10 decisiones de negocio que podrían anticiparse para aplicar en 2017

10 decisiones de negocio que podrían anticiparse para aplicar en 2017

Lunes, Diciembre 19, 2016
Redacción SDR

Abrir un nuevo local, conquistar una nueva plaza, ampliar la nómina de empleados o invertir en la ampliación de la infraestructura son algunas de las decisiones que por esta época se plantean la mayoría de los C-Levels en las organizaciones. 

Hacen parte de los planes de crecimiento y expansión que se proponen para el nuevo año y resultan cada vez más importantes de calcular para que los presupuestos no se vean afectados.

“Son decisiones que ya no se dejan al instinto o a la costumbre de que siempre se han hecho así. Las decisiones de negocio se toman hoy en día con base en el poder del conocimiento que ofrecen los datos”, explica Vivian Jones, country manager para Colombia y Ecuador de SAS, compañía líder y pionera en soluciones de analítica de negocios en el mundo desde hace más de 30 años.

La compañía, que hoy en día ofrece sus soluciones a 9 de las 10 instituciones financieras más importantes listadas en Fortune y a miles de  empresas de diferentes sectores en los cinco continentes, comparte el listado de 10 decisiones que en este momento se podrían tomar de manera inteligente gracias a la analítica en los negocios:

1. ¿Acelerar la transformación digital?

La necesidad de cambiar e innovar es uno de los principales propósitos de las organizaciones para el nuevo año. Cómo hacerlo y, sobre todo, desde dónde impulsar dicha transformación, son respuestas que la analítica le puede dar. Revise los datos de su operación, analice su situación y elija transformarse desde sus productos, sus procesos o su personal.  

2. ¿Aumentar la capacidad instalada?

Desde hace algunos años muchas empresas dejaron de aumentar su infraestructura y optaron por la tercerización de los servicios, la ubicación de infraestructura en la nube o la contratación de servicios bajo demanda. Cualquiera sea la cuestión, aumentar la capacidad instalada es una decisión que solo se puede tomar en función de nuevas necesidades avaladas siempre por los datos.

 3. ¿Reducir o controlar el gasto de reparaciones?

¿Cómo calcular el rubro que tendrá que destinar a reparaciones de máquinas y/o retrasos de operación por fallas en los equipos? Acudir a la información histórica es una opción, pero ¿por qué no intentar controlar o reducir esos gastos de una vez? La analítica ha propiciado que las industrias y los sectores que así lo requieran estén evolucionando de un mantenimiento reactivo y preventivo a uno predictivo e inteligente.  

4. ¿Contratar o recortar personal?

Ampliar o reducir la nómina de empleados es una decisión que ninguna empresa está dispuesta a tomar a la ligera en la actualidad. La proyección del número de empleados necesarios para la operación entrecruza diversas variables (nuevos negocios, productividad, rentabilidad, normatividad, etc.) que solo las soluciones con capacidad analítica pueden revisar en su conjunto. 

 5. ¿Retener el talento?

A todas las organizaciones les gustaría retener al personal que consideran valioso, pero ¿qué tanto están dispuestas a apostar en esa retención? Puede seguir siendo una apuesta, pero hoy los empresarios no tienen por qué dejar al azar o al instinto que decida. Con la información histórica de la productividad de un empleado y el cruce de las variables que pueden impactar su rendimiento en el futuro, se puede calcular el retorno de inversión de ese empleado y tomar una decisión acertada.

6. ¿Abrir un nuevo local?

Los tiempos en los que los empresarios decidían abrir un nuevo local con base en el conteo de personas que transitaban diariamente por la calle, quedaron atrás. Gracias al Big Data y la Analítica, hoy en día no solo es posible calcular, si no identificar con exactitud prospectos y conocer cuántos de los clientes actuales serían impactados con el nuevo local. Se puede tener una proyección real de ventas e incluso saber qué productos son los que mejor rotarían en esa sede. 

7. ¿Conquistar una nueva plaza?

Llegar a nuevos mercados siempre será uno de los propósitos comerciales más recurrentes al iniciar un nuevo año, al fin y al cabo es uno de los principales factores que apalancan un posible crecimiento o plan de expansión. Pero no por tener un producto o servicio exitoso, se tiene asegurada la conquista de la nueva plaza. Hay que considerar las variables externas (clima, condiciones económicas, características sociales, perfil poblacional, etc.) y analizarlas en función de la producción.

8. ¿Cómo evitar que los clientes se vayan? 

La deserción de clientes se puede predecir y reducir. Un cliente insatisfecho siempre va a dar señales de su inconformidad en alguno de los canales con los que se comunica o con los que interactúa directamente con una marca o empresa. El Marketing Analytics habilita hoy en día la inteligencia en cada una de las interacciones que los clientes hacen en todos y cada uno de los canales (omnicanalidad) para detectar inconvenientes y asegurar mejores experiencias. 

9. ¿Disminuir los fraudes y reducir el riesgo?

No se trata solo de las transacciones financieras o de las operaciones de una empresa aseguradora, toda organización hoy en día está expuesta a posibles fraudes o debe afrontar diversos riesgos: desde los reputacionales hasta los operativos propiamente dichos. Establecer sistemas de monitoreo y alertas, hacer trazabilidad de investigaciones, cumplir regulaciones y reaccionar a situaciones en tiempo real, son algunos de los beneficios que hoy tienen las soluciones analíticas en las organizaciones. 

10. ¿Qué es el abastecimiento inteligente?

Cero inventarios y autoabastecimiento inteligente son dos de las características que están transformando el retail en el mundo y que el próximo año ya se podrán ver con fuerza en el mercado colombiano. Un cliente que no encuentre un producto en un almacén es un cliente que se va y no vuelve. El abastecimiento inteligente a partir de la analítica predictiva y las soluciones de Big Data evitan la pérdida de clientes y optimizan toda la cadena productiva en los sectores de retail y CPG. 

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