Roturas de stock y coronavirus: la importancia de los datos en tiempo real

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Marzo 2020
Roturas de stock y coronavirus: la importancia de los datos en tiempo real
Por
Meritxell Turó. Responsable de Comunicación. Plyzer Intelligence.

La crisis internacional del coronavirus, causante de la neumonía de Wuhan (China), ha provocado, entre otras cosas, el desabastecimiento de mascarillas respiratorias en gran parte de las farmacias españolas. La demanda también se desbordó a nivel online. A fecha 30 de enero, desde Plyzer Intelligence observamos que un 63% de los e-commerce de oficinas de farmacia se encontraban sin existencias de productos como la Mascarilla con alto poder filtrante de Aseptex y un 7% advertía de que quedaban pocas unidades en stock.


Según datos facilitados por Cofares a la Agencia EFE, del 1 al 26 de enero las ventas de mascarillas aumentaron un 77 % respecto al mismo periodo de 2019, lo que suponía un incremento de más de 10.000 unidades.

En el e-commerce se impone la compra fácil, rápida y sin sorpresas y la rotura de stock, además de la pérdida de ventas, genera un índice inferior de satisfacción del cliente en la experiencia de compra, la disminución de la lealtad del comprador y un perjuicio a la imagen de la marca.

¿Cómo la tecnología podría haber intervenido en esta situación? El control de datos de venta y stocks podía haber evitado el desabastecimiento: en dos semanas, la cobertura de mercado pasó del 24% al 16%, y solamente el 37% de las oficinas de farmacia que ofrecían ese producto seguían teniendo stock.

Disponer de esta información a tiempo real mediante herramientas de monitorización de productos, precios y stocks, permite imponerse a la competencia de manera eficaz. La planificación inteligente del inventario asegura la optimización del control de existencias y el equilibrio necesario para rentabilizar ventas. Además, el análisis del comportamiento de la demanda ayuda a las compañías a aprovisionar de manera fiable la evolución de las ventas en periodos concretos.

La digitalización y el crecimiento del e-commerce ha llevado a las marcas a intentar controlar con recursos propios los e-commerce que venden sus productos, sus precios, stocks e imágenes difundidas. Uno de nuestros clientes confesaba que, a pesar de los avances tecnológicos, su mejor herramienta de control seguía siendo el excel. Y, ¿cómo extraía la información? En una jornada de trabajo, revisaba los datos de unas 150 url para 6 productos.

La tecnología de rastreo de webs basada en inteligencia artificial extrae en el mismo tiempo datos de dos millones de url para luego obtener un informe personalizado muy fácil de entender o descargarse los datos en el excel que necesita. Usar plataformas de monitorización de datos como Plyzer Intelligence permite a las personas centrarse en su verdadero trabajo. Dejemos que este tipo de tareas automáticas las hagan las máquinas; serán más precisas y más rápidas.

En Plyzer, mediante nuestros propios algoritmos de deep learning y reconocimiento de imágenes, analizamos millones de páginas de tiendas digitales y marketplaces para ayudar a las compañías a controlar sus productos en el mercado digital, monitorizar también los productos de la competencia y mejorar, así, el conocimiento del mercado.

Tecnologías como la inteligencia artificial no deben, pues, asociarse solo a procesos mecánicos robotizados de producción. En los despachos, la IA resulta clave en el área de la gestión de datos: extraer valor del big data, darle sentido y poder incluso predecir tendencias de mercado. Además, algunas de las técnicas y sistemas más avanzados de esta tecnología son accesibles ya para compañías con recursos limitados.

Cada año, la cantidad de datos que maneja una empresa se multiplica, y de poco sirve tener esa información sin más: los responsables de negocio necesitan comprenderla e interpretarla. En la cadena de valor de la IA, este proceso consume el 80% de la energía. No se trata de tener big data, sino de convertirlo en smart data.

Afortunadamente, la IA, gracias a recursos como el machine learning (ML), ha conseguido la automatización de parte de las tareas relacionadas con la gestión de la información, la extracción y la interpretación de datos, permitiendo el acceso en tiempo real a esos datos así como un análisis rápido para optimizar los flujos de trabajo.

Automatización de procesos
La inteligencia artificial permite a las compañías:

-Automatizar la extracción de datos.
-Verificar la calidad de la información.
-Simplificar la interpretación de datos.
-Integrar datos heredados (añadir información no digitalizada o en formatos sin conexión).
-Anticipar y mejorar la toma de decisiones.

Según el estudio de McKinsey & Company, los departamentos de marketing y ventas de las empresas que implementan herramientas de IA son los que reportan un mayor aumento de ingresos gracias al uso de esta tecnología. Y es en la fabricación donde se detecta la mayor disminución de costes.

La gestión de datos con IA permite, entre otras cosas, mejorar los pronóstico de ventas, capturar una mayor cuota de mercado y resolver problemas logísticos.

Así las cosas, el ritmo anual de implementación de IA en procesos comerciales es del 25% y cada vez hay más empresas que usan la inteligencia artificial en múltiples áreas de su negocio.

Conclusiones
Asumir el ritmo trepidante del fin de la empresa convencional para reposicionarse en una nueva era donde la información es poder implica la gestión de datos. El sector farmacéutico no es una excepción, presenta un gran potencial de crecimiento en cuanto a su facturación online y en cuanto a datos disponibles y explotables en la red.

Disponer de herramientas eficientes para extraer información de esos datos en tiempo real significa una clara ventaja competitiva: con ello, la empresa podrá optimizar toda la cadena de valor y enriquecer/justificar cualquier decisión en cualquier punto del ciclo de su producto y de interacción con su cliente.

La evolución de la inteligencia artificial permite que no solo las grandes empresas puedan hacer un uso correcto de los datos. No hace falta ser Google, Amazon o Facebook para gestionar de forma eficiente los datos propios y del resto del mercado para convertir los insights en acciones.

Los profesionales de los datos, como los data science, son profesionales muy buscados, muy bien pagados y que no siempre presentan un alto conocimiento de negocio en el sector farmacéutico o otros. Por ello es fundamental que cada industria establezca nuevas alianzas con partners tecnológicos especializados, que les ayuden a mejorar el conocimiento de sus datos. A través de la inteligencia artificial, marcas y empresas de todos los sectores pueden optimizar todos sus procesos.


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