Las oportunidades que las empresas encontraron en el e-commerce para sobrevivir a la pandemia por el covid-19 corren riesgo si no resuelven tres deficiencias, el retraso en la entrega de los productos vendidos, falta de atención en sus canales de comunicación y la falta de stock para atender la alta demanda.
Las herramientas de inteligencia de negocios (business intelligence) y análisis de datos (Data Analytics) son una alternativa de solución, afirma la docente de Bussines Intelligence SQL de Cibertec, Sofía Díaz.
La especialista nos comparte tres opciones que las empresas pueden usar para resolver sus dificultades sobre el comercio online:
Tableros dinámicos. Son aplicaciones que traducen los datos generados por las ventas y analizan de forma integrada los indicadores de movimiento de stock por almacén, tienda y proveedor. Permiten planificar con mayor precisión los tiempos de entrega de cada producto. Pueden usarse desde el celular, la tableta o la computadora.
Herramientas de aprendizaje automático (machine learning). Trabajan con inteligencia artificial (IA) y permiten automatizar las respuestas a las consultas más habituales de los clientes, a fin de agilizar la comunicación. También los asesora cuando tienen alguna queja o reclamo. Pueden añadirse a los sitios web de las empresas como un chat de ayuda.
Herramientas de autoservicio. Trabajan con inteligencia de datos para monitorear con precisión el stock de los almacenes y ofrecer productos disponibles y atractivos para el público. La base de datos generada también agilizará las negociaciones de la empresa con sus proveedores, cuando necesite reestablecer determinados productos en su almacén.
Comentó que hay muchas opciones para aprender a usar de manera efectiva estas herramientas.
Una de ellas es la capacitación en Data Analytics Power BI Excel, Data Analytics Power BI Cloud y Bussines Intelligence SQL. Esto permite a los participantes implementar este tipo de tecnologías en una diversidad de negocios.
Hay que tener presente que hay herramientas más sofisticadas con motores de análisis de datos, algoritmos predictivos, ciencia de datos y tecnologías de big data que requieren una mayor inversión y que están dirigidas hacia las grandes empresas del mercado.
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(FIN) NDP/SDD
JRA
Publicado: 14/9/2020