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El desafío actual de las organizaciones es recuperarse de un 2020 difícil y muy particular. Y las soluciones de business analytics son las que brindarán un gran soporte para superar la situación. En este nuevo ciclo, los datos y el análisis combinados con tecnologías de inteligencia artificial, serán esenciales para mejorar los pronósticos y medir el impacto de las decisiones que se tomen.
Categoría: Analítica Avanzada
15
Jan
2021
Tendencias en Analytics para el 2021: El camino hacia la recuperación post Covid 19
Comienza el 2021 y dejamos atrás un año complejo para el mundo, que significó un antes y un después para las empresas debido a la pandemia del Covid 19.
Este nuevo ciclo será en definitiva un comienzo para la recuperación, donde jugarán un papel más que esencial los datos y el análisis combinados con tecnologías de inteligencia artificial para mejorar los pronósticos.
¿Cuáles serán las tendencias principales a las que los líderes de datos deberán prestar atención este venidero año? ¡Te invitamos a leer y a tomar nota!
Durante su reciente Simposio de TI, la firma de analistas Gartner dio a conocer las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas en datos y analítica. Una lista diseñada para llevar a las organizaciones “de la crisis a la oportunidad” a medida que se recuperan de los efectos de la pandemia.
Estas son las tendencias presentadas por la vicepresidenta de investigación, Rita Sallam, durante el simposio:
IA más inteligente, más rápida y más responsable.
Este año sacó a relucir aún más la importancia de analizar de forma ágil los datos utilizando la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aplicando el machine learning para predecir qué sucederá y el impacto de las decisiones que se tomen.
Esta tendencia muy utilizada en el contexto de la pandemia actual, seguirá siendo parte del 2021, no solamente en la industria farmacéutica y de la salud, sino también en el resto de las empresas que manejen situaciones comerciales complejas y que busquen conocer cómo será el comportamiento de sus públicos para sumar ventajas a la hora del lanzamiento de nuevos productos, precios o promociones, en pos de la tan ansiada recuperación.
«Según Gartner un 75% de las empresas pondrá en funcionamiento sus programas pilotos de IA para fines del 2024. Esto implicará un aumento significativo de las infraestructuras de análisis y de datos.»
Datos dinámicos y experiencias automatizadas
El tiempo que los usuarios destinaban a la utilización de dashboards predefinidos y por ende, al trabajo manual para obtener mayor cantidad de información, disminuirá significativamente. El cambio va a obtener historias de los datos contextualizadas, hacia una experiencia mucho más automatizada y relevante en función del contexto, función o uso de cada usuario.
Este 2021 los analistas deberán evaluar constantemente sus herramientas de análisis e inteligencia empresarial y si es posible implementar nuevas experiencias de usuario aumentadas para mejorar la calidad y la velocidad de sus análisis en pro de la productividad y el crecimiento de la organización.
Líderes apoyados en la inteligencia de decisiones
Utilizando la inteligencia de decisiones y, junto a ello, una multitud de técnicas que permita administrar los datos de forma efectiva, los líderes de datos y análisis serán capaces de diseñar, componer, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar los modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.
Gartner señala que para el 2023 más del 33% de las grandes empresas contarán con analistas que practiquen esta disciplina, apoyándose en la gestión de decisiones y en la tecnología de modelado.
Analítica X combinada con IA para predecir y planificar
“X Analytics” es un término general que se refiere al tipo de análisis variable según sea el contenido a analizar: audio, texto, video, etc.
Al combinar la analítica X con tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial las posibilidades de predecir y planificar eventos futuros será mucho mayor, por eso, forma parte de las tendencias para este 2021, y los líderes de datos y análisis tendrán que estar muy pendientes de su evolución que probablemente vendrá de pequeñas empresas emergentes disruptivas y proveedores de nube.
Gestión de datos aumentada para optimizar las operaciones
La gestión de datos aumentada (ADM en sus siglas en inglés) utiliza técnicas de machine learning e inteligencia artificial para optimizar y mejorar las operaciones. Entre otras cosas, permite examinar muestras de datos operativos sin importar cuán grande sean: allí se incluyen consultas reales, datos de rendimiento y esquemas, logrando que las diferentes categorías de administración de la información (metadatos, datos maestros, entre otros) se configuren y ajusten automáticamente para eliminar tareas manuales y proporcionar a los analistas mayor velocidad en la toma de decisiones, aún frente a los cambios abruptos del mercado.
La nube, un servicio esencial para la innovación
Si bien los servicios en la nube se han convertido en tendencia desde mucho antes de la pandemia, el impacto del Covid19 aceleró su uso y se estima que para el 2022 serán esenciales en un 90% para la innovación en datos y análisis.
En el próximo año, el desafío de los analistas será optimizar costos de gobernanza e integración y priorizar las cargas de trabajo en la nube para sacarle un verdadero provecho a este servicio con foco en el cambio y la innovación.
El mundo de los datos y el análisis colisionan
Las aplicaciones no analíticas evolucionarán para incorporar la analítica en los próximos años. Para el 2023, se espera que el 95% de las empresas Fortune 500 hayan alcanzado tal convergencia.
Es por ello que la interacción y la colaboración entre roles de análisis y datos históricamente separados sin dudas aumentará. Pero esto no solo afectará a las tecnologías y capacidades de los sistemas, sino también a las personas y a los procesos que las respaldan y utilizan.
La compra y venta de datos aumentará un 35% para el 2022
El pronóstico de Gartner es que las grandes organizaciones venderán o comprarán datos a través de mercados formales, con la intención de acelerar la nube, la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este aumento, que fue del 25% en el año 2020, alcanzará el 35% para 2022.
Blockchain para datos y analítica
Esta tecnología diseñada para administrar el registro de los datos online, no reemplazará, según la vicepresidenta Sallam, las tecnologías de gestión de datos existentes, por lo que será utilizada para iniciativas verticales específicas impulsadas por el negocio.
Para 2023, el pronóstico de Gartner es que aumentará un 50% la calidad general de los datos en organizaciones que utilizan contratos inteligentes de blockchain, pero disminuirá un 30% la disponibilidad de estos mismos datos, lo que creará un ROI a la inversa.
Tecnologías gráficas para una rápida contextualización
La analítica gráfica es un conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre distintas entidades como organizaciones, personas y transacciones.
Estas relaciones normalmente se pierden cuando se utilizan enfoques de almacenamiento tradicionales, por eso, para 2023 el pronóstico de Gartner es que el 30% de las organizaciones en todo el mundo se valgan de esta tecnología para facilitar el análisis de la información e inclusive para combinarlas con algoritmos de aprendizaje automático y así revisar miles de fuentes de datos y documentos en un tiempo mucho menor.
KMG a la vanguardia de estas tendencias
En KMG queremos seguir ayudando a comprender, mejorar y transformar los procesos de negocio, agregando inteligencia con analítica avanzada para que las empresas puedan mantenerse a la par de las nuevas tendencias del mercado.
Este 2021 el reto de las organizaciones es recuperarse de un año particularmente difícil y estamos seguros que las soluciones de business analytics constituirán un gran aporte para lograrlo.
Por nuestra parte, estamos listos para orientarte en el camino.
Contáctanos y demos el primer paso de la mano.
20
Nov
2020
Planificación estratégica: Clave para asumir los desafíos que se plantearon este año en la industria farmaceútica
El 2020 ha significado todo un desafío para las empresas, más aún para la industria farmacéutica, que ha tenido un papel protagónico frente a un avasallante incremento de la demanda de productos de cuidado de la salud y la necesidad de planificar y re planificar sus finanzas y operaciones en función de esta nueva realidad.
Un informe técnico del INDEC señala que en el segundo trimestre de este año, en medio de la pandemia del Covid 19 en el país, la facturación total de la industria farmacéutica argentina registró 76.983,1 millones de pesos, lo que significa un incremento de 54,6% en relación con el mismo trimestre del año pasado.
Un crecimiento de este tipo requiere de modelos que permitan medir rápidamente el impacto de estos números en el flujo de caja y en los resultados operativos y financieros, conectando las distintas áreas relacionadas, para tomar decisiones de negocio acertadas y no perder oportunidades en un mercado en expansión.
Lograr una mayor coordinación e integración de la información es sumamente clave para facilitar este trabajo, en un entorno dinámico donde está a prueba la eficiencia en la comercialización y distribución de los productos y al mismo tiempo, es preciso anticipar nuevas modalidades de negocio.
En este sentido, la analítica juega un papel fundamental:
Más aún si el objetivo principal es contar con información útil y accionable que reduzca significativamente la cantidad de horas que involucra el trabajo manual (en planillas tradicionales de cálculo como excel) para dedicar ese tiempo a sumar valor para el análisis y el procesamiento de la información.
Una realidad única y confiable
En un contexto como el que se presentó este año en la industria de pharma, con una dinámica financiera acelerada, es necesario trabajar de forma coordinada para proporcionar información rápida y certera a los encargados de la toma de decisiones, basándose en análisis y reportes altamente flexibles, generados desde una sola fuente de información, que sea lo suficientemente robusta y confiable.
Todo esto, sin importar la complejidad del proceso que involucra el presupuesto financiero, ni lo vasto que sea el conjunto de datos, para reconocer la situación actual de la empresa y realizar un seguimiento de la evolución de los datos reales contra los planificados (en relación con gastos, ventas, entre otros).
En función de este análisis, se hace posible re planificar y hacer los ajustes necesarios frente a los cambios inesperados y mantenerse de pie ante una dinámica por momentos desafiante.
Colaboración e integración de datos
Avanzar en procesos colaborativos automatizados permite obtener información de volúmenes, precios, y gastos de cada centro de costos, provistos desde distintas áreas de la empresa, incluyendo manufactura, ventas, marketing, supply chain, RRHH y administración.
Así se logra una verdadera integración de datos y reportes confiables para avanzar en cada proceso operativo en tiempo y forma, eliminando riesgos de inconsistencias y suprimiendo silos de información que puedan distorsionar los informes y llevar a decisiones equivocadas.
Cadena de Abastecimiento Optimizada
El incremento en la facturación de la industria que mencionamos al inicio de la nota y que significó un claro aumento de la demanda, dejó muy en claro la necesidad de avanzar en la integración de datos de diversas fuentes y en involucrar “analítica avanzada” para optimizar la cadena de abastecimiento y los tiempos de entrega de medicamentos y otros insumos de primera necesidad, en medio de la pandemia.
Todo esto, teniendo en cuenta la información sobre recorridos a cubrir, costos de transporte, demanda de cada cliente, espacios de los almacenes, entre otras variables claves, para lograr suplir de forma coordinada a mayoristas y distribuidores, optimizando la distribución de los productos y minimizando los costos involucrados.
En KMG contamos con una amplia experiencia en la industria farmacéutica. Hemos implementado nuestras soluciones en más de 15 laboratorios, tanto nacionales, como internacionales alcanzando, inclusive, proyectos regionales en muchos de ellos.
Dentro de los modelos que hemos implementado en esta industria, algunos ejemplos son: modelos de sales forecasting, modelos de workforce performance, modelos de budgeting and planning, modelos de predicción de demanda, modelos de supply chain, modelos de sell-in y sell-out para control de inventarios en los distribuidores y modelos de incentivos para la fuerza de ventas.
Esta amplia experiencia en la industria nos permite implementar soluciones en plazos muy cortos de tiempo, alcanzando rápidos resultados (Quick wins) con una baja inversión.
Contáctanos, estamos para asesorarte.
28
Oct
2020
Newsletter Octubre – ¿Cómo mejorar tu pronóstico de ventas usando Predictive Analytics?
Sabemos que con el BI tradicional podemos tener un análisis descriptivo de la situación con base en datos históricos, y podemos dar respuesta a ¿Qué es lo que ha pasado?, pero el siguiente paso para llegar a ser verdaderamente una compañía data-driven pasa por incorporar técnicas de análisis predictivo con Machine Learning.
Este conjunto de procesos, en donde se aplican diferentes técnicas para realizar predicciones sobre el futuro basándonos en datos pasados, nos lleva a pasar de tener una actitud reactiva -en la que muchas veces es tarde para actuar-, a tener una forma proactiva de trabajar, anticipándonos a eventos, tendencias y variaciones del mercado.
30
Sep
2020
Newsletter Septiembre – Optimización de Inventarios: Un Impulso Hacia el Éxito y la Rentabilidad
No todos los ejecutivos, gerentes o dueños de negocio son conscientes del poder que tiene la Optimización de Inventarios para garantizar la eficiencia operativa y la rentabilidad empresarial, más aún en tiempos económicos difíciles.
Lo más común es que sigan administrando su stock basados en datos visualizados en hojas de cálculo u otros métodos tradicionales, que imposibilitan la resolución de situaciones y toma de decisiones en tiempo real.
30
Aug
2020
Newsletter Agosto – Análisis Predictivo: Inteligencia Competitiva Para que tu Empresa Siga Creciendo
Las empresas que se anticipan de forma ágil a las tendencias del mercado y realizan sus planificaciones y presupuestos futuros basados en el análisis retrospectivo de los datos, aseguran una mejora significativa en su eficiencia operativa.
Esto, que hoy es posible gracias al análisis predictivo -como IBM Planning Analytics- y a las nuevas tecnologías de analítica avanzada, permite detectar en cuestión de minutos valiosas oportunidades comerciales, retener clientes potenciales, gestionar riesgos y reducir las posibilidades de fraude, aspectos que sin duda afectan negativamente la rentabilidad empresarial. Seguir leyendo >>
18
Jun
2020
Decisiones más inteligentes para una óptima gestión del negocio en tiempo real
“Los datos y los análisis, combinados con las tecnologías de inteligencia artificial (IA), serán primordiales en el esfuerzo de predecir, preparar y responder de manera proactiva y acelerada a una crisis global y sus consecuencias”.
Este es un extracto del artículo publicado este mes por Gartner, en el cual se resumen las principales tendencias en datos y análisis para el año 2020.
La publicación nos recuerda la relevancia de utilizar los datos a nuestro favor para tomar decisiones comerciales coherentes en el entorno social y económico actual, ya que esta profundización en la data no solo permitirá hacer frente a los desafíos de ahora, también nos preparará para perfeccionar los modelos de negocio a futuro, mejorando, de ser necesario, la eficiencia operativa, la gestión de riesgos, e impulsando resultados más rápidos y precisos.
Patrones ocultos: un valioso tesoro a descubrir
Cuando hablamos de “Data Analytics” o del “Análisis de los Datos” nos referimos a la examinación exhaustiva de los mismos para descubrir información valiosa, patrones ocultos o insights, que puedan servir en el desarrollo de futuras acciones dentro del ámbito empresarial.
Dichas acciones pueden ser:
- El desarrollo de nuevos productos
- La óptima comprensión de los clientes, lo que deriva en un mejor servicio
- La evaluación de campañas publicitarias
- La creación de innovadoras estrategias de contenido…
Esta información puede recopilarse a partir de datos históricos, puede provenir de los propios clientes (datos de origen), o también pueden obtenerse de otra organización (datos de terceros).
El conjunto de todos estos datos, provenientes de diversas fuentes, le dará a la organización un panorama mucho más preciso de su situación actual, por ello es fundamental garantizar la interacción con la data para toda la organización, no solamente para el área de analítica o de IT.
Análisis de datos repotenciado con Inteligencia Artificial
Cuando sumamos la inteligencia artificial (IA) al análisis de datos, lo volvemos mucho más poderoso de lo que ya era, especialmente para aquellas empresas que manejan grandes volúmenes de datos. En tiempo real, se puede acceder a una examinación rápida y completa de toda la información para visualizar, analizar y compartir insights accionables, garantizando en todo momento la eficiencia de los flujos de trabajo y descubriendo muy ágilmente cuál es el mejor camino a seguir.
La Inteligencia Artificial ayuda también a procurar la calidad de la data, identificando inconsistencias en la misma, para que la toma de decisiones se realice con total confianza y tranquilidad.
Descubriendo insights ocultos para generar más valor
¿Consideras que tu empresa puede tener insights ocultos dentro de las grandes cantidades de datos que se deben procesar para tomar decisiones?
Gracias a la inteligencia artificial, se pueden identificar fácilmente regularidades y patrones asociados a contextos, bajo los diferentes modelos predictivos usados por la organización. A partir de esto, los líderes del negocio podrán tomar decisiones asertivas y en tiempo real.
Con soluciones como Cognos Analytics, este proceso se hace realmente ágil e intuitivo para todos los colaboradores no técnicos: perfecta para el manejo y la visualización de los datos de negocio en tiempo real.
Esta herramienta no solo muestra la información en distintos formatos gráficos, también utiliza la IA para interpretar estos datos, con el objetivo de ayudar a analistas y colaboradores a generar más información de valor en un entorno colaborativo y ágil. Permite diseñar y compartir informes o paneles de control con otros usuarios así todos pueden visualizar los KPIs de negocio para saber cómo actuar.
Estos usuarios cuentan con la posibilidad de realizar preguntas a la plataforma en un lenguaje sencillo. Además, los datos pueden importarse desde hojas de cálculo, bases de datos locales o cloud, para que todos los interesados puedan conectarse a la misma información.
Conoce cómo funciona IBM Cognos Analytics >>
De esta forma, el análisis y visualización de datos combinados con la inteligencia artificial, facilita a las empresas el poder responder rápidamente a las variaciones cambiantes del mercado y a la nueva normalidad impuesta por un contexto global de pandemia y crisis.
¿Quieres conocer más sobre esta herramienta? En KMG ofrecemos diferentes soluciones de analítica avanzada para los distintos procesos de negocio. Contáctanos.
03
Jun
2020
Decisiones más inteligentes para una óptima gestión del negocio en tiempo real
“Los datos y los análisis, combinados con las tecnologías de inteligencia artificial (IA), serán primordiales en el esfuerzo de predecir, preparar y responder de manera proactiva y acelerada a una crisis global y sus consecuencias”.
Este es un extracto del artículo publicado este mes por Gartner, en el cual se resumen las principales tendencias en datos y análisis para el año 2020.
La publicación nos recuerda la relevancia de utilizar los datos a nuestro favor para tomar decisiones comerciales coherentes en el entorno social y económico actual, ya que esta profundización en la data no solo permitirá hacer frente a los desafíos de ahora, también nos preparará para perfeccionar los modelos de negocio a futuro, mejorando, de ser necesario, la eficiencia operativa, la gestión de riesgos, e impulsando resultados más rápidos y precisos.
Patrones ocultos: un valioso tesoro a descubrir
Cuando hablamos de “Data Analytics” o del “Análisis de los Datos” nos referimos a la examinación exhaustiva de los mismos para descubrir información valiosa, patrones ocultos o insights, que puedan servir en el desarrollo de futuras acciones dentro del ámbito empresarial.
Dichas acciones pueden ser:
- El desarrollo de nuevos productos
- La óptima comprensión de los clientes, lo que deriva en un mejor servicio
- La evaluación de campañas publicitarias
- La creación de innovadoras estrategias de contenido…
Esta información puede recopilarse a partir de datos históricos, puede provenir de los propios clientes (datos de origen), o también pueden obtenerse de otra organización (datos de terceros).
El conjunto de todos estos datos, provenientes de diversas fuentes, le dará a la organización un panorama mucho más preciso de su situación actual, por ello es fundamental garantizar la interacción con la data para toda la organización, no solamente para el área de analítica o de IT.
Análisis de datos repotenciado con Inteligencia Artificial
Cuando sumamos la inteligencia artificial (IA) al análisis de datos, lo volvemos mucho más poderoso de lo que ya era, especialmente para aquellas empresas que manejan grandes volúmenes de datos. En tiempo real, se puede acceder a una examinación rápida y completa de toda la información para visualizar, analizar y compartir insights accionables, garantizando en todo momento la eficiencia de los flujos de trabajo y descubriendo muy ágilmente cuál es el mejor camino a seguir.
La Inteligencia Artificial ayuda también a procurar la calidad de la data, identificando inconsistencias en la misma, para que la toma de decisiones se realice con total confianza y tranquilidad.
Descubriendo insights ocultos para generar más valor
¿Consideras que tu empresa puede tener insights ocultos dentro de las grandes cantidades de datos que se deben procesar para tomar decisiones?
Gracias a la inteligencia artificial, se pueden identificar fácilmente regularidades y patrones asociados a contextos, bajo los diferentes modelos predictivos usados por la organización. A partir de esto, los líderes del negocio podrán tomar decisiones asertivas y en tiempo real.
Con soluciones como Cognos Analytics, este proceso se hace realmente ágil e intuitivo para todos los colaboradores no técnicos: perfecta para el manejo y la visualización de los datos de negocio en tiempo real.
Esta herramienta no solo muestra la información en distintos formatos gráficos, también utiliza la IA para interpretar estos datos, con el objetivo de ayudar a analistas y colaboradores a generar más información de valor en un entorno colaborativo y ágil. Permite diseñar y compartir informes o paneles de control con otros usuarios así todos pueden visualizar los KPIs de negocio para saber cómo actuar.
Estos usuarios cuentan con la posibilidad de realizar preguntas a la plataforma en un lenguaje sencillo. Además, los datos pueden importarse desde hojas de cálculo, bases de datos locales o cloud, para que todos los interesados puedan conectarse a la misma información.
Conoce cómo funciona IBM Cognos Analytics >>
De esta forma, el análisis y visualización de datos combinados con la inteligencia artificial, facilita a las empresas el poder responder rápidamente a las variaciones cambiantes del mercado y a la nueva normalidad impuesta por un contexto global de pandemia y crisis.
¿Quieres conocer más sobre esta herramienta? En KMG ofrecemos diferentes soluciones de analítica avanzada para los distintos procesos de negocio. Contáctanos.
01
Apr
2020
Cómo mejorar las ventas aplicando pricing inteligente
En medio de una acelerada transformación digital, las empresas se encuentran diariamente ante nuevos desafíos. El éxito o no de su propuesta de negocio dependerá de la capacidad de reinventarse y de utilizar la tecnología a su favor para mantenerse competitivo en un mercado cada vez más innovador.
Pero lograr el éxito no es una tarea sencilla: Se debe trabajar por conocer al cliente o público target, ser asertivos y ofrecer precios acordes a los que pueda encontrar en la competencia o que sean consecuentes a las tendencias del mercado, para que la propuesta presentada funcione y esté dispuesto a pagar por ella.
Veamos cómo una estrategia de pricing inteligente se vuelve indispensable para obtener la máxima rentabilidad comercial, al mismo tiempo que se ofrece el mejor precio al cliente a pesar de las variaciones repentinas del mercado.
Entender al comprador para luego vender
En este punto, la analítica avanzada juega un papel fundamental y orienta una adecuada toma de decisiones, ya que recolecta y utiliza datos históricos para entender el comportamiento de la demanda, los hábitos y momentos de compra del cliente.
Las variables que más podrían influir a la hora de fijar precios futuros son las siguientes:
- El impacto de las promociones realizadas.
- Los datos internos de las ventas efectuadas.
- La rotación de los productos.
- El valor de la marca.
- Los precios de la competencia y las tendencias del mercado.
Estos datos históricos son cada vez más fáciles de obtener a través soluciones como la de Big Data, y a partir de la recolección y análisis de toda la data se proyectan simulaciones de futuros escenarios para saber qué sucederá ante una determinada variación de precios, incluyendo su posible impacto en los volúmenes de venta.
¿Que permite esta evaluación?
Entre otros beneficios, el más importante es el establecimiento de precios acordes para los productos o servicios que sea pretenden comercializar, a partir del conocimiento de los usuarios, hábitos de compra, el éxito o no de determinadas promociones y el impacto del pricing en las ventas.
De esta forma, el modelo de fijación de precios predictivo:
- Deja a un lado las obsoletas hojas de cálculo que pueden excluir valiosa información.
- Facilita la toma de decisiones basadas en datos y no las que ameritan “ensayo y error” o intuición.
- Brinda la posibilidad de estimar las ventas de una promoción a lanzar, conociendo previamente el precio óptimo que maximizará las ganancias en un entorno competitivo.
- Evita pérdidas comerciales que puedan resultar irreparables para la continuidad del negocio.
Otro aspecto importante: La competencia
Las herramientas de analítica avanzada cuentan además con modelos de elasticidad cruzada que resultan esenciales para el éxito comercial, ya que permiten determinar cómo impactan en las ventas las variaciones de precios, campañas y promociones que establezcan sus competidores más relevantes.
Esto permitirá que el dueño del negocio pueda reaccionar asertivamente y evaluar estas variaciones para mantenerse competitivo con productos, precios, campañas y promociones futuras.
Para todo desafío, una solución
La incorporación de una solución de analítica avanzada para estrategias de pricing permite trabajar con precios adaptados a situaciones cambiantes a partir del análisis de toda la información que dispone el negocio.
Desde KMG entendemos este desafío y ponemos a tu disposición nuestras soluciones predictivas que te permitirán identificar la mejor estrategia de pricing para tu empresa.
Nuestra solución es completamente flexible y en el caso de las promociones, es capaz de realizar pronósticos a cualquier nivel de agrupación (producto, familia, segmento, canal) para otorgar resultados más precisos y ayudar a una acertada toma de decisiones.
Al mismo tiempo, se encarga de efectuar un análisis exhaustivo según la cantidad de días que se mantengan las promociones, incluyendo los feriados y los quiebres de stock, si se llegasen a presentar, para proyectar futuros escenarios.
La solución, de rápida implementación, puede estar alojada en la nube lo cual facilita su uso desde cualquier lugar y en cualquier dispositivo conectado a Internet.
¿Quieres dar a tu negocio el impulso que necesita para crecer? ¡Contáctanos! Contamos con más de 20 años de experiencia implementando soluciones de analítica avanzada para empresas de distintas industrias
28
Feb
2020
Newsletter Febrero – ¿Cómo establecer el precio ideal para mis productos?
Actualmente nos encontramos ante un gran desafío de pricing: Las coyunturas económicas nos van cambiando las reglas de juego constantemente, además, las tendencias de mercado varían también muy rápido.
Esto hace que la rentabilidad del negocio pueda verse impactada de no contar con una estrategia de precios que pueda anticiparse a los deseos de los consumidores y tendencias del mercado, así como a contextos económicos inflacionarios y adversos. Seguir leyendo en nuestro newsletter >>