Banca, industria y retail son los tres grandes sectores que más potencial pueden lograr de herramientas basadas en Business Intelligence, aunque no son los únicos. Los tres coinciden en la rápida evolución de su demanda, sometida a profundos cambios casi de forma permanente. Los gustos de los compradores cambian a diario, lo que supone un gran reto para que las marcas comerciales gestionen su stock al mismo ritmo. Saber cuáles son los productos más vendidos, las tiendas que mejor funcionan o el personal que hay que contratar en una campaña de rebajas son algunos de los desafíos que estos sectores ya están afrontando.
Lo mismo puede decirse de los pedidos y la producción industrial, igualmente sometida a los gustos de cada momento. O la banca, que permanentemente se pregunta qué oficinas consiguen mejores resultados o cuál es el producto financiero que mejor funciona en una zona geográfica o entre sus diferentes perfiles de cliente.
Hasta ahora, muchos de ellos afrontaban este tipo de cuestiones con simples hojas de Excel que se actualizaban cada cierto tiempo. Pero, ahora, las soluciones de inteligencia de negocio están a su disposición, independientemente de su tamaño, presupuesto TI, número de empleados o volumen de ventas.
La magia la ha puesto el Cloud, la nube, y su modelo de pago por uso, que permite a cualquier firma, por pequeña que sea, acceder a una potente inteligencia de negocio, a partir de la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial (IA). O, lo que es lo mismo, a la tecnología más innovadora en este campo, en una flexible modalidad de pago por uso y número de usuarios y sin mínimo de entrada.
Se trata de IBM Cognos Analytics, una plataforma que abre la puerta a que cualquier empresa pueda acceder a datos e informes clave sobre su actividad, que luego se traduzcan en decisiones de negocio acertadas. Incluso generando una sana competencia entre diferentes tiendas o puntos de venta, respondiendo rápidamente a circunstancias puntuales del mercado y reorganizando los recursos para obtener mayor valor.
Los consumidores son cada vez más reactivos y cambiantes y exigen un trato preferente en todo momento. Por ejemplo, si una tienda no tiene el par de zapatillas que busca un usuario, probablemente no volverá allí. Esta presión sobre los negocios solo puede resolverse con una visión detallada del inventario, un análisis de las ventas de cada tienda y una estrategia de provisión que aproveche la Inteligencia Artificial, para adelantarse a los picos de demanda y evitar que se agoten existencias o que no haya personal suficiente en un momento puntual.
Imagine ser el responsable de análisis en una cadena de ropa, con miles de productos en catálogo y un inventario gigantesco sometido a los vaivenes estacionales y a las ventas. Con una solución de Business Intelligence equipada con procesos de lenguaje natural podría preguntar a sus sistemas directamente: ¿Cuál es el producto más vendido este mes por zona geográfica?
El sistema podría responder “las botas de lluvia de mujer”, después de interpretar todos los datos arrojados por las tiendas de todo el país y la información meteorológica correspondiente que muestra en visuales gráficas a todo color.
La velocidad de respuesta resulta crítica en estos escenarios y los informes, resultado del análisis, deben responder a ello, con información casi en tiempo real de las ventas de cada tienda, su evolución y el ratio por empleado, por ejemplo. Datos muy reveladores que además pueden consultarse en todo momento, desde un ordenador o desde el propio móvil del dependiente, lo que supone otra ventaja fundamental para lograr la agilidad que estos tres sectores le reclaman a su propia información.
Lo mismo ocurre en la mayoría de las compañías industriales, de transporte o suministro, distribución de mercancías y producción de todo tipo. Conocer el estado del equipamiento en tiempo real es un aspecto crucial ya que, en general, dependen de vehículos y maquinaria pesada para realizar su trabajo.
Cuando estos activos sufren problemas mecánicos, las compañías no pueden permitirse el lujo de esperar demasiado, para que lleguen las piezas de repuesto, porque eso se traduce en serias pérdidas de productividad. Por ello, ya han surgido proveedores de componentes y maquinaria que responden en tiempo récord a cualquier avería, con centros de distribución de piezas repartidos geográficamente y que son vitales para desempeñar su actividad, que está basada en la capacidad de almacén y distribución, pero sobre todo en su poder de respuesta.
La tecnología de Cognos Analytics es capaz de medir la efectividad de la estrategia operativa en este tipo de escenarios, afinar la cadena de suministro y lograr mejoras de productividad muy importantes. Para ello, es necesario que los datos “hablen” e indiquen qué medidas tomar, en función de la demanda de cada momento. Datos que se vuelven más inteligentes, arrojan conclusiones más eficaces y permiten adoptar decisiones más rentables.
Como recogen los especialistas de IDC Customer Insight & Analysis, en Europa, muchos comercios y retailers como Sephora, Asos y Zara o bancos como NatWest y HSBC ya están aprovechando los beneficios de la IA, en forma de más visitas a sus tiendas, mayores ingresos, menores costes y experiencias de cliente de mayor calidad. ¿A qué está esperando el resto?
