Analítica avançada: Casos d'ús reals i beneficis per a empreses

En articles anteriors vam descobrir la rellevància de l'analítica avançada per a les empreses, mostrant per què és tan important per als negocis i els tres camps principals que afecten la gestió empresarial. Així mateix, vam presentar els principals reptes associats en matèria de qualitat de la dada, ètica i compromís social, a més de la formació i capacitació. Avui ens centrarem en casos d'ús d'analítica avançada.

Ara és el moment d'aterrar tots els conceptes introduïts prèviament i entendre com ens poden beneficiar més enllà del pla teòric. Les possibilitats que ens brinda l'analítica avançada són tan àmplies que qualsevol indústria i model de negoci pot obtenir nombrosos avantatges: des de retail o transport, fins a construcció i automoció, passant per sanitat, farma o alimentació.

Cases d'ús d'analítica avançada. Recopilatori d'escenaris d'interès

A continuació, presentem un recopilatori de casos d'interès estructurats en vuit grans blocs i d'aplicació a una gran varietat d'indústries. Han estat seleccionats tenint en compte les àrees de major impacte per als negocis i les activitats dins d'aquestes que l'analítica avançada aconsegueix optimitzar.

Casos d'ús d'analítica avançada en la gestió de la cadena de subministrament

• Previsió de la demanda: a partir de dades històriques, és possible predir amb més precisió la demanda futura. Això ajuda a reduir l'excés d'inventari o evitar l'escassetat de productes, podent servir als clients amb més eficiència. Els models d'analítica avançada porten aquestes prediccions a l'últim nivell, ja que permeten determinar la demanda per material o components del material, grups de clients, regions geogràfiques, entre altres variables. No es tracta, doncs, de models generals, sinó que són capaços d'adaptar-se a les particularitats de cada cas.

• Optimització de la cadena de subministrament: podem establir models que identifiquen colls d'ampolla, determinant l'eficàcia dels proveïdors i aconseguir així optimitzar la logística de transport. Això es tradueix en costos més baixos i una major eficiència en tot el procés de proveïment.

• Gestió de riscos: l'analítica també ens permet detectar patrons i tendències que podrien indicar riscos futurs, com la possibilitat d'interrupcions en la cadena de subministrament. Amb aquesta informació aconseguim anticipar-nos abans que ocorrin aquests riscos, minimitzant també els costos.

A SEIDOR, hem col·laborat recentment amb clients treballant en solucions d'aquesta mena. Per exemple, ens vam embarcar en un projecte per predir la demanda sobre carteres de milers de referències úniques, i vam aconseguir que el client automatitzés tots els processos fins a la generació de resultats.

Casos d'ús d'analítica avançada en el manteniment

• Detecció d'anomalies: es poden crear models per reconèixer el comportament normal d'un sistema i després alertar quan es produeixi una desviació. Aquest mètode és molt útil per detectar incidents o avaries que són poc freqüents i, per tant, difícils de preveure amb dades històriques.

• Classificació de fallades: es pot anar un pas més enllà i no només detectar la fallada, sinó també classificar el tipus d'error basant-se en els patrons de les dades. Això pot ajudar el personal tècnic a identificar i solucionar els problemes amb més eficiència.

• Optimització de la programació del manteniment: la informació resultant també reflecteix el moment òptim per realitzar el manteniment preventiu, a partir dels patrons de dades històriques que es recullen en temps real. Això pot ajudar també a prevenir possibles fallades, al mateix temps que minimitza el temps d'inactivitat de l'equip de manteniment.

Casos d'ús d'analítica avançada en els processos industrials

• Control de qualitat: gràcies a la tecnologia de Machine Learning, podem identificar qualsevol tipus de variació o error en els productes, la qual cosa permet una intervenció primerenca per corregir qualsevol contratemps abans que es converteixin en problemes més seriosos. Això pot millorar la qualitat del producte i reduir els costos associats amb les devolucions i les reclamacions.

A SEIDOR hem col·laborat recentment amb clients com Almirall, desplegant una solució de automatització en el núvol que accelera els processos de control de qualitat. En escenaris d'aquesta tipologia, poden observar-se reduccions en el temps de confecció dels controls de més del 90%.

Casos d'ús d'analítica avançada en call centers i atenció al client

• Optimització de recursos: pel que fa al servei d'atenció al client, tenim dos reptes: donar una resposta àgil al client i saber el personal que necessitem per donar aquesta resposta sense incrementar les despeses més del necessari. Gràcies a l'analítica avançada, podem, entre altres coses, adequar i optimitzar la plantilla per torns. D'altra banda, disposem de la informació completa del nostre client: recomanació a mida de productes i serveis; historial d'incidències o comandes; potencial interès i motiu de la trucada o redirecció automàtica, per exemple.

A SEIDOR hem col·laborat recentment amb clients com el servei d'emergències de la Generalitat de Catalunya per optimitzar els seus centres de trucades, optimitzant els processos abans esmentats. Així, han pogut dur a terme la seva activitat mantenint els seus estrictes nivells de servei.

Casos d'ús d'analítica avançada en logística

• Gestió de flotes: l'optimització de la gestió de flotes és un altre dels beneficis que ens brinden els models d'analítica avançada. Això pot incloure l'assignació de vehicles a rutes, la programació del manteniment i, de nou, la predicció de possibles problemes de rendiment dels vehicles. Tot això també per avançar en la reducció de l'impacte ambiental i els costos d'energia

• Detecció de fraus: és possible confeccionar models que identifiquin patrons de frau en la logística, com l'entrega de paquets en ubicacions inusuals o canvis inesperats en les rutes d'entrega. Es pot fins i tot detectar patrons de frau indetectables a priori per un ésser humà.

Cases d'ús d'analítica avançada en magatzems i espais físics

• Optimització de la disposició del magatzem: els models d'analítica avançada poden analitzar dades sobre les vendes i els patrons de moviment dels productes dins del magatzem. Aquests sistemes suggereixen una organització dels productes que minimitzi els moviments innecessaris i millori l'eficiència durant la seva recollida.

• Estrategies de preus dinàmics: és possible analitzar dades de vendes, inventari i demanda per ajudar a determinar estratègies de preus òptimes i a temps per als productes en el magatzem, segons configuracions particulars, tipologies de comanda, etc.

A SEIDOR hem col·laborat amb clients com Frit Ravich per avançar en escenaris d'optimització de magatzems mitjançant bessons digitals, podent detectar millores en els temps de lliurament de comandes al llarg de les diferents campanyes de l'any.

Casos d'ús d'analítica avançada en el màrqueting

• Publicitat programàtica: l'analítica avançada permet generar models per prendre decisions en temps real sobre quins anuncis són els ideals per mostrar a un potencial client en un moment determinat. A partir d'una sèrie de factors, com el seu comportament en línia, la ubicació, l'hora del dia o el tipus de dispositiu que està utilitzant, es determina el tipus i format de publicitat més adequat.

• Optimització de la creativitat de l'anunci: és possible anar un pas més enllà i analitzar quins elements d'un anunci (combinacions de colors, paraules, imatges i sons, etc.) són més eficaços per a cada segment d'audiència, cosa que ens permet crear experiències personalitzades més eficaces.

Cases d'ús d'analítica avançada en l'experiència d'usuari i els assistents virtuals

• Personalització de les interaccions: aprendre de les preferències individuals dels usuaris a partir de les seves interaccions passades, permet als assistents virtuals adaptar les seves respostes i suggeriments a les necessitats i preferències específiques de l'usuari. Per exemple, són capaços d'enfocar la conversa a les preferències del client, analitzant l'històric de l'usuari per la web.

• Predicció de les necessitats de l'usuari: els assistents també poden anticipar el que un usuari podrà necessitar basant-se en el context de la conversa o en les interaccions passades. D'aquesta manera, oferim una ajuda proactiva i suggeriments d'interès, millorant notablement l'experiència de l'usuari.

Aposta per l'Analítica avançada de la mà de les solucions que ofereix SEIDOR

L'analítica avançada s'està convertint en una veritable revolució, especialment després de l'arribada de tecnologies tan avançades com els models de llenguatge natural.

Tenim l'oportunitat d'aprofitar al màxim les dades i prendre decisions informades. Ara bé, sempre incorporant les millors pràctiques i metodologies de referència, indispensables per assegurar l'èxit durant i després de la posada en marxa d'aquest tipus d'eines.

L'equip de Data & Analytics de SEIDOR compta amb professionals preparats per abordar aquestes noves tecnologies i solucions d'avantguarda i posar-les al servei del negoci. Comptem amb més de 25 anys d'experiència, en els quals hem ajudat a més de 2.500 clients.

Si desitges beneficiar-te dels avantatges de l'analítica avançada i comptar amb el suport d'experts en la matèria, contacta amb nosaltres. Estarem encantats d'ajudar-te a aprofitar al màxim el potencial de les teves dades i portar la teva empresa cap a l'èxit en el competitiu panorama empresarial actual.