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Poner los datos en el centro de cada decisión

Esta solución consiste en aplicar técnicas de analítica avanzada para optimizar decisiones que permitan ahorrar tiempo, espacio y dinero, creando recomendaciones a nivel de SKU, enfocando en tener un inventario equilibrado en los depósitos y locales, dando visibilidad de toda la operación a distintos usuarios de la cadena, desde los proveedores, centro de distribución, puntos de ventas, clientes finales.

 

En el siguiente diagrama podemos apreciar los diferentes actores, el flujo de la información, componentes técnicos, algoritmos, que están involucradas en la cadena de suministro y en la solución que brindamos.

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Los datos son tratados de manera particular en cada capa, desde la integración de datos con fuentes bien definidas, creando fuentes de análisis que permitan responder las preguntas claves del negocio, con motores que permiten recomendar acciones a tomar, visualizando a través de paneles analíticos diseñados pensando en cada audiencia.

PANELES ANAlÍTICOS / DASHBOARS / APPS

MACHINE LEARNING / AI

FUENTES DE ANÁLISIS

REPOSITORIO DE DATOS INTEGRADO

ventas, compras, inventario, devoluciones, promociones, canales, sucursales, productos / atributos / nuevos,  proveedores, costos, precios, clima, datos de la competencia, trafico en tienda, ecommerce / trafico / carrito de compra, clientes

segmentacion de locales, segmentacion de SKU, matriz ABC-LMR, forecasting de ventas, optimización de stock, customer profiling, recomendación de venta por cliente, cross & up sell, market basket analysis, collaborative filtering, churn prediction.

 paneles estratégicos, operativos y analíticos, integración con los ERP, CRM y apps existentes en tu empresa.

Esta plataforma, al estar modularizada, podrá ser utilizada tanto por los Proveedores o Retailers, respetando siempre la confidencialidad de los datos entre las partes, es decir, cada parte solo podrá procesar sus datos internos (ERP, CRM, APPs, Ecommerce, Computer Vision), usar datos que pueden adquirir directamente de los Retailers (esta data se comercializa en el mercado), datos públicos (importaciones al país, compras públicas, Gobierno, indicadores macroeconómicos, clima, mapas).

En el siguiente gráfico podemos observar el flujo por el cual pasa un producto (SKU), todo empieza con una buena predicción para poder optimizar la Cadena de Distribución (Supply Chain), midiendo y analizando el flujo de información que va pasando desde las órdenes de compras, las entregas, el stock y su consumo en los depósitos y puntos de ventas.

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Image by Phil Aicken

Locales Insight

Operativa diaria de los Puntos de Ventas, midiendo el performance por Local y en forma global, cerrados por dia y segmentados por Categorías de Productos.

  • Ventas diarias | Ventas full últimas semanas.

  • SKU con altas demandas y variaciones en los Locales.

  • SKU con bajo % disponibilidad en los Locales.

  • # SKU que cambiaron sus precios.

  • Ventas perdidas estimadas

  • Alerta que un Local está decayendo sus ventas, con quiebres, y tiene errores de stock.

  • Análisis evolutivo por Barrio del Paraguay.

  • Cantidad de visitas y conversiones (ventas) tanto en los canales físicos y digitales.

Colaborador

Usado por Retailers y Proveedores para la negociación

  • Datos claros de cada SKU/Deposito en todo el país

  • Indicadores de Performance:

    • Tendencias semanales, vs último periodo. 

    • Proveedor - % Nivel de Servicio 

    • Pedidos (cumplidos vs cortos)

    • Variación con el Target de Servicio acordado.

    • SKU disponibilidad (no stock para entrega inmediata)

  • Local / Deposito - % Nivel de Servicio

    • SKU Disponibilidad (actual vs target)

    • Ventas perdidas estimadas (% tolerancia)

  • Monitoreo del performance de las promociones.

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Missing Jigsaw puzzle piece with lightin

Forecaster

Forecast de las ventas de los Retailers para ayudar en la planificación de producción y entregas (logística).

  • Identificar grandes cambios en la demanda, permitiendo reaccionar rápido para mantener los niveles de servicios.

  • Actualización periódica del forecast.

  • KPI: forecast vs pedido por SKU. 

  • % Precisión.

Si sienten mayor curiosidad sobre los datos, preguntas sin resolver, lo cual está genial, el módulo Explorer permitirá al Analista poder explorar de manera libre y creativa las distintas fuentes de análisis creado por esta solución utilizando las funcionalidades nativas de la plataforma Tableau Software 😍😍

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CONOCER + a TUS CLIENTES

Para conocerlos hay que segmentar, mediante técnicas de machine learning, se puede agrupar a los clientes en grupos homogéneos utilizando varios atributos como sus características demográficas, productos que consumen, poder adquisitivo estimado, frecuencia de compra, recencia desde última compra, preferencias, permitiendo la identificación de nichos de rentabilidad, facilitando las características de las campañas de captación de nuevos clientes y la retención de los clientes más rentables.

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El resultado son cluster de clientes, donde mediante técnicas de visual analytics, uno podrá ir entiendo cuales son las variables que más definen a cada cluster, de manera a etiquetarlo con un nombre.

El objetivo es llevar a cabo acciones, ya sea comerciales u operativas de manera a optimizar los procesos.

Decenas de variables asociadas a cada cliente tales como:

Customer Life Time Value (CLTV): cuanto vale el cliente en términos monetario y cuanto podrá valer a futuro!, tomando en cuenta toda su historia de vida, contemplando sus ingresos y egresos directos e indirectos. 

 

Next Best Offer: a traves de distintas técnicas de analtica avanzada (collaborative filtering, market basket analysis, clustering, forecasting, otros, se puede predecir cual producto o servicio al cliente le puede interesar adquirir.

 

Churn Predictor: identificando con anticipación los clientes que abandonaran sus productos o servicios, como también identificar la disminución o la frecuencia de uso o consumo de los productos o servicios ofrecidos

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Esto permitirá diseñar acciones puntuales para generar más negocios, fidelizar, y retenerlos a través de análisis y acciones como:

  • Priorizando los segmentos de clientes de mayor valor, antigüedad y fidelidad.

  • Permitiendo que el presupuesto de fidelización sea proporcional a la contribución de los segmentos.

  • Identificando patrones de comportamiento del “churn” para implementar acciones tempranas que busquen retenerlos evitando que los clientes se tornen Inactivos (Retención).

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