Cuanto establecemos cual es el objetivo del nivel de servicio que se quiere ofrecer al cliente, en el caso del transporte por ejemplo el porcentaje de entregas exitosas o en logística el nivel de pedidos procesados correctamente de forma diaria, solemos poner siempre que el objetivo es lograr el 100%, aun y cuando sabemos que será imposible de lograr.
Incluso si acudimos a la estadística encontraremos elementos suficientes para determinar que la perfección absoluta, el 100% en aspectos con variables como la población, entregas de envíos etc no es posible.
Este sería el primer error a solucionar desde un punto de vista logístico, determinar si hacemos una campaña de envíos de ecommerce o el lanzamiento de un nuevo producto, saber cual será el nivel de fallos de entrega asumible en esa campaña o espacio de tiempo o mas conocido por “nivel de error asumible”.
La importancia de la analítica
Determinar cual será el nivel de error asumible no es una cuestión baladí, detrás de ello tendremos que crear una estructura de gestión y atención a los clientes. Al diseñar la estructura de la cadena de suministro y por descontado la gestión del transporte, ya debemos de dar por descontado que lograr el 100% de efectividad será imposible, pero podemos determinar estadísticamente de cuanto puede ser dicha efectividad.
Si fuéramos una empresa logística o incluso industrial en tiempos pasados podríamos decir que saber cual sería el nivel de error o donde se produciría dentro de nuestra cadena de suministro sería “casi imposible”. Lo mismo ocurriría en el caso de intentar saber cual sería por ejemplo el nivel de entregas de nuestra campaña de ecommerce, diríamos que al existir tantas operaciones y personas no sería posible saberlo.
Estamos en el siglo XXI, hoy día si es posible tener una previsión de demanda que nos lleve a saber de forma analítica como se desarrollara nuestra campaña de ecommerce por ejemplo. La analítica es una herramienta que nos permite tomar decisiones de negocio basadas en datos como determinar el nivel de error asumible. La analítica organiza grandes volúmenes de datos para luego transformarlos en información que podemos estructurar y entender. Esa información nos ayudará en tomar las decisiones oportunas ya que dependiendo de su estructura incluida la famosa predicción de demanda.
Como empezar
Cuando hablamos de recogida de datos puede parecer una cuestión sencilla pero la realidad es que la recogida y tratamiento de los datos es una actividad que entraña una complicación importante. Lo primero suele ser el volumen de los datos (la cantidad de datos que se necesita), igual que el formato de los mismos (cuantas mas fuentes y que sean distintas, mayor dificultad).
Realmente lo que estaremos desarrollando es el famoso BIG DATA, un conjunto de datos que no pueden ser desarrollados ni procesados por herramientas tecnológicas convencionales. Como decíamos el gran volumen de los datos, la complejidad de los mismos así como la velocidad de generación de datos no pueden ser tratados por las herramientas convencionales y que el Big Data si nos permite hacerlo.
El gran salto que ofrece el Big Data en integrar, gestionar y analizar los datos de forma que proporciona información y respuestas a muchas preguntas o problemas. Es habitual que por medio del Big Data se obtengan respuestas a problemas que puedan todavía no haberse planteado (predicciones de demanda o predicciones de mantenimiento de maquinaria) en la empresa o de identificar los problemas de una forma mas global.
Las empresas que utilizan el Big Data son mas eficaces, el uso de herramientas que permiten recopilar grandes cantidades hace que estas empresas puedan eliminar problemas antes de que estos sucedan. Un ejemplo lo tenemos en la predicción de demanda, las empresas que trabajan con Big Data para predecir su demanda pueden evitar los problemas de suministro de materia prima antes de que este pueda ocurrir, teniendo una ventaja competitiva importante frente a sus competidores.
Tampoco podemos dejar de señalar el gran potencial de análisis que ofrece el Big Data, tanto para lograr operaciones mas eficientes como para localizar nuevos nichos u oportunidades de negocio
Por eso, cuando se vuelva a plantear en una reunión cual es el “nivel de error asumido”, si trabajamos con herramientas de Big Data no tendremos que utilizar el olfato del director comercial o los conocimientos del mercado del primo del director general. Para el siglo XXI, las empresas del siglo XXI apuestas por herramientas del siglo XXI.
Artículo propiedad de Carlos Zubialde
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