El big data en logística trabaja actualmente a remolque de la satisfacción del cliente. En cualquier tipo de envío es el epicentro y lo que marca la diferencia entre el éxito y el fracaso. Por esta razón, cada vez son más las empresas que han aumentado su inversión. El objetivo es predecir multitud de factores para mejorar la cuenta de resultados.
Big data y logística
El proceso logístico resulta cada vez más complejo. El tráfico en las carreteras ha aumentado debido al crecimiento del uso del coche. A esto se suman otras razones, como la deslocalización del almacén o el aumento de la demanda; razones de sostenibilidad relacionadas con la contaminación o el mayor coste de la energía. Todos estos factores obligan a las compañías a ser más eficientes. En este sentido, relacionar el big data con la cadena de suministros es fundamental.
Una estrategia data driven empieza por un cambio de paradigma. Hacerse preguntas sobre cómo ser más eficiente o reducir el consumo es el punto de partida. Una logística más eficiente conducirá a una reducción de coste y, por ende, mayor beneficio. Todas estas respuestas conducen a datos que permiten predecir comportamientos. Estos datos son, por ejemplo, sobre las temporadas de mayor demanda o las rutas mayoritarias.
Para ello, las empresas cuentan con múltiples fuentes para capturar todos estos datos. La tecnología GPS de los camiones permite hacer un seguimiento del recorrido de los envíos. Las tecnologías de inteligencia artificial o RFID son otros complementos que se pueden usar. Asimismo, las alertas de clientes pueden avisar de falta de suministro en algunas zonas. Los sistemas de BI permiten anticipar necesidades futuras de clientes que reduzcan los costes de almacenamiento. Incluso, los patrones del tiempo pueden anticipar rutas alternativas que sean más sostenibles.
Cómo mejorar la experiencia de usuario a través del big data logístico
El uso del big data en el sector de la logística permite mejorar la experiencia del consumidor. Los gastos de envío y el tiempo son dos factores que permiten la fidelización de un usuario. Aplicar sistemas de BI permite mantener un nivel óptimo de stock en todo momento. No controlar correctamente los suministros puede provocar que muchos compradores se vayan a la competencia. El usuario que quiere realizar una compra no esperará a que una empresa se reabastezca.
Al mismo tiempo, los algoritmos permiten hacer un envío más eficiente. Por un lado, reduciendo posibles averías del vehículo que vaya a llevar el paquete; seguidamente, buscando rutas más eficientes que reduzcan los tiempos de espera. Enviar en un corto espacio de tiempo mejorará la confianza del consumidor.
Uno de los claros ejemplos de éxito del BI es la cadena de supermercados Walmart. La empresa estadounidense es capaz de gestionar más de dos petabytes de datos cada hora. Esto permite situar el producto correcto en el momento adecuado en el supermercado. Por otro lado, Rolls-Royce es otra de las referencias. Esta compañía de motores de aviación anticipa posibles averías con dos semanas vista.
En este sentido, usar el big data en logística es estrictamente necesario. Mejora los procesos y, por tanto, la satisfacción del cliente a corto, medio y largo plazo.
