5 ejemplos de cómo 465analytics impulsa la Profesionalización Empresarial

A continuación, comparto ejemplos concretos de cómo 465analytics ha contribuido a la profesionalización de empresas mediante soluciones simples que abordan problemas reales.

A veces, se imagina que invertir en analytics implica contratar científicos de datos, elaborar algoritmos de machine learning y trabajar con big data, aspectos que pueden parecer inalcanzables para muchas pymes. Sin embargo, la realidad es que el primer paso debe ser esencial y centrarse en soluciones simples para luego evolucionar hacia la complejidad con el tiempo.

A continuación 5 ejemplos reales:

1) Analizar datos de ventas para comprender al cliente y prevenir pérdidas:

En una empresa de consumo masivo con una red de vendedores en varias ciudades de Ecuador, la implementación de 465analytics transformó la forma en que utilizaban sus datos de ventas.

El enfoque estratégico consistió en prevenir pérdidas y mejorar la retención de clientes.

Al analizar detalladamente los datos, se logró identificar patrones de compra de clientes recurrentes, preferencias de productos y ciclos de compra. Ademas, detectamos que un grupo de clientes ha dejado de comprar durante los últimos 6 meses (cabe mencionar que esto se actualiza mes a mes de manera automática).

Esta valiosa información desencadenó acciones proactivas, como el diseño de campañas personalizadas o la oferta de descuentos específicos, orientadas a recuperar a esos clientes y evitar pérdidas continuas.

Este enfoque permitió a la empresa fortalecer significativamente su estrategia de fidelización de clientes, demostrando cómo la implementación de soluciones analíticas puede tener un impacto directo en la retención y el crecimiento del negocio.

2) Desarrollar un presupuesto de ventas y compararlo con datos reales

En una empresa argentina, se implementó un enfoque sencillo pero efectivo para el desarrollo de presupuestos de ventas.

Utilizando Google Sheets, se creó un presupuesto basado en el rendimiento esperado de cada vendedor. Este proceso sencillo permitió establecer metas y expectativas claras para cada miembro de la fuerza de ventas.

Una solución simple permitió hacer seguimiento detallado del desempeño de la fuerza de ventas. Cada vendedor tenía acceso a un panel personalizado que reflejaba su rendimiento en comparación con el presupuesto establecido. Si se identificaban desviaciones en las ventas, se activaban estrategias adaptativas.

Este enfoque no solo proporcionó una visión clara de los resultados en curso, sino que también permitió la toma de decisiones ágiles. Si un vendedor superaba las metas, se lo premiaba, fomentando la motivación y el rendimiento continuo. Por otro lado, aquellos con rendimiento inferior eran objeto de acciones correctivas, que podían incluir capacitación adicional, ajuste de territorios o cambios en las estrategias de ventas.

Este ejemplo destaca cómo una herramienta sencilla como Google Sheets, combinada con 465analytics, puede ser una solución poderosa para la gestión de presupuestos de ventas en empresas pyme.

Brinda una mayor visibilidad y control sobre el desempeño de la fuerza de ventas.

3) Análisis de eficiencia de producción en una fábrica:

Es el caso de una fábrica de autopartes, la implementación de un sistema de digitalización de datos resulta fundamental para realizar un análisis detallado de la eficiencia de producción. Cada producto en la línea de producción está asociado a una máquina específica, y se establece una cantidad estándar de producción por hora, es decir, lo que se espera que un operario logre de producción en 1 hora.

Se analiza el rendimiento de los operarios en la producción de determinada máquina. El estándar de producción es, por ejemplo, de 100 piezas por hora para una máquina en particular. Al comparar los datos reales con esta cifra, se identifican discrepancias significativas.

Se observa que el Operario A está produciendo a un ritmo de 50 piezas por hora, mientras que el Operario B alcanza las 100 piezas por hora. Esta disparidad en el rendimiento podría atribuirse a diversos factores, como la destreza del operario, la familiaridad con la máquina o la necesidad de capacitación adicional.

En base a este análisis, la empresa puede implementar acciones correctivas específicas:

Capacitación y Entrenamiento: Para el Operario A, se pueden diseñar programas de capacitación y entrenamiento específicos para mejorar sus habilidades y conocimientos sobre la máquina, permitiéndole alcanzar el estándar de producción establecido.
Reasignación de Tareas: En algunos casos, puede ser beneficioso reasignar tareas según las fortalezas individuales de los operarios. El Operario B, que ya está alcanzando el estándar, podría ser asignado a tareas más complejas o de supervisión, mientras que el Operario A se enfoca en mejorar su rendimiento en la tarea actual.
Retroalimentación y Reconocimiento: Establecer un sistema de retroalimentación constante y reconocimiento para aquellos operarios que superan el estándar puede motivar y mejorar el desempeño general del equipo.

Este ejemplo ilustra cómo el análisis de eficiencia de producción permite identificar áreas de mejora específicas, tomar medidas correctivas y optimizar el rendimiento general de la fábrica.

4) Control riguroso de costos directos en una fabrica manufacturera:

El seguimiento de costos directos, como materia prima y mano de obra directa, junto con otras cuentas relacionadas, se convierte en un pilar esencial para mantener el modelo de márgenes de la empresa.

En una empresa manufacturera, el seguimiento riguroso de costos directos implica el desglose de la materia prima utilizada en cada producto. La digitalización de datos permite registrar los cambios en los precios de la materia prima, identificar proveedores más rentables y evaluar la eficiencia del uso de estos recursos. Además, el control de la mano de obra directa implica analizar el tiempo y los costos asociados a cada etapa del proceso productivo.

Supongamos que la empresa identifica que el costo de ciertos materiales ha experimentado un aumento significativo en los últimos meses. Esta información permite ajustar estrategias de compra, explorar nuevas fuentes de suministro o, en última instancia, reflejar estos cambios en los precios de venta para mantener los márgenes deseados.

El análisis detallado de costos directos también facilita la toma de decisiones sobre la eficiencia operativa. Por ejemplo, si se observa que ciertos procesos de producción están generando costos laborales elevados en comparación con el valor del producto final, la empresa puede considerar inversiones en tecnologías que mejoren la eficiencia y reduzcan los costos asociados a la mano de obra.

En resumen, el control riguroso de costos mediante la digitalización de datos no solo asegura la rentabilidad actual, sino que también proporciona insights estratégicos para mantener y mejorar los márgenes de la empresa a medida que evoluciona en un entorno empresarial dinámico.

5) Gestión eficiente de inventarios:

Se trata de una empresa que mantiene un catálogo de aprox. 5.000 productos, donde el problema central planteado era la dificultad para gestionar eficientemente los inventarios, en este aso fue esencial utilizar herramientas analíticas avanzadas que permitan establecer puntos de pedido y automatizar alertas de reabastecimiento. Supongamos que, mediante un análisis detallado del histórico de ventas, calculamos el promedio de ventas por mes y el desvío estándar para un producto específico.

Promedio de Ventas por mes: Calculamos el promedio de unidades vendidas de ese producto en un periodo de tiempo significativo, digamos, los últimos 12 meses. Este promedio nos proporciona una referencia sobre la demanda esperada.
Desviación Estándar: La desviación estándar nos indica la variabilidad en las ventas. Un valor alto sugiere una demanda más impredecible, mientras que un valor bajo indica una demanda más estable.

Con estos datos, podemos establecer un Punto de Pedido (ROP, por sus siglas en inglés) y configurar alertas automáticas para el reabastecimiento:

Punto de Pedido (ROP): Calculamos el ROP sumando el promedio de ventas por mes y un múltiplo del desvío estándar que representa un nivel de servicio deseado. Por ejemplo, ROP = Promedio de Ventas + (Múltiplo de Desvío Estándar).
Alertas Automáticas: Configuramos un sistema que monitorea continuamente el nivel de inventario actual. Cuando el inventario alcanza o cae por debajo del ROP, se envía automáticamente una alerta al equipo de abastecimiento para iniciar el proceso de reabastecimiento.

Este enfoque basado en datos permitió una gestión proactiva de inventarios. La automatización de alertas garantiza que el reabastecimiento se inicie en el momento preciso, evitando situaciones de agotamiento o exceso de inventario. Al implementar este sistema, la empresa pudo optimizar sus niveles de inventarios, mejorar la satisfacción del cliente al evitar productos agotados y reducir los costos asociados al almacenamiento de inventario innecesario. En resumen, estas estrategias no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también proporcionan insights clave para decisiones estratégicas, avanzando hacia la profesionalización empresarial.

Estos ejemplos representan solo una pequeña muestra de cómo contribuimos al crecimiento y la eficiencia de empresas en diversas industrias. En 465analytics, nuestra filosofía se centra en resolver problemas concretos a través de herramientas simples pero poderosas. Estamos comprometidos a seguir impulsando la profesionalización de las empresas a traves de los datos, proporcionando soluciones que se adaptan a sus necesidades específicas y allanando el camino hacia la excelencia empresarial.

Lee también: ¿Por qué 465analytics es la mejor opción para Pymes en análisis de datos?

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