Previsión de la demanda: 4 formas de mejorarla

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Las compañías interactúan con sus clientes por medio de múltiples canales: físico, web, móvil, redes sociales e IoT, generando una gran cantidad de datos digitales que mejoran la previsión de demanda. Las compañías se han dado cuenta de que desbloquear el valor de estos datos es la clave para transformar la experiencia del cliente y la estrategia de pulido. Pero para lograrlo, necesitas algo más que intentarlo.

previsión de demanda

Créditos fotográficos: metamorworks

Desde el pronóstico de demanda correcto hasta las promesas cumplidas

A medida que las compañías se embarcan en su viaje de transformación digital, la experiencia de transformación del cliente se ha convertido en el punto de referencia que guía este viaje y garantiza el enfoque en el conjunto correcto de prioridades.

Hay muchos canales, inclusive más datos disponibles para las instituciones que necesitan hacer un previsión de demanda Y cuando se usan enormes recursos informáticos y de almacenamiento para procesar estos datos y generar información empresarial, es necesario poder justificar la inversión.

Con la recopilación de más datos sobre más clientes por medio de más canales, el objetivo de comprender al cliente para otorgar la experiencia adecuada en el momento adecuado parece haberse vuelto más alcanzable que nunca. Desafortunadamente para muchas compañías, esto sigue siendo una promesa lejana más que una realidad. ¿Te imaginas por qué?

  1. Primero, ha habido un explosión en volumen y variedad de datos. Son macrodatos y datos dinámicos de clientes de un conjunto creciente de fuentes de datos: datos de transacciones, datos de sensores de máquinas, flujo de clics en sitios web, feeds de redes sociales, registros y datos de ubicación.
  2. En segundo lugar, existe una presión empresarial implacable para usar estos datos de diferentes tipos de usuarios para poder Abordar una gran cantidad de necesidades de análisis de clientes, que van desde la personalización en tiempo real de la experiencia web hasta la planificación de campañas semanales y la previsión de la demanda a largo plazo. Y todos quieren un acceso rápido a los datos relevantes en un modelo de autoservicio sin depender de TI para que les proporcione los datos.
  3. Para terminar, hay una un mayor escrutinio sobre la privacidad y seguridad de los datos y la necesidad de cumplir con las nuevas regulaciones que se están aprobando, como el RGPD. Desarrollar relaciones confiables con los clientes necesita que las compañías sean consideradas custodias éticas de toda su información personal. Se necesita un acto de equilibrio difícil para administrar esto a escala empresarial con éxito y sin comprometer la agilidad empresarial.

El primer paso para abordar esta confluencia de fuerzas es Desarrollar una comprensión integral de los datos que se usan, procesan, recopilan y almacenan en toda la compañía.

El panorama de datos actual es complejo y progresa constantemente con activos de información de diferentes tipos distribuidos en almacenes de datos en la nube, bases de datos locales, diversas aplicaciones comerciales y documentos no estructurados.

Las compañías necesitan la capacidad de escanear estos activos de datos en toda la organización y catalogar, etiquetar y categorizar de manera inteligente esa información para su visibilidad y comprensión. Para hacer esto, necesitan hacer que los datos relevantes sean fácilmente reconocibles por los analistas de datos. Al mismo tiempo, las instituciones deberían poder mejorar la confianza en los datos para el análisis ayudar a los usuarios a comprender de dónde provienen los datos y proporcionar un contexto comercial adecuado, que se produce en condiciones de visibilidad de la calidad y precisión de los datos.

Es sobre Objetivos alcanzables que se amortizan en forma de un pronóstico de demanda más preciso, campañas de marketing dirigidas o clientes más leales.. Pero, es necesario hacer un esfuerzo para ayudar a lograr estos objetivos puesto que, para atender estas necesidades se necesita:

  1. Un catálogo de datos inteligente impulsado por IA que ofrece descubrimiento, conservación y clasificación de datos automatizados a escala empresarial. Un catálogo de datos inteligente es la base para la visibilidad de datos de un extremo a otro y coloca a las compañías en el camino hacia una mejor experiencia y confianza para el cliente..
  2. Iniciativas de datos maestros, que son fundamentales para proporcionar una mejor participación del cliente, y se puede simplificar facilitando la identificación y la priorización de las fuentes de datos relevantes que se usan para enriquecer los datos maestros.
  3. Análisis de big data. Los analistas pueden ser guiados de manera inteligente a datos que sean confiables y relevantes para las necesidades de análisis de sus clientes.
  4. Dato de governancia. Los equipos de cumplimiento y gobernanza de datos se apoyan mutuamente al comprender qué datos están disponibles, dónde se encuentran, de dónde provienen y su calidad.

Al seleccionar el socio tecnológico adecuado, la complejidad de los desafíos no importa. Un buen catálogo de datos proporciona a la organización el apoyo que necesita, ya sea una multinacional de nueva creación o una gran compañía global consolidada. Ese soporte es suficiente, aún cuando esté administrando cientos de cientos de conjuntos de datos que crecen y cambian a diario y cientos de aplicaciones que contienen datos de clientes y mejoran las interacciones con ellos y otras partes interesadas. Seleccionar la respuesta tecnológica adecuada es la única forma de garantizar al equipo de científicos de datos, analistas de big data e ingenieros de datos acceso inmediato a toda la información que necesitan para hacer su trabajo.

No se conforme con cubrir mínimos para delinear la previsión de demanda y hacer todo lo factible en su compañía, asegurando un visión y comprensión holísticas datos necesarios para transformar la experiencia del cliente.

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