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.