Predecir el futuro no solamente facilita que una empresa sea líder del mercado, también da a sus miembros la oportunidad de desarrollar competencias que otros jugadores no tienen o que se tardarán más en dominar. ¿Imposible de lograr? No, para Sintec. Las herramientas de Analítica de Optimización y Predicción se enfocan en el futuro, realizan predicciones y sugieren cursos de acción, a través del análisis de datos y el uso de modelos matemáticos.

Los diferentes servicios de Analítica de Optimización y Predicción permiten a las empresas manejar mayor complejidad y volumen de datos, los traducen en información concreta, valiosa e integral para la toma de decisiones y optimizan la estrategia operativa, comercial y organizacional. De esta forma, TI deja de ser solo un departamento corporativo y se convierte en un habilitador que genera valor para la compañía.

Beneficios de analítica predictiva y optimización

Las empresas que implementen estas herramientas en su estrategia, podrán aprovechar sus beneficios comerciales, operacionales y organizacionales, basadas en la capacidad de respaldar sus objetivos de negocio, cuando habilitan prácticas y decisiones relevantes.

Algunos beneficios son:

Comercial

  • Incremento en ventas, a través del análisis de canasta, optimización de precios y recomendaciones de compra.
  • Aplicación efectiva y rentable de promociones.
  • Segmentación de clientes y estrategias diferenciadas por segmento.
  • Retención de clientes deseables.

Operaciones

  • Alineación de las actividades de producción, distribución y abasto en la cadena de suministro.
  • Optimización en el uso de recursos productivos.
  • Reducción de gasto logístico mediante el análisis de la red.
  • Reducción de capital de trabajo a través de la optimización de inventarios de producto terminado, materia prima y producción en proceso.

Organizacional

  • Reclutamiento y retención de empleados.
  • Predicción sobre el desempeño de empleados en base a su perfil.

¿Cómo trabajan las herramientas de analítica predictiva y optimización?

Para asegurar la certeza de las herramientas se utilizan avanzados modelos matemáticos de análisis predictivo, minería de datos, pronóstico, simulación y optimización, entre otros.

Los recursos de BI (Business Intelligence), los más usadas por las empresas actualmente, se enfocan en un área que se conoce como análisis descriptivo. El objetivo de este es entender lo que sucedió en el pasado y responder cuestionamientos como qué sucedió y por qué sucedió.

No obstante, el escenario de negocios cambia y los procesos con los que se compite también necesitan evolucionar. Por esto, las herramientas de Sintec se enfocan en dos tipos de análisis: predictivo y prescriptivo.

Preguntas que responde el análisis predictivo (o analítica predictiva)

  • ¿Cuáles son las variables casuales que impactan un proceso?
  • ¿Qué clientes responden mejor a este tipo de promoción?
  • ¿Qué clientes son más propensos para caer en cartera vencida o que cancelen sus servicios?
  • ¿Qué empleados pueden renunciar?
  • ¿Qué personas son más propensas a padecer una enfermedad?
  • ¿Qué criminales son más propensos a reincidir y en que ubicaciones?

Cuestionamientos que responde el análisis prescriptivo (o analítica prescriptiva)

  • ¿Cuáles son las combinaciones de variables para maximizar la probabilidad de éxito en un resultado óptimo?
  • ¿Qué demanda debo cubrir ante una restricción de capacidades?
  • ¿Cómo optimizar los recursos de transporte para reducir el gasto de distribución sin impactar en nivel de servicio?
  • ¿Cómo asignar mejor los recursos productivos y humanos para satisfacer la demanda?
  • ¿En qué ubicación debo abrir una nueva planta o centro de distribución y qué capacidad debe tener?

Enfoque Sintec: Analítica predictiva y optimización

Por su naturaleza, las herramientas actuales de BI solo se utilizan a nivel gerencial. Además, no permiten tomar decisiones inmediatas, ya que su uso requiere de procesos de consolidación de información, ejecutados en horarios definidos.

Con el fin de agilizar los procesos de toma de decisiones y permear esta competencia a toda la organización, las herramientas de analítica predictiva y optimización- habilitan decisiones a todos los niveles (estratégico, táctico y operativo), para que después sean incorporadas en la operación diaria de la empresa. Por ejemplo:

  • Al realizar una búsqueda o compra de una película en un sitio de internet, la plataforma recomienda otras películas que han comprado personas con un perfil similar al nuestro.
  • Al solicitar un préstamo bancario, el solicitante debe proporcionar información personal (edad, estado civil, ocupación, nivel de ingresos, etc.). Al ingresar dicha información en un sistema, este arroja la probabilidad de incumplimiento del solicitante.

En organizaciones que cuentan con maquinaria muy costosa, cualquier paro no planeado representa pérdida de ingresos y rentabilidad. Al ingresar información de la misma (temperatura, presión…) en tiempo real, se puede predecir la probabilidad de falla.

Caso Práctico

Una empresa de productos de consumo ofrece promociones de compra a un millón de clientes potenciales y su tasa de respuesta (clientes que sí compran el producto) es del 1%, es decir, 10 mil personas.

Si el margen por cada compra es de $200 y el costo por enviar la promoción es $1 por cliente, la rentabilidad de la promoción es:

 Rentabilidad = margen – costo

 = ($200 x 1% x 10,000) – ($1 x 1,000,000)

 = $2,000,000 – $1,000,000

 = $1,000,000

Como resultado de un ejercicio de análisis predictivo, se detecta que una cuarta parte de los clientes potenciales son más propensos a comprar, con una tasa de respuesta del 3%.

Al enviar la promoción solo al grupo de clientes con mayor tasa de respuesta, la rentabilidad es:

 Rentabilidad = margen – costo

 = ($200 x 250,000 x 3%) – ($1 x 250,000)

 = $1,500,000 – $250,000

 = $1,250,000

Con la nueva promoción, la rentabilidad se incrementa un 25%, con una cuarta parte del costo promocional.

Empresas que han aplicado este tipo de análisis observan mejores tasas de respuesta por segmento de clientes, lo cual reduce los costos promocionales e incrementa los ingresos y rentabilidad.

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  • ESCRITO POR
  • 01 agosto 2017

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