los clientes

Con el análisis prescriptivo se facilita la construcción de probabilidades sobre la propensión de compra de un cliente en relación con un producto determinado, los atributos que más valora y las necesidades que busca satisfacer.

Con esta información se realizan campañas de mercadeo personalizadas y con base en mejor segmentación.

 

4. Asociación de factores y prevención

Esta metodología provee la capacidad de reconocer situaciones que tengan relación entre ellas y desencadenen diversas problemáticas. Por ejemplo, al detectar una anomalía en el nivel de agua de una máquina, es posible identificar un problema en la temperatura del motor.

 

 

Prescriptivo, no predictivo

El análisis predictivo no es igual al prescriptivo. El primero permite predecir tendencias, pero el segundo propone acciones para intervenir de la mejor manera posible y alcanzar resultados eficientes.

 

En pocas palabras, la analítica predictiva solo expone variables que pueden presentarse en el futuro, pero el prescriptivo propone mecanismos concretos para operarlas, previendo situaciones y complementando soluciones inteligentes.

 

En este sentido, el análisis prescriptivo interviene procesos futuros con automatización e inteligencia artificial, como la aplicación del machine learning.

 

 

Ruta del análisis

El proceso de análisis que permite desarrollar finalmente una estrategia prescriptiva, comienza con la analítica descriptiva. Así se descubre en detalle qué está pasando.

 

Luego se pasa a un nivel de análisis diagnóstico, que ayuda a aclarar el porqué suceden ciertos comportamientos o se presentan determinadas situaciones.

 

Y antes de pasar a la analítica prescriptiva que nos orienta sobre lo que se necesita hacer, se lleva a cabo el análisis predictivo, con el cual se exponen probabilidades

 

Los niveles de impacto y complejidad aumentan de manera gradual desde la analítica descriptiva. El objetivo es que, al llegar al último paso, el enfoque prescriptivo permita que la data sea eficiente y productiva.

 

 

Base del Growth Retail

Teamcore usa la analítica prescriptiva para desarrollar el Growth Retail como fundamento de negocio. Con ella se analizan comportamientos y particularidades de productos y puntos de venta, para proponer planes de mejora continua. Así los datos realmente son útiles y oportunos en la implementación de acciones inteligentes.

 

Por eso, con este tipo de análisis, es posible capitalizar, en tiempo real, las oportunidades de venta que se presentan en la tienda, principio de base del Growth Retail. De esta manera, también se le ofrece al cliente una experiencia positiva y diferenciada.

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