Transport & Logistics

Transport & Logistics

La industria del transporte y la logística pasa por un momento de transformación ocasionada por una tendencia hacía la digitalización y el auge de las estrategias centradas en el cliente (customer-centric) del mercado. Las empresas del sector deben maximizar sus esfuerzos para ofrecer servicios y experiencias de calidad a sus clientes, además de hallar formas innovadoras de optimizar sus operaciones. En este sentido, la inversión en tecnologías estratégicas que contribuyen al acrecentamiento de la cadena de suministros, a la optimización de los procesos y operaciones y al análisis predictivo, es esencial.

Key Factors

Mercado

Aumento del coste de transporte y envío de productos
Internacionalización y deslocalización

Cliente

Transformación hacía estrategias de negocio focalizadas en el cliente (customer-centric)
Mutación de los puntos de contacto y canales de comunicación con el cliente
Demanda de transparencia y mejora de la comunicación con el cliente
Progresiva necesidad de obtención de mayor conocimiento sobre el cliente
Creciente relevancia de la experiencia de compra

Procesos

Necesidad de gestión y control del inventario en tiempo real
Urgente necesidad de previsiones avanzadas sobre la cadena de suministro
Necesidad de sistemas centralizados y de gestión de cadenas de suministro deslocalizadas
Demanda de un sistema de transporte y envío más eficiente
Grandes riesgos en caso de fallos técnicos o fallos en la cadena de suministros
Transformación de la producción hacía modelos orientados en la planificación de la demanda

Tecnología

Digitalización de procesos y operaciones
Necesidad de automatización de procesos y digitalización
Incorporación de inteligencia artificial
Demanda de obtención de conocimiento e insights y de verificación de hipótesis a través del análisis de datos
Necesidad de transformación tecnológica (análisis de datos y reporting avanzados)
Mayor inversión en I+D y en metodologías de obtención de conocimiento inteligentes

¿Qué podemos hacer por ti?

Mercado

Market research: análisis de datos y obtención de insights sobre el mercado – Kale
Modelos de análisis predictivo: predicción de la demanda y de las tendencias del mercado
Estrategias de diferenciación – Kale
Estrategias de aprovechamiento de los recursos y optimización de precios
Indicators & Dimensions Definition Tool

Cliente

Conocimiento profundo de la cartera de clientes, su comportamiento, necesidades y hábitos de consumo a través de análisis de datos avanzado y customer analytics basados en la obtención de insights – Kale
Mejora de la experiencia de cliente en el ecosistema digital – Kale
Estrategias omniexperiencia – Kale
Desarrollo de estrategias de segmentación de clientes automatizadas – Kale
Optimización de los puntos de contacto y adaptación de la experiencia de cliente al canal – Kale
Modelos de análisis de satisfacción del cliente – Kale
Intercambio de datos a través de la cadena de suministro para mayores niveles de transparencia y fomento de la confianza por parte del cliente

Procesos

Estrategias de integración de datos (Data Warehouse & ETL)
Sistemas de análisis predictivo para previsiones avanzadas sobre la cadena de suministro
Implementación de sistemas de interoperabilidad para la centralización de la gestión de los procesos, operaciones y cadena de suministros – Enterprise Information Integration & Master Data Management (EII/MDM)
Optimización de operaciones y logística
Previsión de fallos técnicos y sistemas de identificación de riesgos de la cadena de suministros y maquinaria a   tiempo real mediante modelos predictivos con capacidades cognitivas
Modelos de análisis avanzado de la productividad empresarial
Gestión, control y optimización de inventario en tiempo real
Datos en tiempo real, accesibles a toda la organización, independientemente de la ubicación o el tiempo, incluidos los sistemas de gestión de almacenes y los sistemas de gestión del transporte

Tecnología

Digitalización de procesos y operaciones
Herramientas de análisis de datos automatizadas para optimizar recursos, esfuerzos y mejorar la productividad
Estrategias de data compliance, data governance y data quality