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El análisis predictivo se ha convertido en una herramienta muy utilizada para mejorar la logística

Análisis predictivo: la analítica que predice el futuro

23 septiembre 2020

Vivimos en un contexto social y laboral en el que todas nuestras acciones generan constantemente datos de forma automática y masiva. En ese marco, el análisis predictivo convierte esos datos en información valiosa que permite anticiparnos y predecir futuros escenarios, algo indispensable en la actual logística 4.0.

No es suficiente con acumular y recopilar datos, pues la diferencia la marca aquella empresa que sabe cómo transformar estos datos en información útil, algo que según el informe Workforce 2020 de Oxford Economics solo el 42% de las compañías sabe hacer. 

Aplicar la analítica predictiva en la logística hace que nuestras operativas sean más eficientes, más precisas y que los costes relacionados con nuestra actividad se reduzcan drásticamente. ¿Quieres saber cómo hacerlo? En este artículo te lo explicamos. 

¿Qué es el análisis predictivo?

El concepto de análisis predictivo hace referencia a un tipo de análisis que utiliza tanto datos históricos como en tiempo real para predecir comportamientos, tendencias y hábitos en los individuos y el rendimiento de las máquinas.

Las predicciones de dichos escenarios, altamente fiables, posibilitan tomar mejores decisiones de negocio. Por ejemplo, gracias a la analítica predictiva, las compañías pueden anticiparse a las demandas de los clientes basándose en factores controlables, como el precio de venta, y en factores externos, como el calendario laboral o los efectos meteorológicos.

Entre los años 80 y 90, los bancos y las aseguradoras fueron los primeros en empezar a aplicar la analítica predictiva mediante técnicas de minería de datos, conocidas en inglés como data mining. Con el paso de los años, el análisis predictivo se ha visto favorecido por  la aparición de los sistemas big data y los dispositivos IoT (Internet of Things) y por el hecho de que las empresas acumulan cada vez más datos históricos para procesarlos en tiempo real. De ese modo, han aumentado las posibilidades de analizar y transformar esos datos en información predictiva.

Diferencia entre analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva

Para entender mejor el concepto de analítica predictiva, es recomendable diferenciarla de los distintos tipos de análisis de datos que existen:  

  • Analítica descriptiva: a partir de datos históricos, realiza una fotografía de cómo está funcionando nuestro negocio hasta la fecha. Es capaz de cuantificar y reflejar qué es lo que ha ocurrido y analizarlo. 
  • Analítica predictiva: pretende anticiparse o estimar lo que puede acaecer en función de los datos históricos. Su propósito es hacer pronósticos y adelantar lo que va a suceder.
  • Analítica prescriptiva: describe qué podemos hacer y cómo debemos hacerlo para que nuestros pronósticos se cumplan o, en el caso de ser negativos, para evitarlos. Usa técnicas de simulación y optimización para definir el camino que más nos conviene seguir.

En líneas generales, este análisis tiene el objetivo de recabar todos los datos posibles y convertirlos en la información que necesitamos para entender qué ha ocurrido, qué ocurrirá y qué podemos hacer para que ocurra (o evitarlo, en su caso).

Beneficios de la analítica predictiva 

La analítica predictiva y la toma de mejores decisiones nos ofrecen una serie de ventajas que nos ayudarán a potenciar nuestro negocio. En el ámbito logístico, podremos optimizar las siguientes competencias: 

  • Análisis de la demanda. Se recopilan datos relacionados con el histórico de ventas y con el mercado a fin de analizar aspectos sobre nuestros potenciales consumidores y, de esa manera, saber qué es lo que desean. 
  • Gestión del inventario. Mediante el análisis predictivo podemos hacer un pronóstico más preciso del stock que necesitamos para definir el stock de seguridad, el stock mínimo o evitar roturas de stock.
  • Planificación de las reposiciones. Con la capacidad de anticiparnos a la demanda, podemos gestionar con eficiencia el punto de pedido de un producto, asegurando la disponibilidad tanto en el almacén como en los puntos de venta, y mejorando el nivel de satisfacción de los clientes.
  • Optimización de los recursos. Se aplica la información obtenida para llevar a cabo un mejor aprovechamiento de los recursos disponibles, tanto humanos como de infraestructura. 
  • Ahorro de costes. El análisis predictivo rebaja los costes operativos, ya sean fijos o variables. 

La predicción de datos que ejecuta la analítica predictiva nos permite anticipar la actividad futura, el comportamiento más certero y los indicadores o KPI logísticos más adecuados para así tomar las decisiones que fortalezcan nuestro negocio.

La analítica predictiva permite anticiparse a la demanda, pudiendo planificar con eficiencia las reposiciones
La analítica predictiva permite anticiparse a la demanda, pudiendo planificar con eficiencia las reposiciones

Algoritmos y modelos de analítica predictiva con big data

El análisis predictivo emplea las matemáticas avanzadas, al igual que el análisis estadístico o los algoritmos automatizados, para encontrar patrones en los datos recabados por la tecnología big data.

Una vez se han definido los objetivos y seleccionado los datos que se utilizarán, llega el momento de trabajar con los algoritmos que aplicaremos y que nos ayudarán a vaticinar lo que sucederá con antelación. En el análisis predictivo participan algoritmos que se pueden clasificar en tres grandes tipos: 

  • Algoritmos de agrupamiento: se aplican para segmentar los clientes con el objeto de orientar una campaña de marketing, definir el tiempo que durará una oferta o promoción, etc. 
  • Algoritmos de clasificación: se encargan de fidelizar a los clientes al conocer mejor sus hábitos y comportamientos. Permite diseñar ofertas personalizadas, mejorar el servicio o detectar si un cliente tiene la intención de comprar más productos. 
  • Algoritmos de regresión: están enfocados a ejecutar pronósticos fiables basados en datos objetivos con vistas a, por ejemplo, optimizar la gestión de stocks o prever el aumento de la demanda de un producto.

Como hemos visto, existen distintos algoritmos y, cada uno de ellos, cumplen diferentes funciones.

Optimizar la gestión del stock es más fácil y exitoso con la ayuda de la analítica predictiva
Optimizar la gestión del stock es más fácil y exitoso con la ayuda de la analítica predictiva

Herramientas de análisis predictivo

¿Qué herramientas podemos poner en práctica para beneficiarnos de la analítica predictiva en nuestro modelo de negocio y, más concretamente, en nuestra cadena de suministro?

  • Excel: su función no es la de recoger datos, pero sí que se puede usar para volcar todos los datos que se han ido recopilando o que, manualmente, se han introducido en una tabla Excel para estructurar toda la información en el momento del análisis.
  • SGA: los sistemas de gestión de almacenes, como por ejemplo Easy WMS, son sistemas que continuamente gestionan la actividad que se lleva cabo en el almacén y transforman la información en datos que predicen un posible escenario a fin de tomar unas mejores decisiones.
  • Herramientas generales: gigantes tecnológicos como IBM o Microsoft, entre otros, disponen de herramientas de analítica predictiva que asisten a las empresas en la fidelización de sus clientes, potenciar sus ingresos o determinar cuándo es el momento de cambiar de proveedor. Por ejemplo, IBM cuenta con soluciones de análisis predictivo que deducen el nivel de satisfacción de un cliente en función de la información recabada. 

Es importante tener en cuenta que, aunque las herramientas de analítica predictiva ofrezcan información y conocimientos muy valiosos, no automatizan de forma directa la toma de decisiones.

Ejemplo de analítca predictiva en logística

El uso de la analítica predictiva en logística se centra, mayoritariamente, en predecir la demanda que van a tener tus productos o servicios. Por ejemplo, la analítica predictiva es especialmente útil en operadores logísticos, pues permite vaticinar cuáles serán las necesidades futuras y, así, optimizar la gestión de dos aspectos clave: la planificación de flotas y la gestión de la demanda en el almacén. ¿El objetivo? Aprovechar al máximo los recursos disponibles para alcanzar los objetivos de productividad acordados con cada cliente.

Esta estrategia es la que lleva a cabo la empresa DHL, la cual gracias al uso del big data, la analítica avanzada de datos y el machine learning logra un porcentaje medio de acierto cercano al 90% en la previsión de la demanda de actividad. 

Otro ejemplo, en este caso del sector alimentario, es el almacén de Danone en Madrid. La multinacional ha implementado el módulo Supply Chain Analytics con el que consultar y analizar todos los datos que genera Easy WMS. Dicho módulo transforma los datos en información útil a fin de reflejar qué ocurre en el almacén y poder tomar decisiones estratégicas, ya sean de mejora como para anticiparse a cualquier escenario futuro.

El SGA Easy WMS recopila datos del almacén que se pueden utilizar para llevar a cabo un análisis predictivo
El SGA Easy WMS recopila datos del almacén que se pueden utilizar para llevar a cabo un análisis predictivo

Minería de datos para adelantarse al futuro

El análisis predictivo es una herramienta en continuo crecimiento y a través de la cual las empresas no solo toman unas mejores decisiones, sino que también les ayuda a evaluar el modelo de negocio actual y replantearse si es preciso reinventarse para poder hacer frente a las necesidades futuras.

Los almacenes son una fuente de datos inagotable que, con la incorporación de un sistema de gestión de almacenes, podrás transformarlos en información muy valiosa con vistas a  fortalecer las decisiones de negocio. Si todavía no tienes implementado un SGA, contacta con Mecalux para que te asesoremos y empieces a sacarle el máximo partido a las tecnologías que están revolucionando la cadena de suministro, como el análisis predictivo, el big data o el machine learning.