8 oportunidades y beneficios del Big Data para el sector distribución y la cadena de suministro

El negocio logístico y de la distribución es uno de las actividades que mayor volumen de facturación y de transacciones individuales registra; además, es un sector que también destaca por trabajar con unos márgenes muy estrechos. Estas características obligan a las empresas especializadas a tener como factor clave la eficiencia.

En este contexto, el análisis avanzado de toda la información disponible y que afecta al negocio supone una ventaja competitiva para adoptar las mejores decisiones tácticas y estratégicas. El Big Data y la inteligencia analítica ayudan a estas compañías a alinear el negocio, optimizar procesos, maximizar la rentabilidad y fidelizar al cliente.

José-Luis Molina, co-fundador de MBIT School, único centro de formación español dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big Data, ha analizado durante la celebración de un desayuno tecnológico organizado por Logistun y patrocinado por Neteris las oportunidades y beneficios que aportan estas tendencias tecnológicas en el sector distribución y la cadena de suministro:

1. Mejor control de los activos: el Big Data proporciona un mejor control de las flotas de vehículos, de la actividad de los almacenes, de los pallets, etc., y permite una mayor optimización de las operaciones de distribución, acercándose al concepto de tiempo real.

2. Previsión más segmentada y ajustada de la demanda: mediante el análisis de datos es posible ajustar la oferta de un producto concreto a cada cliente o segmento de cliente en cada momento y por el canal más adecuado. De este modo, se maximiza la rentabilidad de la actividad.

3. Mejora en trazabilidad de productos y control de cadenas de frío: controlar la evolución y procesos de los productos, así como tener un exhaustivo control sobre la cadena de frío y los posibles incidentes que se produzcan en la misma.

4. Optimización de la red de distribución y los modelos logísticos: la explotación de los datos permite innovar y crear nuevos modelos en los que el mercado y el cliente mandan, y donde, además de reducir costes en logística, sea también importante el buen servicio al cliente. Todo ello supondrá una ventaja competitiva para las compañías.

5. Mantenimiento preventivo, ligado al internet de las cosas: IoT permitirá a corto plazo la emisión de información constante y en tiempo real desde miles de dispositivos diferentes, esto permitirá a las empresas de distribución conocer con antelación el estado de la maquinaria para llevar a cabo mantenimientos preventivos y evitar imprevistos en la cadena logística.

6. Fijación dinámica de precios en función de la demanda y los costes logísticos: la analítica de datos ofrece la posibilidad de establecer parámetros de negocio que permitan adelantarse a situaciones predecibles de demanda para ajustar los precios de los productos a sus fluctuaciones y a la de los costes logísticos asociados.

7. Control y optimización de inventarios y referencias: permite una reducción de los niveles de inventario y una optimización del uso que se hace de los activos.

8. Seguimiento de niveles de servicio al cliente y costes asociados: conocer mejor al cliente y de forma detallada y acompañarle en el client journey potencia el nivel de servicio y permite un mayor control de los costes asociados a los mismos.

“La reducción en los tiempos de entrega de los pedidos, la optimización de las operaciones ligadas a la demanda y la mejora de los costes de la cadena de suministro, o la relación con proveedores y clientes son solo algunos de los beneficios que aporta la aplicación del Big Data y la analítica de datos al sector logístico y de la distribución”, ha comentado José-Luis Molina, co-fundador de MBIT School.

“En definitiva, el Big Data permite tomar decisiones más informadas y analíticas que tienen una repercusión directa en el negocio, y para conseguirlo se requiere capacitación de perfiles internos, así como apoyo externo en innovación logística, servicios tecnológicos y formación”, ha concluido Molina.