Consultoría

Casos exitosos de Empresas que usaron Analítica de Datos

En este artículo aprenderemos:

Muchas son las promesas de la analítica de datos para los negocios y van desde conocer mejor a los clientes y sus preferencias, hasta hacer más eficientes los esfuerzos de marketing y ventas al minimizar la incertidumbre en la toma de decisiones.

Desde la estadística descriptiva y otros métodos del Business Intelligence hasta las herramientas de Big Data y analítica prescriptiva, todas son utilizadas por las empresas para lograr ventajas competitivas y mejores resultados.

Así lo resume un cliente de SAS en una de sus publicaciones:

 

“Usar o no analítica ya no es una opción, decisiones basadas en hechos son simplemente una ventaja competitiva.”

Sin embargo, hay una concepción errada en la mente de los emprendedores, propietarios de empresas emergentes y PYMES, de relacionar la analítica de datos con colosales volúmenes de información e infraestructura TI y por ello, vincularlas exclusivamente a las corporaciones de las primeras economías como Amazon, Wal-Mart, Apple o City Group.

Hoy queremos echar por tierra ese pensamiento, la analítica de datos es útil para cualquier empresa, desde la más pequeña, independientemente de su giro o modelo de negocio.

Veamos algunos casos de éxito de empresas que implementan Business Intelligence, Business Analytics, Big Data y otras implementaciones de analítica para mejorar sus procesos y resultados.

Conoce más sobre analítica de datos: Business Intelligence y Data Science: ¿Sinónimos, amigos o enemigos?

Inteligencia de negocios toma de decisiones
Elementos gráficos del Business Intelligence – Photo by Pexels.com

Caso Nº 1: Analítica de datos en una Institución de educación Superior Colombia

 

Sector: Educación superior.
País: Colombia.
Problema o necesidad: Retrasos y duplicidad de tareas en su plataforma de control de estudios y currículo.

Beneficio:
En diciembre de 2017 el medio colombiano Portafolio, reseñó el caso de implementación por parte de la Corporación Unificada Nacional de Educación Superior (CUN) con sede principal en Bogotá y alcance a nivel nacional.

Con apoyo de su equipo de TI y un proveedor local desarrollaron una solución en analítica de datos para sus sistemas de control de estudiantes y bases de datos que propició un ahorro de 2.500 millones de COP al mes (Aprox. 600 mil dólares).

Caso Nº 2: Business Analytics en una empresa aseguradora en Perú

Empresa o Institución: Rimac Seguros.

Sector: Ramo asegurador.

País: Perú.

Problema o necesidad: Procesos y sistemas rudimentarios para el análisis de incidentes o siniestros, duplicidad de registros, elevados tiempos de procesamiento.

Beneficio:
Rimac Seguros es una de las empresas aseguradoras de alto ranking en Perú, conscientes del problema con sus bases de datos, sistemas, procedimientos y registros contrataron los servicios de AWS para una implementación de Business Analytics.

Los resultados fueron inmediatos:

  • Reducción de importantes horas de trabajo administrativo y carga de datos.
  • Monitoreo en tiempo real de sus recursos y servicios Data Lake.
  • Depuración y estandarización de sus bases de datos.
  • Implementación de modelos de predictibilidad para cálculo de primas de seguros
  • Importantes ahorros en costos y mejora en la liquidez financiera.

Caso Nª 3: Big Data para conocer el Estado de ánimo en las redes sociales

Empresa o Institución: INEGI/ Gobierno Federal de México.
Sector: Gubernamental.
País: México.
Problema o necesidad: El Instituto Nacional de Estadística y Geografía no poseía una base confiable para medir el “bienestar subjetivo” y el “Estado de ánimo” de ciertos sectores de su población.

Beneficio:
Una implementación de Big Data, implementada desde el año 2016 le ha permitido al gobierno medir el estado de ánimo de la población mediante su reacción a determinadas noticias publicadas en la red social Twitter.

La estadística está disponible a diario, por estados siendo posible establecer comparaciones en tiempo y por regiones.

Más sobre el poder de la analítica: ¿Qué es el Predictive Analytics Sales y cómo nos ayuda a vivir el presente sin miedo al futuro?

Caso Nº 4: Chipotle y su implementación de BI para estandarización de la cadena

Empresa o Institución: Chipotle Mexican Grill.
Sector: Cadena de restaurantes de comida rápida con especialización en cocina Tex-Mex
País: EE.UU.
Problema o necesidad: Fuentes de datos dispares, falta de estandarización y problemas para una visibilidad unificada de los establecimientos de la cadena.  

Beneficio:
En 2017 Chipotle modernizó su cuadro de mando tradicional por una aplicación BI que le permitió crear una visibilidad centralizada de sus operaciones y un seguimiento efectivo.

A nivel de su sede central en California colaboradores y gerentes tienen acceso inmediato a un dashboard unificado y acceso a datos de sus establecimientos en tiempo real, con generación de informes inteligentes.

“Usar o no analítica ya no es una opción, decisiones basadas en hechos son simplemente una ventaja competitiva.”

Zach Sippl CIO

Caso 5: Analítica de Datos para mejorar el rendimiento en la cría de camarones

Empresa o Institución: Cargill
Sector: Productos de nutrición animal y servicios de consultoría.
País: EE.UU.
Problema o necesidad: Alto índice de mortalidad en los criaderos de Camarones en EE.UU. México y Centroamérica.

Beneficio:
Recientemente Cargill a través de su división de nutrición animal desarrolló una aplicación de inteligencia de datos llamada iQuatic.

Un sistema que a través de sensores ubicados en las granjas de cría levanta datos como temperatura, nivel de oxígeno, sedimentos en el agua y otras métricas que permiten develar los patrones alimenticios de los camarones e implementar regímenes de alimentación controlada reduciendo drásticamente los niveles de mortalidad.

¿Interesados en optimizar tus pronósticos de ventas? Conoce: Forecast de ventas para organizar mejor tu empresa.

Caso 6: Optimizando ventas vía pronósticos Farmacia Especializada - Colombia

Empresa o Institución: Dermalife
Sector: Droguería especializada en productos dermatológicos.
País: Colombia. 

Problema o necesidad: Marketing indiferenciado, dificultad a la hora de prever inventarios, rupturas (faltas) de stock especializado, pérdida de ventas.

Beneficio:
Con la implementación de Agyle Analytics la solución de analítica como servicio de Dataknow la empresa Dermalife con varias sedes en Medellín Colombia logró una optimización de sus niveles de stock al prever acertadamente las demandas para cada ítem.

Agyle analytics permite además mejorar la experiencia de compra en su portal online y fomentar la cercanía con proveedores.

Los datos obtenidos permiten realizar un análisis y vincular clientes con marcas y productos favoritos y los más demandados.

Ahora la empresa atiende de manera oportuna los pedidos online y en tienda física de su amplio catálogo de productos especializados en cuidado y tratamiento dermatológico. 

Para Finalizar

Lamentablemente el porcentaje de penetración de las herramientas de analítica de datos no es elevado en el campo de los pequeños y medianos negocios y por ello su democratización es pilar en nuestra misión.

Business Intelligence, Business Analytics, Big Data y analítica prospectiva de ventas no son exclusividad de las grandes marcas, ni de las primeras economías del mundo, están allí para ser capitalizadas a favor de tu negocio.

En Dataknow nos enorgullecemos de proveer a nuestros clientes con las mejores herramientas y metodologías para la toma de decisiones basadas en datos.

Únete a nuestro propósito de la democratización de los datos para el impulso de tu modelo de negocio. 

Experimenta el verdadero poder de los datos ¡Comencemos!

Linda Castaño
Linda Castaño

Consultora Analítica

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