Investigación

El objetivo de AddKw es desarrollar, promover y difundir investigación en los diversos campos de la Analítica de Negocios.

Las investigaciones que se van a realizar a través de LPI-AddKw tienen un perfil múltiple, ya que en primer lugar construyen aplicaciones y o modelos basados en conocimientos y tecnologías previas (investigación aplicada), asimismo requieren de un alto componente de análisis (investigación analítica) que contrasta datos y variables en distintos escenarios de trabajo, proponiendo modelos y conclusiones que son desarrolladas y probadas. Finalmente las investigaciones se desarrollan en un ambiente natural organizacional en el que están presentes las personas, grupos y organizaciones privadas y públicas las cuales cumplen el papel de ser la fuente de datos para ser analizados (investigación de campo).

Las áreas de Investigación incluyen:

– Investigación de mercado.
Se encarga de obtener y proveer datos e información para la toma de decisiones relacionadas con los actores que participan en el mercado de productos y/o servicios de la Business Analytics. Para esto luego de identificar el ámbito de estudio, se explorará las necesidades o deseos que existen en un determinado mercado, quiénes son o pueden ser los consumidores o clientes potenciales, quienes son los proveedores, cuáles son sus características (qué hacen, dónde compran, porqué, dónde están localizados, cuáles son sus ingresos, etc…), cuál es su grado de predisposición para satisfacer sus necesidades o deseos, entre otros.
La investigación de mercados en Business Analytics es la sistemática y objetiva identificación, obtención, registro, análisis, presentación y distribución de datos e información acerca de las características de los actores que interactuan en el mercado de productos y/o servicios de la Business Analytics, con el propósito de mejorar la toma de decisiones para la solución de problemas y/o la identificación de oportunidades de mercadotecnia.
-Minería de Datos y Estadística Avanzada.
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
La minería de datos hace uso de todas las técnicas que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estadísticos más o menos complejos, complementados con métodos y algoritmos del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento automático, clasificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos, etc. Es, por tanto, un campo multidisciplinar que cubre numerosas áreas y se aborda desde múltiples puntos de vista, como la estadística, la informática (cálculo automático) o la ingeniería.
Algunos métodos de Minería de Datos incluyen:
  •  Árboles de decisión y reglas
  •  Regresión no lineal y métodos de clasificación
  •  Redes Neuronales (Backprogagation)
  •  Métodos basados en ejemplos
  •  Método del vecino más cercano
  •  Modelos gráficos de dependencias probabilísticas
  •  Redes Bayesianas
  •  Modelos de aprendizaje relacional (ILP)
  •  Asociaciones
– Analítica de gestión estratégica y performance financiera.
Son aplicaciones de gestión que permite a las empresas controlar la performance y la rentabilidad de la estrategia de una organización con el fin de remodelarla continuamente para alcanzar los objetivos de la organización.
Este es un proceso que busca mejorar los actividades estratégicas de una organización durante su ciclo de desarrollo:
  • Planificación, presupuestación y previsión
  • Cierre y consolidación financiera
  • Reporting financiero y comunicación de resultados
  • Modelos de rentabilidad
  • Gestión del rendimiento (performance)
  • Simulaciones
Un sistema de gestión de la performance confiere mayor rigor, precisión y transparencia a los procesos de formulación estratégica y de gestión financiera, ofreciendo métricas que permiten evaluar el rendimiento teniendo en cuenta los objetivos estratégicos y operacionales de la Empresa.
 
– Aplicaciones analíticas de la Cadena de Suministros(SCM).
Controlan todo el ciclo completo de la cadena de suministros, buscando su optimización y mejora continúa. Incluye procesos fundamentales como:
  • Analisis de la planificación y operaciones de los proveedores con el propósito de compatibilizar los tiempos.
  • Análisis de la calidad del servicio de los proveedores  basado en Indicadores Claves de Performance KPIs.
  • Análisis de impacto en la rentabilidad de la empresa debido a los problemas de atención de proveedores. Ranking de proveedores con los peores ratios de atención.
  • Análisis de la performance en los niveles de uso de los almacenes.
  • Análisis de servicios de atención automatizados.
  • Análisis predictivo para visualizar las estimaciones de las ventas, de los costos, a través de la estacionalidad de las operaciones y como impactan en la producción.
 
 – Aplicaciones analíticas de Operaciones de Servicios(SRM).
El término “gestión de relaciones con los proveedores” (SRM, Supplier Relationship Management) hace referencia al uso de la tecnología para mejorar los mecanismos de suministro de sus proveedores.
A través de la gestión SRM identificamos posibles proveedores, seleccionamos y segmentamos por diferentes criterios (precios, calidades, plazos de aprovisionamiento,..) y realizamos las operaciones de compra, desde la petición de ofertas hasta la recepción de los productos y servicios. Tanto para la compra de materias primas para el consumo durante el proceso de fabricación, como para ser comercializados como productos en la distribución.
La analítica de los procesos de SRM están orientados a explorar los resultados de este proceso para crear una mejora continua en cada nuevo ciclo de trabajo creando una mejora de la perfomance en todos los recursos utilizados en el proceso.
 
 
– Aplicaciones analíticas para las Relaciones con los Clientes(CRM).
Las aplicaciones analíticas de CRM se refieren a la búsqueda de datos e interpretación de información recolectada sobre los clientes con el propósito de conseguir la mayor información sobre ellos y la historia de las transacciones que efectúan, para poder lograr con ello una negociación efectiva y tomar decisiones de mercado centradas en los clientes.
Algunos procesos de la analítica de clientes incluyen:
  • Incremento de ventas identificando áreas de negocio oportunamente.
  • Estudio y mejora de la satisfacción de sus clientes.
  • Incremento de la retención y lealtad de los clientes
  • Identificación de áreas de oportunidad y de mejora para mayor satisfacción al cliente. 
  • Mejorar la efectividad y eficiencia de sus equipos de ventas.
– Aplicaciones analíticas para la Fuerza de Ventas.

La fuerza de ventas automatizadas es todo aquel sistema de información usado en mercadotecnia y en administración que automatiza algunas funciones de ventas y de administración. Se combina con los sistemas CRM con frecuencia

Los Sistemas de Automatización de Fuerza de Ventas (SFA, Sales Force Automation Systems), generalmente son una parte del sistema de gestión de clientes (CRM) de la compañía.

Algunas aplicaciones analíticas importantes de la Fuerza de Ventas son:
  • Cálculo de la demanda y pronóstico de las ventas.
  • Determinación del tamaño y estructura de la organización de ventas.
  • Distribución de los esfuerzos de ventas y establecimiento de las cuotas de ventas.
  • Compensación, motivación y dirección de la fuerza de ventas.
  • Análisis del volumen de ventas, costos y utilidades.
  • Medición y evaluación del desempeño de la fuerza de ventas.
  • Control de la performance de ventas antes y despues de la reorganización y cambios del territorio de ventas.
  • Análisis de los cuellos de botella de las ventas a través del análisis profundo de todo el ciclo de ventas.
  • Análisis multidimensional de distintos origenes de datos para el incremento de las ventas y e impulso de las ventas cruzadas.
  • Generación de demanda mediante la identificación de las campañas de marketing eficaces e informes de circuito cerrado.
– Aplicaciones analíticas para el Planeamiento de la Producción.
 
Busca crear modelos de análisis y mejoras referidas a los procesos, actividades y tareas estratégicas que se implementan en el desarrollo del plan de producción, de tal forma que se logre:
−Responder efectivamente a las demandas y expectativas de los nichos de mercados identificados en la Actividad “Plan de Mercadeo”.
− Normalizar el flujo de información al interior de la empresa.
Algunos procesos analíticos que son desarrollados comprenden:
–  Predicción de ordenes de producción a realizar.
–  Analisis comparativo de producción versus ventas realizadas
–  Predicción de insumos y materias primas
–  Análisis de indicadores de tiempos de producción, de productos devueltos, de demoras de producción, de costos de producción, etc.

 

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