El sector de bienes de consumo masivo o Fast-Moving Consumer Goods (FMCG, por sus siglas en inglés) se caracteriza por la necesidad de satisfacer la demanda de productos de manera rápida y eficiente. En este entorno altamente competitivo, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar la eficiencia operativa, entender mejor a los consumidores y optimizar la cadena de suministro.
1. Comprensión del comportamiento del consumidor
Uno de los mayores beneficios del análisis de datos en FMCG es la capacidad de comprender mejor el comportamiento del consumidor. Las marcas pueden analizar datos de ventas, hábitos de compra, preferencias de productos y tendencias en redes sociales para identificar patrones y predecir qué productos tendrán mayor demanda en diferentes mercados.
Caso de estudio: En esta sesión se reveló cómo el equipo de Analítica Avanzada de Arca Continental, en colaboración con el MIT, desarrolló un modelo que combina distintas fuentes de información para estimar el portafolio óptimo de productos para cada uno de sus más de 200 mil clientes.
Se platicó sobre el proceso, incluyendo la etapa de enriquecimiento de datos , la clusterización de tiendas, y los modelos de machine learning que habilitan el motor de recomendación de portafolio individualizado.
2. Optimización de la Cadena de Suministro
En FMCG, la eficiencia en la cadena de suministro es crucial. El análisis de datos permite a las empresas optimizar la producción, gestionar mejor los inventarios y predecir la demanda, lo que se traduce en menos productos agotados o en exceso de inventario.
Caso de estudio: En esta conferencia se analizó el proyecto Asistente Digital Fuerza de Venta, que implementa modelos y procesos integrados para identificar oportunidades comerciales y desencadenar acciones automáticas dirigidas a la fuerza de ventas. El propósito central de este proyecto es fortalecer y auxiliar a los vendedores, quienes ahora asumen un nuevo rol en la era de la Transformación Digital.
3. Personalización del marketing
El análisis de datos permite a las empresas de bienes de consumo personalizar sus campañas de marketing para atraer a diferentes segmentos de consumidores. Utilizando datos demográficos, históricos de compra y comportamiento en línea, las empresas pueden ofrecer promociones y recomendaciones de productos mucho más precisas.
Ejemplo: Una empresa de cuidado personal implementa una campaña de marketing digital basada en el historial de compra de sus clientes para obtener un aumento del 20% en las ventas de productos específicos dirigidos a un determinado público.
4. Innovación de productos basada en datos
El análisis de datos no solo ayuda a mejorar la eficiencia, sino que también impulsa la innovación en el desarrollo de productos. Al analizar los comentarios de los consumidores y las tendencias emergentes, las marcas pueden crear productos que resuelvan las necesidades cambiantes del mercado.
Ejemplo: Una marca de productos de limpieza utilizó datos de encuestas y redes sociales para desarrollar una nueva línea de productos eco-friendly, respondiendo a la creciente demanda de productos sostenibles y amigables con el medio ambiente.
5. Expansión y rentabilidad
El análisis de datos permite la implementación de estrategias de expansión de ciertas tiendas, tomando en cuenta los datos de las actuales.
Caso de estudio: En esta charla se observó el caso de una cadena de retail que, como parte de su proceso de expansión y reconversión de tiendas, solicitó el desarrollo de un Modelo Predictivo para entender la importancia que tienen y la forma en que se combinan las variables que mejor se relacionan con el desempeño de sus tiendas y que fuera útil para evaluar la posible localización de tiendas nuevas y reconversión de las actuales.
El análisis de datos está transformando la industria de bienes de consumo masivo al proporcionar a las empresas información valiosa para optimizar su cadena de suministro, personalizar sus esfuerzos de marketing y desarrollar productos innovadores. En un sector donde la rapidez y la precisión son claves, los datos se han convertido en el factor diferenciador que puede definir el éxito de una marca en el mercado.
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