PREDICIENDO EL FUTURO DE LOS NEGOCIOS

21 de diciembre del 2009 | por Rodolfo Serralde Solórzano

• El software en Inteligencia de Negocios (BI) y los sistemas predictivos, son más efectivos que una bola de cristal cuando se trata de predecir el futuro.
• Saber el número de transacciones de una empresa no es lo mismo que entender el por qué fueron efectuadas, y el cómo usar esa información en el futuro.

En la actualidad, los clientes tienen más opciones al realizar sus compras y cuentan con mayor información sobre un producto, como nunca la habían tenido antes.

Cualquier negocio que quiera comenzar a prosperar, debe fomentar su presencia en el comercio electrónico mientras cuida sus canales de negocio tradicionales.

La Inteligencia de Negocios (también conocida como Business Intelligence o BI) puede ayudarte a sobrellevar este proceso al sintetizar la información y permitirte utilizar estratégicamente estos datos corporativos. Cuando se mezcla un software predictivo junto con la Inteligencia de Negocios, no solo se tendrá una clara imagen de la situación actual empresarial; también se vislumbrará el futuro.

Las empresas líderes en el mundo poseen Business Intelligence para determinar el lugar donde ubicar sus puntos de venta, cantidad de producción, características de sus productos, número de metros cuadrados disponibles para presentar sus productos, el descuento más acertado para los productos de lento movimiento en las bodegas; entre muchas otras aplicaciones. Los grandes corporativos utilizan modelos predictivos para explotar todos los modelos históricos de negocio para identificar riesgos y oportunidades, como el pronóstico del mercado para identificar nuevos clientes potenciales.

Peter Drucker, el famoso gurú de la administración de empresas asegura que “lo que no puede ser medido, no puede ser administrado” y en palabras de O’Reilly y Battelle: “Si una empresa tiene control sobre una única fuente de datos que se requiere para el funcionamiento de las aplicaciones, va a poder extraer rentas monopólicas de la utilización de dichos datos”. Así pues, 2010 ratifica una nueva carrera estratégica: adquirir y controlar activos de datos masivos. Es por esta razón, que hoy en día, los gerentes están ansiosos por saber lo que pasará mañana.

¿Cuál será la demanda de un nuevo producto o servicio? ¿Cuántos ingresos podemos esperar de nuestros distintos canales? ¿Nuestros clientes estarán interesados en alguna nueva línea de producto? Las empresas que ahora intentan responder estas preguntas son las culpables del incremento de la adopción del Software de Negocios Analíticos y Predictivos.

La Inteligencia de Negocios trabaja consolidando la información de una gran variedad de fuentes incluyendo puntos de venta, inventario, y CRM (Customer Relationship Management), así como la intersección de vitales actividades como son los resultados de ventas y el desempeño del vendedor para poder monitorear y predecir la demanda.

La capacidad predictiva es únicamente una rama del Business Intelligence que tiene la capacidad de planear bajo el esquema predictivo la demanda, los presupuestos y muchas otras actividades.
Aunque las herramientas de BI sólo han sido utilizadas por los directivos de grandes corporativos; actualmente la información derivada de BI puede ser entregada a algún usuario dependiendo de su rango y área; por ejemplo: la gente del departamento de mercadotecnia puede recibir información estratégica para optimizar la selección de la plaza y promoción de la mercancía de entre los canales y los puntos de venta.

Los gerentes de almacén recurren al BI para identificar los artículos con mayor venta y así predecir el tiempo que les tomará reemplazar el inventario. Los altos ejecutivos utilizan BI para monitorear indicadores clave del desempeño empresarial tales como el Retorno de Inversión de capital, los márgenes de utilidad, la satisfacción del cliente y el valor de las acciones para la toma de decisiones estratégicas e informadas.

Conociendo el resultado

Un exitoso pronóstico en las ventas -también conocido como proyecciones de demanda- es el Santo Grial para la Inteligencia de Negocios de las grandes empresas que ofrecen productos o servicios. Predecir es uno de los más complicados aspectos operativos para las empresas, pero también de los más importantes, dado que afecta tantos aspectos del negocio.

Cuando los productos en existencia más demandados por los clientes se agotan; la empresa pierde dinero y los clientes pierden interés por el producto; por otro lado, si existen grandes cantidades de un producto y éstas no se consumen; también resulta un gasto excesivo para la compañía y en un gran aprieto para los distribuidores y productores.

Antes de que los negocios pudieran hacer modelos predictivos era necesario eliminar la complejidad (es decir; las variables, parámetros y reglas que hacían la predicción sumamente complicada), lo que generaba que los datos fueran intuitivos y “demostrados” de manera superficial.

La exactitud de estas predicciones, está basada en tres variables:

• La cantidad de información histórica disponible. Al integrar grandes cantidades de datos históricos del negocio se incrementa la precisión y exactitud de la decisión. Debemos ingresar la mayor cantidad de información que conservemos de las ventas para poder determinar lo que le gustará a nuestro cliente en el futuro.
• La correcta evaluación de cada factor. La obtendremos gracias a cada uno de esos datos recopilados, se deben utilizar algoritmos matemáticos para asignarle el peso justo a cada factor así como a los efectos colaterales. Mientras más variables intervengan en el proceso, más difícil será decidir cuáles son los factores más relevantes que influyen en el resultado, por consiguiente, cada vez será más efectivo el modelo predictivo y las herramientas de puntuación.
• La automatización de la recolección de datos predictivos y evaluación de riesgos. Procesar una gran cantidad de información y evaluar la importancia de las variables no es fácil, toma tiempo y requiere habilidades especiales. Los vendedores y otros usuarios operativos, no tienen tiempo de saber cómo analizar los datos acertadamente, ellos requieren tomar decisiones rápidamente para hacer su trabajo. Aquí es donde las últimas herramientas de Inteligencia de Negocios entran en juego.

Jugando en Equipo

Porque se han desarrollado tecnologías ampliamente especializadas, los softwares predictivos y estadísticos solían ser sumamente caros. Este ya no es el caso, la creciente popularidad del Open Source Software, ha generado alternativas costeables para los paquetes tecnológicos comerciales.

El Business Intelligence permite, actualmente, crear modelos con una interfase familiar que permitirá utilizar formas, cuadros, mapas y tableros.

Hoy en día, los negocios han invertido en muchos sistemas de información, para la cadena de suministro, administración de inventarios, logística de transportación, planeación y comercialización del producto; entre otros. Es necesario saber el número exacto de transacciones, pero también se debe ser capaz de entender el por qué fueron llevadas a cabo, los factores que influenciaron el resultado final y la manera de utilizar estratégicamente esta información en el futuro.

Quizá ahora podamos entender por qué Gartner estima que el gasto IT a escala mundial alcanzará los $3.3 billones de dólares en 2010 y el 60% de los detallistas encuestados por AMR el año pasado, dijeron que desearían expandirse, mejorar o reemplazar su software en Business Intelligence, para poder obtener información verdadera, centralizada y a tiempo para la toma de decisiones.

Una plataforma de Inteligencia de Negocios integrada, extrae información de múltiples fuentes y las transforma en datos que vislumbran el futuro con esta información, es posible incrementar ingresos, rentabilidad y efectividad de la empresa. Cuando implementamos un modelo predictivo, esa información ayuda a los gerentes a crear una imagen comprensiva del negocio venidero. Teniendo a la mano pronósticos acertados y a tiempo, podemos tomar mejores decisiones basadas en predicciones futuras.

Mientras las hojas de cálculo proveen un entendimiento rudimentario de estas variables, no pueden proveer respuestas fiables de un gran número de fuentes, dejan de lado los modelos predictivos y esta información casi nunca llega a los usuarios estratégicos pertinentes.
Si los gerentes pudieran recopilar de manera precisa el conglomerado de toda esta información futura, podrían estructurar flujos de trabajo y repartir los recursos para maximizar la productividad y las ganancias. Mientras más precisas sean las proyecciones, mayores serán las ganancias. Sin un modelo predictivo, los gerentes sólo podrán suponer lo que pasará basados en sus experiencias pasadas.

La Inteligencia de Negocios en breve

Las soluciones en Business Intelligence habilitan a los detallistas a realizar los siguientes tipos de análisis:
• Rentabilidad con el cliente – Proyectando la curva de lanzamiento de ventas así como el valor de la relación con el cliente.
• El canal a usar y la rentabilidad – Analizando y prediciendo el mejor y más eficiente canal para cada actividad y cliente.
• Preferencia del producto y rentabilidad – Evaluando el valor y Retorno de Inversión basados en los consumidores y canales.
• Lealtad del cliente – Identificar los clientes leales, los posibles en irse y los factores que influyen en sus decisiones.
• Pronóstico de demanda – Generar estimados de demanda fidedignos a corto, mediano y largo plazo.
• Análisis de mercado meta – Evaluando ligas y patrones de compra de los consumidores para lograr maximizar los sitios en Internet.
• Segmentación de mercado – Dividiendo al consumidor en base a grupos que comparten características comunes.
• Análisis de eventos especiales – Descubriendo la correlación en ocasiones especiales, tales como los cambios demográficos o vacaciones.
• Optimización de marketing – Incorporando información sobre consumidores, ofertas y canales que divisan campañas con éxito.
• Análisis de preferencias del comprador – Conduciendo a través del análisis de los mercados objetivos, comportamiento de compra y el ciclo de vida del producto.
• Planeación de demanda – Utilizando una planeación detallada y pronosticando escenarios para anticipar la demanda a través de las tiendas y canales por productos vendidos.