Analítica Prescriptiva

¿Qué es la Analítica Prescriptiva?

La Analítica Prescriptiva es un tipo avanzado de análisis de datos que no solo busca explicar lo que ha ocurrido (Analítica Descriptiva) o predecir lo que podría suceder en el futuro (Analítica Predictiva), sino que se centra en proporcionar recomendaciones específicas sobre las acciones que se deben tomar para alcanzar determinados objetivos o resolver problemas.

Características principales de la Analítica Prescriptiva

1. Recomendaciones basadas en datos: Ofrece una guía sobre qué hacer para lograr el mejor resultado posible según los datos y las predicciones existentes.
2. Uso de modelos avanzados: Utiliza técnicas como la optimización matemática, simulación, inteligencia artificial (IA) y machine learning para analizar múltiples escenarios posibles.
3. Consideración de restricciones: Tiene en cuenta limitaciones reales, como recursos disponibles, costes, tiempos, capacidades operativas, entre otros.
4. Enfoque en la toma de decisiones: Su propósito principal es asistir en la toma de decisiones estratégicas y operativas al proponer la acción más óptima para maximizar beneficios o minimizar riesgos.

Ejemplo práctico

Imagina que estás gestionando un inventario para una empresa de distribución de vinos:

• Analítica Descriptiva: Identifica que las ventas de vino aumentaron un 20% en diciembre de 2024.
• Analítica predictiva: Predice que necesitarás un 30% más de stock para diciembre del próximo año.
• Analítica Prescriptiva: Te recomienda exactamente cuánto stock deberías pedir, qué proveedores son los más rentables y cómo gestionar la logística para minimizar costes y satisfacer la demanda.

Aplicaciones típicas de la Analítica Prescriptiva

• Cadenas de suministro y logística: Optimización de rutas, inventarios y distribución.
• Finanzas: Gestión de riesgos, carteras de inversión y planificación presupuestaria.
• Salud: Recomendación de tratamientos óptimos basados en historiales médicos.
• Marketing: Diseño de campañas personalizadas para maximizar el retorno de la inversión.
• Producción: Optimización de procesos de producción para reducir costes y mejorar la calidad.

En resumen, la Analítica Prescriptiva es una herramienta clave para empresas y organizaciones que desean no solo entender y predecir, sino también actuar de manera proactiva y estratégica.

Casos de Uso

1. Analítica Prescriptiva en MERCUR

MERCUR, como herramienta CPM/EPM, se beneficia enormemente de la Analítica Prescriptiva para sus clientes.

Caso práctico: Optimización del presupuesto

Un cliente utiliza MERCUR para gestionar su planificación financiera. La Analítica Prescriptiva puede:

1. Identificar áreas de gasto prioritarias: Basándose en los datos históricos de ingresos y costes, recomienda cuánto destinar a cada departamento (marketing, logística, producción, etc.) para maximizar el EBITDA.
2. Proponer estrategias para cumplir objetivos: Por ejemplo, si el objetivo es aumentar un 10% los beneficios netos, la herramienta puede recomendar reducir gastos en áreas menos rentables e invertir más en actividades con mayor retorno.
3. Simular escenarios: Si el cliente evalúa un aumento de precios o una expansión a nuevos mercados, MERCUR puede modelar el impacto en los resultados financieros y proponer la estrategia más rentable.
4. Gestión de inventarios financieros: Sugiere el flujo de caja más eficiente para evitar faltantes o excesos de liquidez en base a las proyecciones.

Beneficio concreto

• Aumenta la precisión de las decisiones.
• Reduce el tiempo que los CFO’s y equipos financieros dedican a analizar datos manualmente.
• Permite decisiones más fundamentadas para maximizar el rendimiento.

2. Analítica Prescriptiva en una empresa de Exportación

En el caso de una empresa de exportación, se puede aplicar Analítica Prescriptiva para optimizar toda la operación.

Caso práctico: Maximización de ventas y optimización logística

1. Optimización del inventario:

Basándose en los datos históricos de ventas y las variables externas (como festividades locales, estacionalidad o incluso fluctuaciones en la demanda), la Analítica Prescriptiva puede recomendar:

• Cuántas unidades enviar en cada contenedor para evitar sobrecostes de almacenamiento en el país de destino (sobre estocaje).
• Qué mix de productos será el más rentable mandar en el siguiente contenedor, en base a la demanda proyectada.

2. Segmentación y marketing prescriptivo:

Analiza datos de clientes y mercados para recomendar estrategias de marketing personalizadas. Por ejemplo:

• Lanzar promociones específicas en Navidad, donde la demanda podría crecer un 20%.
• Identificar ciudades o regiones en el país de destino donde aún no hay suficiente penetración del producto y sugerir campañas para captar ese mercado.

3. Optimización logística:

• Proponer la mejor ruta de envío, tomando en cuenta costes, tiempos de transporte y condiciones aduaneras.
• Sugerir cuándo programar los envíos para minimizar costes por fluctuaciones en tarifas de transporte internacional.

4. Gestión de precios:

Puede recomendar ajustes en los precios según el poder adquisitivo local, la competencia y los costos variables. Por ejemplo:

• Si la inflación en el país de destino impacta el poder de compra, la herramienta podría sugerir lanzar presentaciones más pequeñas para mantener ventas.

Beneficio concreto

• Aumenta la rentabilidad al enviar la cantidad exacta de producto que se necesita.
• Evita costes innecesarios por exceso o falta de stock.
• Mejora la estrategia de marketing con acciones más precisas, lo que lleva a un mayor volumen de ventas.

Conclusión

En MERCUR, al tener capacidad de integrar y modelar datos, se pueden construir Dashboards específicos que integren Analítica Prescriptiva, permitiendo centralizarlo todo: finanzas, logística y marketing.

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