Cómo una Empresa de Consumo Masivo Transformó su Gestión de Datos

Bienvenidos a una nueva historia de implementación de 465analytics, innovando en la gestión de datos de ventas en una empresa de consumo masivo con presencia en varias ciudades de Ecuador.

Desafíos clave: Comprender al cliente para disminuir pérdidas

1. Pérdida de Clientes: La empresa enfrentaba el desafío crítico de perder clientes de manera frecuente por carecer de estrategias efectivas para fidelizarlo. Esta situación amenazaba la estabilidad y crecimiento del negocio a largo plazo.

2. Falta de Insights sobre los Patrones de Ventas: La ausencia de conocimientos profundos sobre los patrones de ventas impedía a la empresa anticipar tendencias, adaptar estrategias y optimizar operaciones. Este vacío de información estratégica afectaba directamente la capacidad de tomar decisiones informadas.

3. Recursos Limitados en una Estructura Pequeña: la empresa enfrentaba la carencia de personal especializado en análisis de datos y contaba con recursos económicos limitados. Esto añadía una capa adicional de complejidad, ya que no solo faltaban habilidades especializadas, sino también los recursos necesarios para invertir.

Frente a los desafíos planteados, nuestro enfoque se centró en una implementación progresiva y adaptable, liderada por un gerente comercial decidido a mejorar la retención de clientes y reducir las pérdidas. Aunque se disponía de un sistema contable para almacenar datos de ventas, la resistencia inicial a involucrar al equipo de sistemas nos llevó a buscar soluciones pragmáticas y ágiles.

Fases de Implementación:

1. Inicio con Exportación Manual:

Aprovechando la funcionalidad existente de exportar datos desde el sistema contable a un archivo Excel, sugerimos a la empresa realizar esta tarea manualmente, pegando los datos en una hoja de cálculo de Google de forma acumulativa.
Creamos un data set inicial basado en registros de los últimos 3 años para permitir un análisis efectivo desde el principio.
Durante aproximadamente 6 meses el contable de la empresa, realizó manualmente este proceso 2 veces a la semana, lo que no llevaba mas de 5 minutos (exportar y pegar). Sin embargo esto nos brindó agilidad inicial sin requerir intervención del equipo de sistemas.

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2. Automatización Progresiva:

Posteriormente, con la necesidad de obtener datos más actualizados, se decidió convocar a un especialista en sistemas.
Durante esta fase, se generaron usuarios en SQL SERVER y se automatizó el proceso de consulta de datos, permitiendo tener información fresca una vez al día sin intervención humana.
La automatización liberó tiempo y redujo la dependencia de tareas manuales, mejorando la eficiencia del proceso.

3. Transformación de Datos en Insights Valiosos:

Con los datos obtenidos automáticamente, implementamos transformaciones que convirtieron la información en insights valiosos.
El gerente comercial pudo tomar decisiones basadas en datos sobre campañas de marketing, acciones de recupero , estrategias de promoción de productos, entre otros aspectos cruciales para la fidelización de clientes.

En base a este caso, hemos desarrollado un tablero de gestión demo, alimentado con datos ficticios, este tablero permite comprender visualmente cómo nuestra solución contribuyó a la toma de decisiones estratégicas y la mejora de la retención de clientes.

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