| 9/22/2011 3:00:00 PM

Anticiparse a los eventos: la vanguardia en la toma de decisiones

La multinacional de consultoría Accenture trabaja con 15 empresas de mayor nivel en Colombia, y anunció que incrementará su operación en el país, en una presentación de su "modelo predictivo" para la toma de decisiones.

Anticiparse a lo que pueda llegar a ocurrir en una organización, por medio de modelos matemáticos y fórmulas estadísticas del programa Analytics, le ha permitido a la multinacional de consultoría Accenture aumentar hasta en un 250% las ventas de algunas de las empresas de telecomunicaciones que asesoran en más de 50 países.

“Antes se actuaba con base en lo que ya ocurrió. Ahora se pueden utilizar modelos predictivos para entender qué va a pasar después, y tomar mejores decisiones”, afirma Oday Abbosh, director General de Analytics para Europa, Africa y Latinoamérica.  Estuvo en Colombia presentando los resultados que se pueden alcanzar con lo que llama el enfoque predictivo en la toma de decisiones.

Accenture trabaja con 15 empresas de primer nivel en el país. Una de sus principales aplicaciones es aumentar la facturación y reducir los costos operativos.

“En ventas minoristas, una muy grande cadena de almacenes de productos electrónicos de Estados Unidos usa esta implementación para cambiar todo lo que tiene que ver con el cliente: la disposición y el aspecto de los almacenes. Como resultado, han logrado un aumento del 200 al 300% en las ventas dentro del almacén”, precisa Abbosh.

A través de la interpretación de información estadística sobre el comportamiento de los clientes, se logra “dirigir campañas mucho más certeras, con las ofertas más eficientes para el segmento que se busca. Con base en los datos comportamientos previos y el análisis predictivo, se sabe que hay una mayor probabilidad de éxito en el marketing dirigido”, agrega María Alejandra Ripa, Senior Executive de Accenture en Latinoamérica.

Otra de las aplicaciones es lograr una mejor administración de los recursos y clientes. “Se trata de tomar decisiones para prevenir los eventos antes de que ocurran”. Mediante el uso de Analytics, empresas de telefonía móvil han conseguido reducir en un 30% las tasas de abandonos de clientes.

El propósito es que cuando las empresas han sido capacitadas y trabajan con los sistemas y expertos de Accenture, cuenten con “una máquina interpretando constantemente la información, y puede entender el comportamiento de los usuarios cuando probablemente van a abandonar el servicio. Así, puede decir cuándo va a pasar, para que podamos llamar a este cliente y evitar que se marche. Puede ayudar a mejorar las decisiones para reducir el número de gente que se cambia a otra compañía”, explica Natalie Kouzeleas, partner de la multinacional.

Actuar proactivamente sobre la base de la evidencia y la información también puede conducir a ahorros en actividades productivas, dado que las aplicaciones del enfoque de Analytics se extienden sobre distintos tipos de empresas. Se trata de capacitaciones, asesoría e implementación de software especializado para cada caso.

Así, se consigue determinar con precisión cuáles son los puntos estratégicos en los que la organización quiere mejorar su toma de decisiones. También puede implementarse este sistema en agencias gubernamentales, en empresas de ventas minoristas y en industrias.

“Siendo muy claros en los problemas precisos que se trata de resolver, se definen métricas que necesitan ser medidas, y qué datos se requiere determinar para sustentar las decisiones que se deben tomar. Incluye tecnología, y entrenamiento para desarrollar habilidades”, indica Abbosh.

Otra muestra del uso del enfoque Analytics se manifiesta en las empresas petroleras, cuyas plantas en el mar requieren mantenimiento constante. Cuando están en mantenimiento, no se puede extraer petróleo. “Si se hace demasiado pronto, se pierde la oportunidad de extraer petróleo. Si se descuida y se hace tarde, se corre el riesgo de que una falla ocasione una interrupción de la extracción. Hay que recoger y analizar una cantidad muy grande de datos para, optimizar el momento oportuno de hacer mantenimiento predictivo a esos activos”.

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