La explotación del Big Data es considerada como una de la grandes claves a tener en cuenta en el sector del gran consumo para garantizar su crecimiento. Y es que el análisis avanzado de toda la información disponible y que afecta a un negocio supone una ventaja competitiva para adoptar las mejores decisiones tácticas y estratégicas. El Big Data y la inteligencia analítica ayudan, señalan los expertos, a estas compañías a alinear el negocio, optimizar procesos, maximizar la rentabilidad y fidelizar al cliente.

En declaraciones recientes a GranConsumoTv, el presidente de Aces, Aurelio del Pino, apuntaba que debe ser una prioridad saber mejor cómo son los clientes y sus necesidades, aprovechando los datos que pueda haber sobre ellos, por ejemplo en redes sociales y en los estudios del sector. Todo para poder atenderles mejor y hacer que su experiencia de compra "sea más satisfactoria".

Por su parte, José-Luis Molina, cofundador de MBIT School, centro de formación español dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big Data, señala que "la reducción en los tiempos de entrega de los pedidos, la optimización de las operaciones ligadas a la demanda y la mejora de los costes de la cadena de suministro o la relación con proveedores y clientes son solo algunos de los beneficios que aporta la aplicación del Big Data y la analítica de datos al sector logístico y de la distribución".

"En definitiva, el Big Data permite tomar decisiones más informadas y analíticas que tienen una repercusión directa en el negocio y, para conseguirlo, se requiere capacitación de perfiles internos, así como apoyo externo en innovación logística, servicios tecnológicos y formación", añade Molina.

El propio Molina enumera las oportunidades y beneficios que aportan estas tendencias tecnológicas en el sector de la distribución y en la cadena de suministro:- Mejor control de los activos: el Big Data proporciona un mejor control de las flotas de vehículos, de la actividad de los almacenes, de los pallets, etc., y permite una mayor optimización de las operaciones de distribución, acercándose al concepto de tiempo real.

- Previsión más segmentada y ajustada de la demanda: mediante el análisis de datos es posible ajustar la oferta de un producto concreto a cada cliente o segmento de cliente en cada momento y por el canal más adecuado. De este modo, se maximiza la rentabilidad de la actividad.

- Mejora en trazabilidad de productos y control de cadenas de frío: controlar la evolución y procesos de los productos, así como tener un exhaustivo control sobre la cadena de frío y los posibles incidentes que se produzcan en la misma.

- Optimización de la red de distribución y los modelos logísticos: la explotación de los datos permite innovar y crear nuevos modelos en los que el mercado y el cliente mandan, y donde, además de reducir costes en logística, sea también importante el buen servicio al cliente. Todo ello supondrá una ventaja competitiva para las compañías.

- Mantenimiento preventivo, ligado al Internet de las cosas: IoT permitirá a corto plazo la emisión de información constante y en tiempo real desde miles de dispositivos diferentes, esto permitirá a las empresas de distribución conocer con antelación el estado de la maquinaria para llevar a cabo mantenimientos preventivos y evitar imprevistos en la cadena logística.

- Fijación dinámica de precios en función de la demanda y los costes logísticos: la analítica de datos ofrece la posibilidad de establecer parámetros de negocio que permitan adelantarse a situaciones predecibles de demanda para ajustar los precios de los productos a sus fluctuaciones y a la de los costes logísticos asociados.

- Control y optimización de inventarios y referencias: permite una reducción de los niveles de inventario y una optimización del uso que se hace de los activos.

- Seguimiento de niveles de servicio al cliente y costes asociados: conocer mejor al cliente y de forma detallada y acompañarle en el client journey potencia el nivel de servicio y permite un mayor control de los costes asociados a los mismos.