Lograr una mayor coordinación e integración de la información fue clave en un año donde la necesidad de planificar y re planificar las finanzas y operaciones en función de una nueva realidad puso a prueba la eficiencia en la comercialización y distribución de los productos en particular para la industria farmacéutica.
En este sentido, la analítica jugó un papel fundamental…
El 2020 ha significado todo un desafío para las empresas, más aún para la industria farmacéutica, que ha tenido un papel protagónico frente a un avasallante incremento de la demanda de productos de cuidado de la salud y la necesidad de planificar y re planificar sus finanzas y operaciones en función de esta nueva realidad.
Un informe técnico del INDEC señala que en el segundo trimestre de este año, en medio de la pandemia del Covid 19 en el país, la facturación total de la industria farmacéutica argentina registró 76.983,1 millones de pesos, lo que significa un incremento de 54,6% en relación con el mismo trimestre del año pasado.
Un crecimiento de este tipo requiere de modelos que permitan medir rápidamente el impacto de estos números en el flujo de caja y en los resultados operativos y financieros, conectando las distintas áreas relacionadas, para tomar decisiones de negocio acertadas y no perder oportunidades en un mercado en expansión.
Lograr una mayor coordinación e integración de la información es sumamente clave para facilitar este trabajo, en un entorno dinámico donde está a prueba la eficiencia en la comercialización y distribución de los productos y al mismo tiempo, es preciso anticipar nuevas modalidades de negocio.
En este sentido, la analítica juega un papel fundamental:
Más aún si el objetivo principal es contar con información útil y accionable que reduzca significativamente la cantidad de horas que involucra el trabajo manual (en planillas tradicionales de cálculo como excel) para dedicar ese tiempo a sumar valor para el análisis y el procesamiento de la información.
En un contexto como el que se presentó este año en la industria de pharma, con una dinámica financiera acelerada, es necesario trabajar de forma coordinada para proporcionar información rápida y certera a los encargados de la toma de decisiones, basándose en análisis y reportes altamente flexibles, generados desde una sola fuente de información, que sea lo suficientemente robusta y confiable.
Todo esto, sin importar la complejidad del proceso que involucra el presupuesto financiero, ni lo vasto que sea el conjunto de datos, para reconocer la situación actual de la empresa y realizar un seguimiento de la evolución de los datos reales contra los planificados (en relación con gastos, ventas, entre otros).
En función de este análisis, se hace posible re planificar y hacer los ajustes necesarios frente a los cambios inesperados y mantenerse de pie ante una dinámica por momentos desafiante.
Avanzar en procesos colaborativos automatizados permite obtener información de volúmenes, precios, y gastos de cada centro de costos, provistos desde distintas áreas de la empresa, incluyendo manufactura, ventas, marketing, supply chain, RRHH y administración.
Así se logra una verdadera integración de datos y reportes confiables para avanzar en cada proceso operativo en tiempo y forma, eliminando riesgos de inconsistencias y suprimiendo silos de información que puedan distorsionar los informes y llevar a decisiones equivocadas.
El incremento en la facturación de la industria que mencionamos al inicio de la nota y que significó un claro aumento de la demanda, dejó muy en claro la necesidad de avanzar en la integración de datos de diversas fuentes y en involucrar “analítica avanzada” para optimizar la cadena de abastecimiento y los tiempos de entrega de medicamentos y otros insumos de primera necesidad, en medio de la pandemia.
Todo esto, teniendo en cuenta la información sobre recorridos a cubrir, costos de transporte, demanda de cada cliente, espacios de los almacenes, entre otras variables claves, para lograr suplir de forma coordinada a mayoristas y distribuidores, optimizando la distribución de los productos y minimizando los costos involucrados.
En KMG contamos con una amplia experiencia en la industria farmacéutica. Hemos implementado nuestras soluciones en más de 15 laboratorios, tanto nacionales, como internacionales alcanzando, inclusive, proyectos regionales en muchos de ellos.
Dentro de los modelos que hemos implementado en esta industria, algunos ejemplos son: modelos de sales forecasting, modelos de workforce performance, modelos de budgeting and planning, modelos de predicción de demanda, modelos de supply chain, modelos de sell-in y sell-out para control de inventarios en los distribuidores y modelos de incentivos para la fuerza de ventas.
Esta amplia experiencia en la industria nos permite implementar soluciones en plazos muy cortos de tiempo, alcanzando rápidos resultados (Quick wins) con una baja inversión.
Contáctanos, estamos para asesorarte.
Sabemos que con el BI tradicional podemos tener un análisis descriptivo de la situación con base en datos históricos, y podemos dar respuesta a ¿Qué es lo que ha pasado?, pero el siguiente paso para llegar a ser verdaderamente una compañía data-driven pasa por incorporar técnicas de análisis predictivo con Machine Learning.
Este conjunto de procesos, en donde se aplican diferentes técnicas para realizar predicciones sobre el futuro basándonos en datos pasados, nos lleva a pasar de tener una actitud reactiva -en la que muchas veces es tarde para actuar-, a tener una forma proactiva de trabajar, anticipándonos a eventos, tendencias y variaciones del mercado.
Con el BI tradicional podemos tener un análisis descriptivo de la situación con base en datos históricos, y podemos dar respuesta a ¿Qué es lo que ha pasado?, pero el siguiente paso para llegar a ser verdaderamente una compañía data-driven pasa por incorporar técnicas de análisis predictivo con Machine Learning.
Este conjunto de procesos en donde se aplican diferentes técnicas para realizar predicciones sobre el futuro, basándonos en datos pasados, nos lleva a pasar de tener una actitud reactiva -en la que muchas veces es tarde para actuar-, a tener una forma proactiva de trabajar, anticipándonos a eventos, tendencias y variaciones del mercado.
Al implementarlo, la precisión de pronóstico puede aumentar más del 50%, incrementando la competitividad al mejorar la capacidad de toma de decisiones asertivas e inteligentes, apoyadas en datos históricos que se prospectan a futuro considerando diferentes escenarios.
La tecnología disponible permite explorar grandes volúmenes de datos en tiempo real y aplicar técnicas predictivas para mejorar nuestra precisión a la hora de estimar variables sensibles en una organización, como por ejemplo la demanda de mercado de nuestros productos.
Una pregunta habitual en los tiempos que corren es si es posible realizar estimaciones de demanda y/o venta en tiempos de COVID-19. La respuesta es: casi siempre es posible (por supuesto hay excepciones). Capturando el efecto que ha producido en la variable a estimar el evento -en este caso el COVID-19- es viable generar un modelo que nos permita realizar una estimación con una precisión aceptable. Tenemos casos actuales realizados, por ejemplo, para empresas del sector Retail, en donde el modelo fue capaz de predecir la venta con una precisión superior al 90%.
La inteligencia predictiva propuesta no pretende reemplazar las estimaciones realizadas por los expertos del negocio, sino funcionar como un complemento que acelere los procesos y haga un aporte a mejorar la precisión. En muchos casos el forecast predictivo actúa como base (baseline) para que los responsables del negocio ajusten el pronóstico a partir del mismo. En productos maduros, con un comportamiento estable, es posible basarse puramente en las predicciones automáticas cuando el realizar ajustes manuales, uno a uno, no agrega ningún valor adicional.
Cuando la precisión del pronóstico de ventas no está dentro de rangos adecuados, no es aceptable el status-quo en el que nos dejan los procesos manuales basados en la manipulación artesanal de datos y pronósticos realizados en planillas de cálculo. La tecnología disponible hoy nos permite hacer mejoras sustanciales en estos procesos con una inversión adecuada.
Las herramientas de analítica avanzada pueden incidir positivamente sobre los planes críticos de la organización como ser ingresos, asignación de recursos y planificación de la producción.
Mejorar la precisión de nuestro pronóstico de ventas con inteligencia predictiva permite en industrias como la farmacéutica o el consumo masivo, reducir los niveles de stock -mejorando el uso del capital de trabajo- y evitar faltantes-impactando positivamente en el nivel de servicio- con lo cual los resultados positivos se trasladan a los indicadores de producción y a los financieros.
Las organizaciones que son capaces de mantenerse productivas en el tiempo, a pesar de la cambiante dinámica del mercado, saben aprovechar el uso de herramientas analíticas innovadoras para potenciar su rendimiento y productividad, aún con el paso de los años.
Desde KMG queremos acompañar a las empresas en esta transformación digital, y para eso ofrecemos soluciones World Class que mejoran su eficiencia operativa a partir del aprovechamiento de la inteligencia artificial para impulsar los ingresos y minimizar los gastos gracias al valor que aportan los datos.
KMG Predictive Sales Forecasting es una solución que cuenta con el respaldo de IBM Planning Analytics. Sabemos cómo optimizar tus procesos a partir de la continua transformación digital, contáctanos y te asesoramos.
Las empresas que se anticipan de forma ágil a las tendencias del mercado y realizan sus planificaciones y presupuestos futuros basados en el análisis retrospectivo de los datos, aseguran una mejora significativa en su eficiencia operativa.
Esto, que hoy es posible gracias al análisis predictivo y a las nuevas tecnologías de analítica avanzada, permite detectar en cuestión de minutos valiosas oportunidades comerciales como retener clientes potenciales, gestionar riesgos y optimizar costos, aspectos que sin duda ayudan a mejorar la rentabilidad empresarial.
La toma de decisiones urgentes, que antes podía tardar días e incluso semanas para concretarse, puede hacerse hoy de forma más inteligente y ágil gracias al uso de Machine Learning, Inteligencia Artificial y el análisis predictivo.
Aunque el término Análisis Predictivo suene bastante simple, en realidad engloba diferentes técnicas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático, donde los datos históricos de la empresa se convierten en un activo estratégico fundamental.
Y cuando hablamos de datos nos referimos a su experiencia acumulada ¡Una valiosa mina de oro! Que de ser utilizada de la mejor manera, permitirá anticiparse a lo que sucederá en el futuro, planteándose diversos e hipotéticos escenarios.
Si lo vemos de esta manera, el análisis predictivo transforma la forma de trabajo hacia actividades mucho más proactivas y analíticas, en las cuales todos los involucrados -no sólo analistas de datos, sino también de negocio y marketing- pueden anticiparse a lo que sucederá, para decidir cuál camino es más conveniente.
Pero… ¿Tomar decisiones no supone de igual forma tomar riesgos?
No necesariamente. Si todo el conjunto de datos que acumula la empresa se maneja de forma inteligente, utilizando la analítica, lo que haremos será sencillamente “aprender de los errores”, y saber dónde se han logrado resultados exitosos para seguir en la misma línea e inclusive ¡Lograr algo mucho mejor!
Predictive Analytics aplica para muchos sectores empresariales, que busquen, por ejemplo:
Ante el desafío que ha supuesto un año como 2020 para el mundo, las empresas se han visto en la necesidad de sumar herramientas que contribuyan a un trabajo mucho más productivo, donde las decisiones empresariales se tomen de forma asertiva y se afecte lo menos posible la rentabilidad.
La analítica predictiva suma inteligencia empresarial:
Datos empresariales + Modelo predictivo = Toma de decisiones acertadas= Mayor competencia en ventas = Preservación y captación de nuevos clientes = ¡Crecimiento empresarial!
Desde KMG entendemos que es fundamental proveer soluciones analíticas que permitan alcanzar estos beneficios, y por eso ofrecemos soluciones como KMG Predictive Sales Forecasting.
A través de ella:
Se implementa rápidamente y en cuestión de semanas está en producción, disponible para cualquier dispositivo y fácil de administrar para el usuario final, con todo el respaldo de IBM Planning Analytics.
Contáctanos y te contamos más de esta innovadora solución.
Costos, competidores, clientes, calidad… son sólo algunas de las variables que deben evaluarse con detalle cuando una empresa decide establecer el precio de un producto o servicio determinado.
De esta decisión (que aunque lo parezca, no es sencilla) puede depender el éxito financiero y la receptividad del producto en el mercado… ¡Por esta razón es que resulta tan importante!
La estrategia que permite determinar el valor de un producto según los parámetros antes mencionados es lo que hoy conocemos como Pricing, término que va completamente ligado con el plan de marketing de una empresa y que en esta nota nos encargaremos de explicar, incluyendo el impacto positivo que puede generar en esta estrategia la analítica predictiva.
El pricing no solo se encarga de asignar el valor a un producto en base a variables como costo de fabricación, relación oferta-demanda, competencia y condiciones del mercado, también busca el diseño de una estrategia integral que se adapte a las distintas necesidades del cliente en el momento actual.
Esto lleva a mejorar la rentabilidad del negocio y optimizar los beneficios generados, en búsqueda de un crecimiento sostenible.
Además de incentivar el crecimiento empresarial y el desarrollo económico, cuando el establecimiento de precios se realiza de forma inteligente y correctamente estructurada, los beneficios pueden ser varios, nombramos algunos a continuación:
La analítica predictiva aparece en este escenario para hacer un uso bastante pertinente del Big Data y aprovechar todos los datos históricos con los que cuenta la empresa para lograr una estimación de precios mucho más precisa y adaptada a la realidad.
Esta herramienta resulta fundamental cuando se busca:
En KMG ofrecemos herramientas que permitan establecer la mejor estrategia para ofrecer su producto en el mercado. A través de nuestra solución de Predictive Sales Forecasting ayudamos a las compañías a cumplir objetivos tan importantes como:
· Entender el comportamiento de la demanda, basándonos en los datos históricos.
· Maximizar las ganancias y obtener el mejor precio de un producto, contando con modelos de elasticidad.
· Simular futuros cambios de precios para determinar impactos en los volúmenes de ventas.
· Almacenar grandes cantidades de datos y hacer análisis de sensibilidad (what if) que permita tomar mejores decisiones de inversión.
· Visualizar el impacto que podría tener en las ventas el cambio de precio de un producto determinado.
· Maximizar ingresos en función del precio de la competencia utilizando modelos de elasticidad cruzada.
Podrá utilizar toda la información recopilada por su empresa para tomar decisiones de negocio inteligentes, bien estructuradas y confiables.
Esto le permitirá evitar pérdidas de capital y cumplir sus metas empresariales a corto, mediano y largo plazo. ¿Quiere conocer mayor información sobre este servicio?
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