5 usos de la analítica avanzada en la gestión de procesos

En ocasiones anteriores he compartido el potencial que tiene la gestión del Big Data en diversas áreas empresariales, otorgando beneficios como ahorro de tiempo y recursos, procesos más eficientes e incremento de la productividad en las organizaciones. Sin embargo, su adopción también tiene beneficios en departamentos que tal vez no son tan visibles como los que te comparto a continuación:

Manejo de residuos

En su libro Business Efficiency for Dummies, Marina Martin señala que el manejo de residuos industriales puede abarcar hasta 30% de los recursos de una empresa. La analítica avanzada de los datos, las compañías pueden construir estrategias para su gestión que les permitan ahorrar tiempo y dinero.

Del mismo modo, esta técnica permitirá a tu empresa obtener información precisa para tomar las mejores decisiones. Por ejemplo, puede indicarte qué procesos son los que generan más desperdicios para poner en práctica acciones que los reduzcan.

Si deseas mejorar tu proceso de gestión de residuos utilizando la analítica avanzada, te comparto estas consideraciones:

• Definir qué quieres medir.
• Registrar y cuantificar lo que sucede en cada etapa del proceso.
• Analizar la información obtenida.
• Realizar ajustes en el proceso para su mejora.
• Volver a medir para comprobar si dio resultado.
• Instalar sistemas de alerta para posibles fallas en el proceso.

Reclutamiento de personal

El área de Recursos Humanos es otro departamento que tal vez puedas haber pasado por alto cuando piensas en los equipos que se ven beneficiados con el análisis de datos, a través del estudio de la información tienen la posibilidad de optimizar sus procesos de selección para hacerlos más eficientes y elegir al mejor talento.

Además, también resulta útil para el personal que ya forma parte de la empresa, ya que por medio de los modelos de análisis predictivos se puede evaluar el desempeño de un empleado de forma precisa. (Sobre esto hablaremos más en próximos posts)

Algunos aspectos donde el departamento de Recursos Humanos puede utilizar la analítica avanzada son:

• Retrasos en las entregas
• Productividad
• Tasas de errores cometidos
• Carga de trabajo
• Evaluar el desempeño
• Ausentismo
• Ingresos para la empresa por empleado

Atención al cliente

En el blog ya hemos hablado sobre la importancia de la atención al cliente, un área donde la analítica avanzada para empresas está teniendo mayor auge. Utilizar los datos que te comparten los consumidores de forma segura y ética, te permite brindarles una mejor experiencia e incrementar las oportunidades de venta.

La precisión del análisis te da la posibilidad de hacer una mejor categorización de tus clientes y predecir su comportamiento de compra, incluso puedes mejorar la gestión de la cadena de suministro para que haya suficientes existencias.

No olvides que la oportuna atención al cliente le aporta valor a la oferta de la empresa, y le ayuda a adquirir nuevos clientes y conservar los existentes.

<< Inteligencia Artificial, el secreto para una mejor atención al cliente >>

Desarrollo de productos

Probablemente ya sabías que el desarrollo de productos requiere una gran recopilación de datos y análisis. Por eso, hoy en día, las empresas han encontrado en la analítica avanzada gran valor para realizar esta actividad con mayor eficacia y rapidez.

Así, los desarrolladores de productos deben examinar diversos aspectos antes de que salga al mercado, los más fundamentales, por mencionar alguno, son:

• Especificaciones del producto
• Experiencia del usuario
• Análisis de la competencia
• Rangos de precios

Para tomar las mejores decisiones de la manera más granular posible por ejemplo al poder discriminar precios dependiendo de la elasticidad de precio específica de cada grupo (cluster) de consumidores. La analítica avanzada puede examinar grandes cantidades de información en poco tiempo y de forma precisa, incluso datos no estructurados.

Manufactura

Muchas empresas modernas están recurriendo al internet de las cosas para resolver problemas específicos e impulsar sus negocios, por lo tanto, el análisis de datos dentro de la industria manufacturera ha logrado optimizar los procesos de fabricación.

Incluso un estudio de Honeywell Process Solutions-KRC Research descubrió que el 67% de los ejecutivos de fabricación planeaban invertir en análisis de Big Data debido a la necesidad de reducir costos.

Analicemos juntos un ejemplo de la eficiencia de la analítica avanzada en la fabricación de productos, el cuál, sorprendentemente, se encuentra dentro de la misma industria tecnológica:

Anteriormente, lanzar al mercado un chip de computadora requería una gran cantidad de pruebas previas y consumía mucho tiempo y recursos. Hoy en día, con los modelos de datos predictivos las compañías han reducido significativamente el número de pruebas, ahorrando aproximadamente 3 millones de dólares en costos de fabricación.

Si quieres saber más sobre la aplicación de analítica avanzada para empresas, suscríbete a mi blog y mantente informado.