¿Sabías que actualmente se generan más datos en dos días que en toda la historia de la humanidad? Y aun así el Big Data todavía se encuentra en una fase embrionaria y queda mucho por investigar de esta nueva tecnología.
Por qué introducir el Big Data en logística
Como muchos otros sectores, la logística protagoniza una época de cambios y de adaptaciones al nuevo entorno digital. Y es que el sector logístico también demanda, necesariamente, la constante recogida de datos para utilizarlos en los procesos. Con la aplicación del Big Data se pueden gestionar ingentes cantidades de datos que un software de gestión habitual no puede asumir.
Son muchas las empresas de distribución y logística que ya han incorporado esta tecnología revolucionaria, introduciendo herramientas que permiten almacenar y procesar la información para obtener datos más precisos y fiables y poder diseñar estrategias que aseguren una toma de decisiones efectiva.
Dentro de la gestión de la cadena de suministro se generan una gran cantidad de datos y, ante la necesidad de procesar más fácilmente estos datos, ya se incorporan sensores a las máquinas, se aumenta la recopilación de información de los consumidores o se incrementa el registro de los movimientos de los paquetes.
Fuentes de Big Data
Existen diversos tipos de datos que, a su vez, pueden provenir de diversas fuentes. La información que se recopila ayuda a optimizar la gestión de la logística y, por lo tanto, a mejorar la experiencia del cliente en el proceso de compra. Las fuentes de datos más comunes son:
- Datos tradicionales de los sistemas de operaciones. Hace referencia a aquellos datos que, tradicionalmente, se han venido recogiendo en las empresas y que son propios de la operativa de cada sector. En logística se refiere a tiempos de tránsito, de entregas exitosas al primer intento, de porcentajes de puntualidad, etc.
- Diagnóstico de vehículos, patrones de conducción y de geolocalización. La posibilidad de instalar sensores permite reducir las averías, optimizar la conducción de los chóferes, reducir el consumo de combustible o geolocalizar los vehículos.
- Datos del tráfico y del clima. Para la logística, los datos que representan a la circulación de vehículos son muy importantes. Hoy en día es muy sencillo obtener el estado de las carreteras y del clima en tiempo real para poder mejorar las entregas.
- Comportamiento en la web de la empresa. A través de los movimientos que realizan los usuarios en la web de la empresa se pueden recoger datos como: el origen de las visitas, los horarios de acceso, las secciones más visitadas, los productos que más llaman la atención… La recopilación de estos datos ofrece una visión objetiva del comportamiento de los clientes.
- Previsiones financieras. Poder detectar las tendencias económicas a nivel mundial y local, las previsiones de las empresas y de sus sectores, el estado financiero de los países… Sin duda son una fuente valiosa de datos que la logística puede tener en cuenta para optimizar su funcionamiento.
- Publicidad. El Big Data permite obtener datos sobre la conversión de anuncios, el número de clicks, el éxito en los procesos de compra, etc. Con esta información, ahora la logística de las empresas tiene más información sobre el comportamiento de los clientes y, por esta razón, la posibilidad de mejorar su experiencia e incrementar el número de pedidos.
- Redes Sociales. Recopilar las opiniones que los usuarios dejan en las redes sociales es otra de las fuentes del Big Data. Además también permiten realizar análisis sobre el nivel de fidelización que los clientes tienen con la marca, con qué tipo de contenidos son más receptivos, etc.
Aplicaciones del Big Data en logística
El Big Data permite recopilar los datos que se generan durante la cadena se suministro. Con esta información se pueden detectar las tendencias, el comportamiento de los clientes o los errores en las operaciones, para poder introducir soluciones a los procesos e, incluso, detectar nuevos negocios de cara al futuro.
¿Qué puede hacer la logística con el Big Data?
Mejora en la eficacia de los procesos. Al medir los procesos logísticos, se obtiene un mapa detallado y objetivo de la situación y la calidad de los mismos. Conocer de primera mano la cadena de suministro permite tener un mayor control sobre ella y poder anticiparse a cualquier incidencia.
Control eficiente de los activos. Con la introducción del Big Data se puede mejorar el control de los activos de la empresa: la flota de vehículos, los productos almacenados, los palés, etc. De esta manera se optimizan las operaciones de distribución, se reducen los niveles de inventario y se obtiene un ahorro notable en costes y en tiempos de organización.
Segmentación de la demanda. Si la empresa integra el Big Data con su CRM (programa para la gestión de los clientes) se pueden conocer las necesidades e intereses de los compradores (qué productos consumen, cuáles podrían interesarles…). Además, la información obtenida a través de los datos permite perfilar los productos y hacerlos más personalizables. Esto quiere decir que, al conocer las preferencias de cada comprador, se puede ajustar la oferta de un producto a cada cliente o segmento de cliente. Lo que se consigue con esto es una mayor fidelización y, por lo tanto, un incremento de las ventas.
Distribución más ágil. Contar con los datos que brinda el Big Data también permite optimizar los procesos de distribución. Además ofrece la oportunidad de detectar nuevos modelos de negocios y formas de entrega más eficaces. Optimizando la distribución también se mejoran los servicios de atención al cliente, por ejemplo, pudiendo resolver mejor sus incidencias.
Seguimiento de productos y máquinas. La obtención de los datos en tiempo real permite realizar un seguimiento exhaustivo del estado y de la situación de todos los productos para, entre otras cosas, poder detectar posibles incidentes. También se puede conocer con antelación el estadio de la maquinaria para poder realizar mantenimientos preventivos y evitar paros en la cadena logística.
Fijación anticipada de precios. La analítica de datos permite establecer parámetros de negocio con los que poder predecir la demanda y de esta forma ajustar los precios de los productos a la de los costes logísticos.
Optimización de las rutas. A través de los datos en tiempo real que pueden obtenerse de la situación del tráfico y del clima, se pueden calcular las mejores rutas para entregar los pedidos a los clientes. Esto supone un notable ahorro para la empresa y un beneficio para el cliente.
Conclusiones
La aplicación del Big Data en la logística de las empresas va a permitir, sin duda, una gestión más eficaz de los procesos. Si las compañías empiezan a incorporar estas nuevas tecnologías en las dinámicas de trabajo, la cadena de suministro será más rentable y se ofrecerá una mejor experiencia de compra al cliente.
Una vez analizados todos los beneficios que el Big Data aporta a la logística podemos concluir que su aplicación significa una importante optimización del sector, además de obtener rentabilidad, incrementar el número de clientes y detectar futuros modelos de negocio.