Parte 2: Analítica Avanzada de Datos en Empresas de Productos de Consumo Masivo

En esta serie de artículos, exploramos el importante papel de la Analítica Avanzada en el sector de consumo masivo.
En el primer artículo (ver Analítica avanzada de datos en empresas de bienes de consumo masivo – parte 1), examinamos por qué el sector ha aprovechado la oportunidad de crecer la madurez usando analítica de datos y cómo las empresas se transforman extrayendo descubrimientos de los datos para innovar, planificar, decidir y actuar. Esta semana abordaremos las mejores prácticas y analizaremos las posibles repercusiones financieras de esta revolución analítica.

Mejores Prácticas: El "Cómo" de la Analítica Avanzada en CPG

La implantación de un programa de analítica avanzada en el sector de los bienes de consumo masivo (CPG) requiere un enfoque detallado y metódico. Mediante un análisis minucioso de las prácticas de nuestros principales clientes y estudio de las prácticas líderes, identificamos estas prácticas para guiar efectivamente la implantación:

1. Definir una estrategia ambiciosa con una hoja de ruta realista

Desarrollar una estrategia de analítica avanzada requiere un equilibrio entre ambición y viabilidad. La estrategia a largo plazo debe ser ambiciosa, aspirando a un impacto de negocios sustancial a través de pilares claramente definidos que describan oportunidades, soluciones y capacidades específicas. Estas ambiciones deben basarse en una comprensión detallada del potencial de la analítica para transformar el desempeño de los elementos clave del modelo de negocios y operativo.

En la próxima entrega de esta serie presentaremos y debatiremos una estrategia de D&A "de referencia" para el sector; para una introducción conceptual a los componentes básicos, véase Anatomía de una estrategia de datos y análisis. 

Simultáneamente, la estrategia debe reflejarse en una hoja de ruta realista que establezca objetivos e hitos graduales y alcanzables, garantizando que la organización pueda mantener la tracción y lograr una mejora continua de sus capacidades analíticas. Utilizar los años de experiencia en análisis descriptivo y de diagnóstico que la mayoría de las organizaciones han acumulado -o que se pueden desarrollar rápidamente en áreas en las que la inteligencia de negocios está menos consolidada- para arrancar e impulsar los proyectos de análisis predictivo es un ejemplo de este enfoque pragmático y orgánico.

2. Participación activa de la alta dirección 

Es esencial garantizar el compromiso y la participación activa de la alta dirección, incluidos el CEO y comité ejecutivo. Su participación no solo amplifica la visibilidad y alineación estratégica del programa, sino que también ayuda a formar un estrategia de D&A que refleje fielmente las oportunidades, prioridades y retos de la organización.

Conseguir exitosamente la participación de estos líderes comienza con una comunicación introspectiva de las ventajas de la analítica avanzada y un posicionamiento estratégico que enfatice las decisiones y acciones basadas en datos como componente central de la estrategia de negocios. La implantación de un modelo operativo federado, como se explica a continuación, llevará su participación al siguiente nivel, garantizando que el alineamiento estratégico sea respaldado con responsabilidades cotidianas sobre objetivos, iniciativas y productos.

3. Transformar capacidades de negocios integralmente

Para potenciar al máximo el impacto de Datos y Analítica, es crucial aplicar estas tecnologías y desplegar productos cuidadosamente conectados para transformar capacidades integralmente, no sólo en casos de uso aislados.

Por ejemplo, en la Gestión del Crecimiento de Ingresos (RGM, por sus siglas en inglés), como comentamos en nuestro artículo anterior, es esencial imaginar los productos que soportan canasta, precios, promociones y trade, que eventualmente están interconectados con optimización de canales, recomendaciones de productos y la ejecución de ventas, como una cartera integrada que conduce a un crecimiento orquestado y eficiente.

Empiece invirtiendo en partes de la visión estratégica en las que sea posible obtener resultados rápidos aprovechando capacidades existentes o las que puedan desarrollarse en un plazo razonable. Utilice estos casos iniciales para arrancar el programa de D&A, ganar tracción y desarrollar capacidades subyacentes. Después, amplíe gradualmente la cartera para incluir grupos de productos relacionados (algunos pueden haber sido implementados por equipos de negocio antes de la iniciativa integral de D&A) que reflejen la naturaleza interconectada del modelo de negocios y los datos. Este enfoque modular asegura cimientos robustos y el crecimiento escalable de las iniciativas de analítica.

4. Adoptar un modelo operativo de D&A flexible y escalable

En la mayoría de los casos, esto significa un modelo operativo o de prestación de servicios federado. La adopción de un modelo operativo de D&A flexible y escalable comienza con un equipo centralizado de D&A que defina la estrategia, fomenta el desarrollo de las capacidades analíticas, y monitorea ejecución e impacto. Esta unidad central crea y orquesta equipos distribuidos ubicados en unidades de negocios, regionales o funcionales, las cuales se encargan de las iniciativas y proyectos locales, alineados con la estrategia analítica global.

Este modelo no sólo promueve una cultura de toma de decisiones basada en los datos, sino que también garantiza que descubrimientos y soluciones están meticulosamente calibrados a las necesidades específicas del negocio, resaltando la relevancia e impacto de las iniciativas.

5. Diseñar una arquitectura de datos robusta

TOGAF, el estándar globalmente aceptado de Arquitectura Empresarial define la Arquitectura de Datos como “Una descripción de la estructura y la interacción de los principales tipos y fuentes de datos, activos lógicos de datos, activos de datos físicos y recursos de administración de datos de la empresa.” ¹

El diseño de esta arquitectura alcanza no sólo los componentes de analítica, sino también todas las aplicaciones y plataformas de la infraestructura tecnológica. Debe estar preparado para encontrarse con herramientas dedicadas que equipos de negocio han adquirido y gestionado de forma independiente, y que ahora deben integrarse gradualmente en una arquitectura cohesiva, o sustituirse si duplican funciones o son demasiado complejas de integrar.

La convergencia de la arquitectura debe considerarse como un proyecto a largo plazo que evolucionará mediante una combinación de inversiones proactivas y cambios orgánicos a lo largo de varios años. Sin embargo, un primer paso crítico y urgente es desarrollar marco de referencia de la arquitectura y empezar a tomar todas las decisiones de adquisición e implantación de tecnología teniendo en cuenta este objetivo final.

Una nota de precaución sobre las soluciones en la nube: aunque aportan beneficios sustanciales en términos de practicidad, velocidad, costos y gestión de riesgos, también introducen retos en el diseño de la arquitectura y la gestión de datos. Las aplicaciones SaaS modernas, que incluyen sistemas “core” como los ERP y CRM, así como las herramientas especializadas como las utilizadas para RGM e IBP, tiene repositorios de datos basados en la nube con estructuras y estándares a medida. Esta complejidad requiere mecanismos de integración y transformación cuidadosamente gestionados para garantizar rendimiento, funcionalidad y coherencia de datos óptimos en todos los procesos y plataformas.

Construya, nutra y extraiga valor de un ecosistema robusto y variado de fuentes de datos para complementar y mejorar sus datos internos. Utilizar una diversa gama de fuentes de datos es crucial para obtener una visión integrada del mercado. Estas fuentes deben incluir desde las tendencias del mercado y los comportamientos de los consumidores hasta las transacciones detalladas a nivel minorista, proporcionando así un panorama detallado que sirva de base para las decisiones estratégicas. Aunque el diseño de estándares y procesos para normalizar e incorporar datos externos supone un reto y requiere mucho tiempo, es fundamental para innovar eficazmente en ámbitos empresariales como la gestión de productos, precios y cadena de suministro, que están muy influidos por la dinámica del mercado.

6. Establecer un programa práctico de gobernanza de datos

La gobernanza de datos puede volverse compleja rápidamente. La segunda edición del “Data Management Body of Knowledge” de DAMA International ², la referencia más completa, abarca casi 600 páginas. Sin embargo, en la práctica, la gobernanza de datos se puede condensar en principios y procesos esenciales que, si se aplican rigurosamente, pueden llevar a cualquier organización al nivel requerido para respaldar iniciativas ambiciosas de D&A. En ixpantia, diseñamos nuestro propio modelo, adaptado a las necesidades de las medianas empresas, simplificando los estándares establecidos para una aplicación práctica y rentable, ver tabla 3.

En la mayoría de los casos, la gobernanza de datos debe ser orquestada por un equipo centralizado, pero involucrando a líderes de funciones comerciales relevantes, con administradores y guardianes locales. Esta configuración debe equilibrar consistencia, cumplimiento y seguridad con la necesidad de innovación y flexibilidad. La gobernanza de datos bien diseñada maximiza el empoderamiento y el valor a la vez que controla los riesgos.

7. Establecer una estrategia de talento ganadora

Perfeccionar la estrategia de talento humano es crucial para integrar todos los elementos necesarios e impulsar el cambio. Esto es vital en todas las transformaciones basadas en datos (véase nuestro post anterior sobre el marco de ixpantia), pero las características distintivas de las empresas de productos de consumo aumentan significativamente la importancia del factor talento.

Un aspecto es la variedad de procesos y prácticas del negocio que necesitan una reingeniería para maximizar el impacto. Desde arriba, conceptos estructurales como segmentación de canales, gestión de precios y portafolios de iniciativas de marketing deben ser ajustados para capitalizar la precisión adicional de los modelos avanzados de analítica de datos. Involucrar a la alta dirección y asignar claramente responsabilidad de los esfuerzos de transformación a líderes de negocios acelerará tanto el cambio como el impacto.

Otra distinción en este sector - en comparación con otros como la banca o los seguros - es cómo los productos de datos deben integrarse armónicamente en los procesos operativos para hacer una diferencia impactante a escala. Por ejemplo, más abajo en el modelo operativo, prácticas aceptadas por décadas para orquestación de ventas, gestión de portafolio y desarrollo de relaciones con clientes deben evolucionar para realinear las contribuciones de las personas y la tecnología.

Esto requiere una alineación meticulosa entre la transformación empresarial, digital y basada en datos, enfocada en mejorar indicadores de rendimiento estructurales, como la rentabilidad por cliente, participación de mercado interno y la productividad de la fuerza de ventas. La adopción de herramientas analíticas debe considerarse como un medio para alcanzar un fin; la gestión del cambio debe enfocarse en la innovación de modelos, prácticas y procesos, utilizando el conocimiento extraído de los datos como un habilitador. Este enfoque holístico anticipa y minimiza el rechazo, acelera la adopción y transforma orgánicamente los hábitos y la cultura.

8. Adoptar un modelo de contratación flexible

Adopte un modelo flexible para acceder a talento, aprovechando experiencia interna, contrataciones estratégicas para diversificar habilidades, y colaboraciones con proveedores especializados. Esta estrategia híbrida le permite a la organización escalar sus capacidades analíticas con dinamismo y elasticidad, garantizando acceso a expertos y conocimientos de vanguardia según sea necesario.

Involucrar a los socios externos con un modelo robusto que garantice el cumplimiento de las prácticas de arquitectura, gobernanza y gestión de TI, proporcionando la guía, entrenamiento y soporte necesarios para hacerlo. Es crucial garantizar que el conocimiento crítico permanezca dentro de la empresa, preservando competencias críticas y propiedad intelectual.

La recompensa: el impacto del uso efectivo de datos y analítica

El impacto de la implementación de tecnología de datos y analítica en empresas de CPG se puede examinar desde dos perspectivas: micro y macro. Desde el punto de vista de casos específicos, hay abundantes medidas de creación de valor transformando elementos de alto impacto de los modelos de negocios y operativos. En una escala más amplia, el impacto agregado de la transformación integral de procesos con analítica avanzada es profundo.

Colegas de consultoras globales estudiaron clientes y casos, recopilando y agregando estadísticas. Estos hallazgos respaldan la noción de que incluso la realización parcial de beneficios de casos individuales conduce a amplias mejoras operativas y financieras en todo el sector.

Un informe detallado de Boston Consulting Group sobre cómo acelerar el crecimiento en el sector con IA y analítica avanzada ³ identifica varias oportunidades de alto impacto:

• Incremento de Ganancias: La IA y la analítica pueden impulsar un aumento de las ganancias del 2 % al 10 % mediante mejores estrategias de precios, optimización de promociones y optimización de la gama de productos.
• Mejora de los Márgenes: Los márgenes pueden crecer entre 1 % y 3 % mediante la reducción de costos y aumento de la eficiencia en la producción, la cadena de suministro y la logística.
• Efectividad de la inversión de Marketing: La analítica avanzada aumenta el retorno de las inversiones en marketing hasta en un 15 %, lo que permite una orientación más precisa y campañas personalizadas.
• Retención de Clientes: Descubrimientos sobre comportamiento de clientes a partir de datos conduce a mayores tasas de retención y a un mayor valor de por vida del cliente.
  
• Eficiencia Operativa: La implementación de IA y analítica en las operaciones puede reducir los costos de la cadena de suministro en un 20% y los niveles de inventario en un 15%, lo que genera ahorros significativos en los costos y un mejor flujo de caja.

McKinsey comparte hallazgos muy detallados ⁴ que, si bien no se refieren específicamente a empresas de consumo, confirman impacto significativo aplicando análisis de datos que son perfectamente aplicables:

• Crecimiento de los Ingresos: Hasta un 15 % de aumento de los ingresos mediante la mejora de las actividades orientadas al cliente, como gestión de precios, prevención de pérdida de clientes, ventas cruzadas y adicionales, y la optimización de promociones.
• Mejora de los Resultados: Hasta un 20 % de reducción de costos gracias a la optimización de procesos internos como el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y la prevención del fraude.
• Optimización de la Gama de Productos: Lograr un aumento del 2-4% en las ventas al alinear mejor la oferta de productos con las preferencias de los consumidores.
• Precios: Hasta un 5-10% de aumento de los ingresos a través de modelos de precios dinámicos que responden a las condiciones del mercado.
• Optimización de Promociones: Mejorar las estrategias promocionales, lo que resulta en un aumento del 10-20% en el ROI de marketing al dirigirse a los clientes correctos con las ofertas adecuadas.

Accenture encontró resultados comparables en un informe similar ⁵, que proporciona información adicional sobre el impacto económico del análisis de datos y la IA en el sector de los bienes de consumo envasados:

• Reducción de Gastos de Marketing: Al optimizar el gasto en marketing a través de información basada en datos, las empresas pueden reducir los gastos de marketing entre un 15% y un 30%.
• Mayor velocidad al Mercado: Analítica avanzada para gestionar productos permite acelerar el desarrollo y lanzamiento de productos; algunas empresas experimentan ciclos hasta un 80 % más rápida en comparación con métodos tradicionales.
• Crecimiento de los Ingresos en el Comercio Electrónico: La analítica y la IA en la nube pueden aumentar los ingresos del comercio electrónico entre un 8% y un 14%, mejorando el rendimiento de las ventas en línea y la experiencia del cliente.
• Mayor Retorno de la inversión: Los líderes de CPG que escalan estratégicamente las capacidades de datos, analítica e IA se benefician con un ROI tres veces mayor en comparación con las empresas con iniciativas aisladas.

En general, el despliegue de la analítica avanzada en el sector de los Bienes de Consumo Masivo presenta una oportunidad sustancial. Al centrarse en los impactos micro y macro, las empresas pueden transformar sus operaciones, generando importantes beneficios económicos y manteniendo una ventaja competitiva en el mercado.

Conclusión: Expectativas Ambiciosas, Foco Disciplinado en Crear Valor

En resumen, el uso de la analítica avanzada de datos en la industria de bienes de consumo masivo ofrece un potencial considerable de crecimiento, productividad y generación de valor. Siguiendo prácticas probadas, las empresas pueden aprovechar sus datos y capacidades de analítica para innovar y obtener una ventaja sobre la competencia

Referencias

1.  The TOGAF® Standard, Version 9.2
2. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition, DAMA International
3. Unlocking Growth in CPG with AI and Advanced Analytics, Boston Consulting Group, 2018
4.  Achieving business impact with data, McKinsey & Company, 2018
5. The Insight Track: Five no regret capabilities to be a data-and analytics-driven CPG business, Accenture, 2021