En un mercado cada vez más globalizado, a la vez que digitalizado como es el actual, la previsión de la demanda o demand forecasting destaca como un valor esencial para la eficacia de muchos aspectos del negocio, especialmente en el sector de la Logística, donde el stock, el transporte y la entrega son la clave de la satisfacción del cliente.
Una buena gestión logística, llevada a cabo de manera eficiente, mejora la calidad del servicio y asegura el reconocimiento de los clientes.
Pero el sector sabe que el mayor gasto se produce en el almacenamiento y en el transporte que distribuye el material, de ahí que la optimización de las rutas puede ser un factor diferenciador, como lo es gestionar el gasto en combustible, hacer más eficiente el tiempo empleado o prever posibles picos en la entrega.
El análisis de datos en la industria de Logística proporciona la visión de un modelo predictivo que supone una ventaja competitiva mayor con respecto a otros sectores
Conocer estos datos, con una visión global, es la manera más eficaz para lograr la mejor gestión logística.
El análisis de datos en esta industria proporciona la visión de un modelo predictivo que supone una ventaja competitiva mayor con respecto a otros sectores.
El gran volumen de información que se maneja permite hacer análisis más precisos sobre la demanda que tendrá una empresa en un periodo de tiempo concreto, por ejemplo, y así ajustar y optimizar sus procesos de negocio de manera más eficaz.
Índice de temas
Demand forecasting, el gran potencial de la analítica de los datos
Como indica Rafael Padrón, Sales Account Manager de The Information Lab Spain, la internacionalización de las empresas de logística y transporte ha puesto sobre la mesa la necesidad de tener un entorno unificado de datos, con soluciones cloud que puedan ser utilizadas desde cualquier lugar y ubicación geográfica.
La internacionalización de las empresas de logística y transporte ha puesto sobre la mesa la necesidad de tener un entorno unificado de datos
Disponer de los datos centralizados permite ser utilizado en cualquier lugar y conocer en tiempo real la información.
Existen países muy avanzados en este aspecto, como Alemania, cuyas grandes empresas de logística se benefician ya del Business Intelligence y data analytics en sus negocios, especialmente cuando se trata de demand forecasting.
De esta manera, poniendo en el centro la información del cliente, se consiguen indicadores, como la satisfacción en los tiempos de entrega, y así responder oportunamente.
El dato es el protagonista, por lo que la analítica ya no es un valor añadido, es un auténtico deber para dar respuesta con inmediatez.
Disponer de un volumen histórico de información permite entender los patrones de comportamiento de los usuarios y predecir sus movimiento
Según comenta Padrón, la pandemia supuso un antes y un después en este sector. En el periodo 2019-2021 se produjo un comportamiento anómalo en el mercado logístico; se experimentó un pico en el consumo provocado por el confinamiento y el auge de las tecnologías, algo que se tradujo en un cambio global.
Aunque las aguas ya han vuelto a su cauce estándar, sí es cierto que los datos históricos ayudan ventajosamente al demand forecasting. Disponer de un volumen histórico de información permite entender los patrones de comportamiento de los usuarios y predecir sus movimientos.
Demand forecasting, la correcta estrategia de implementación
Según Federico Lusi, Sales Account Manager de The Information Lab Spain, “nuestro trabajo es hacer ver a los clientes que existen herramientas que ayudan acertadamente a conseguir resultados, apoyándoles con modelos de creación de informes”. Estos datos facilitan una valiosa información para el ahorro de costes y optimizar los procesos.
Logistic analysis permite impulsar el sector, una industria que no ha nacido bajo la arquitectura del dato y que necesita ampliar su visión sobre las valiosas herramientas específicas que existen a su disposición actualmente en el mercado.
Soluciones como Alteryx o Snowflake que ponen a disposición de los departamentos de TI o Data Officers para simplificar la gestión y aumentar la información de los profesionales del sector.
Un beneficio del cual participan tanto empresas como usuarios.
Desde el punto de vista de la empresa, los proyectos para el demand forecasting colaboran con los departamentos de ventas para optimizar los procesos en diferentes países; o para automatizar los datos en el área financiera, así como en el análisis de la distribución, haciendo rutas de entrega más eficaces con menores niveles de consumo energético.
Por parte de los usuarios y clientes, estos consiguen una percepción positiva del servicio con una mayor fidelización.
Herramientas para data analytics en el sector
Así, Snowflake permite operar en este abanico de posibilidades, para unificar los sistemas a través del dato, minarlo y extraer los indicadores que proporcionan una información de oro para las empresas del sector.
Por su parte, Alteryx está indicada para el análisis predictivo, a través de IA y Machine learning. Una solución que conecta al mundo del dato para migrar desde un entorno no unificado, predecir la información y conseguir informes que mejoran la operatividad.
Asimismo, la solución Tableau, para explotación final de los datos, es otra herramienta para comprender los datos a través de gráficos, tablas y mapas interactivos que dan nueva vida a los datos disponibles.
En definitiva, la previsión de la demanda es relevante en Logística, pues la red de empresas que forman parte de esta industria se mueve en un entorno altamente competitivo y donde los consumidores disponen de gran información a la vez que son mucho más exigentes.
Aquí, realizar un demand forecasting preciso y confiable es ciertamente importante, ya que ayuda a planificar todas las operaciones y permite tomar mejores decisiones a todos los niveles, además de ahorrar costes, maximizar recursos y optimizar las rutas.
