Durante la época navideña, las empresas minoristas se enfrentan a desafíos singulares, desde gestionar un notable aumento en la demanda hasta cumplir con plazos de entrega estrictos. Para sortear con éxito estas complejidades, resulta esencial adoptar previamente estrategias innovadoras que impulsen las ventas y mejoren el servicio al cliente. En este contexto, la combinación de la minería de procesos y la automatización de procesos integrada con Inteligencia artificial se erige como una solución con un gran impacto. En este artículo exploro cómo estas tecnologías pueden transformar las operaciones minoristas, proporcionando ejemplos concretos y estrategias prácticas para su implementación.
Process Mining: Descubriendo Ineficiencias y Oportunidades
La época navideña supone un estrés desmedido a todos los procesos de marketing, producción, gestión de almacenes y logística para las empresas minoristas. La facturación, y márgenes de muchas de estas empresas se centran en este estrecho periodo. Para estar preparados para este deseado incremento de la demanda es necesarios implementar una estrategia de mejora de procesos para que estos “vayan como la seda” y además se mejore la imagen al cliente y fidelizarlo. Para ello es necesario que meses antes se haya logrado esta mejora. En la actualidad se disponen de muchas tecnologías y combinadas adecuadamente pueden hacer que esta mejora sea una realidad.
Entre las tecnologías que se pueden aplicar para hacer frente a este incremento de demanda durante es estrecho periodo de tiempo, están el análisis de procesos mediante la minería de procesos (process mining), la mejora de procesos mediante estrategias de lean management, y la aplicación de tecnologías de automatización e inteligencias artificial.
Minería de procesos: haciendo visible la eficiencia oculta
La minería de procesos o Process Mining es una tecnología que recopila los datos generados por los sistemas de información como ERP, CRM, BPM para analizar y y visualizar los flujos de los procesos de negocio, recogiendo las pautas de comportamiento de sus usuarios. Empleando algoritmos, se pueden identificar cuales son los pasos mas comunes en la ejecución de las tareas, cuellos de botella y desviaciones más comunes en los procesos. Al final se puede visualizar claramente los flujos de trabajo reales, desde inicio al fin del proceso.
Los resultados de estos análisis permiten a las empresas identificar las áreas de ineficiencia , y por tanto, de mejora en sus procesos de ventas y logística. Por ejemplo, mediante la simulación de diferentes escenarios de demanda y el análisis de los datos extraídos, es posible detectar retrasos y cuellos de botella en los procesos relacionados con la cadena de suministro, ineficiencias en la gestión de inventarios o problemas en los procesos de pago o generación de facturas. La resolución de estos problemas, por ejemplo, en la cadena de suministro, mejoran la disponibilidad de los productos y su entrega puntual, mejorando así la experiencia del cliente…
Consultor experto en Tecnologías de la información y ha sido ejecutivo de TI en varias compañías multinacionales. Ahora es experto en Outsourcing de TI, Robots y Automatización y es profesor universitario y en escuelas de negocio.
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