Cómo las industrias de tecnología 4.0 ayudan a los distribuidores en su negocio de cara al futuro

Los distribuidores se enfrentan a presiones complejas, desde la volatilidad del mercado mundial y la interrupción de la cadena de suministro hasta la inflación, el aumento de los costes energéticos y la necesidad de satisfacer continuamente las expectativas de los clientes. Necesitan encontrar las mejores formas de atraer y retener a los mejores talentos, al tiempo que racionalizan las operaciones para seguir siendo competitivos.

Las industrias de tecnología 4.0, como la Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) e Internet of Things (IoT),, pueden ayudar a los distribuidores a abordar esta miríada de retos. Estas tecnologías están facilitando una serie de innovaciones para la industria de la distribución, lo que permite que estas que sean más accesibles.

Los distribuidores están preparados para utilizar la IA y el ML y mejorar el servicio al cliente respondiendo más rápidamente a la fluctuación de la demanda, utilizar el Internet de las Cosas para ofrecer integración de suministros, nuevos modelos de precios e implementar herramientas para proporcionar una mayor automatización, limitando el impacto de la actual escasez de mano de obra.

MEJORAR EL SERVICIO AL CLIENTE MEDIANTE IA Y ML

Las organizaciones disponen de innumerables formas de extraer los datos recopilados, pero se ha demostrado que resulta demasiado costoso o lento para que la inversión resulte rentable. Con la IA y el ML, ahora es posible hacer que los datos acumulados sean procesables y aporten valor. Al implementar esta tecnología, los distribuidores pueden anticipar más fácilmente las necesidades futuras de los clientes basándose en la actividad pasada y presente y recomendar productos adaptados a las preferencias de cada cliente.

Para ilustrar esta ventaja, consideremos el caso de Midwest Wheel Companies. Considerada una de las mayores empresas de distribución de piezas para camiones del medio oeste (Midwestern US), tuvo que gestionar operaciones complejas durante su continuo crecimiento, garantizando la entrega a todos sus clientes con la tasa de servicio deseada. La compañía implementó un motor de recomendación de productos utilizando Infor Coleman AI y ML, para asegurar que los productos complementarios fueran considerados durante los compromisos con los clientes. Este enfoque sin fisuras garantiza que se satisfagan las necesidades anticipadas de los clientes y se logre la mejor interacción posible, incluso cuando participan nuevos empleados. Este sistema proporciona un profundo conocimiento, incluso cuando no lo ha conseguido.

Antes, algunos de los clientes de Midwest Wheel perdían el tiempo en el mostrador de ventas o por teléfono, mientras los comerciales buscaban manualmente las piezas adecuadas para hacer un pedido. En algunos casos, los clientes tenían que volver una segunda vez, para hacer otro pedido, si no habían conseguido todo lo que necesitaban en la primera oportunidad. A veces, los vendedores también perdían otras oportunidades de venta porque aún no conocían todas las combinaciones de piezas, que suelen venderse juntas.

Como resultado de la implementación de las tecnologías de IA y ML de Infor, Midwest Wheel ha mejorado significativamente la satisfacción del cliente y la productividad de los empleados - reduciendo el tiempo de procesamiento de pedidos de venta en un 30% y ayudando a los clientes a ahorrar dinero al pedir el conjunto correcto de piezas.

REDUCIR COSTES Y RESPONDER RÁPIDAMENTE A LAS FLUCTUACIONES DE LA DEMANDA

La innovación tecnológica también desempeñará un papel en la gestión de las fluctuaciones de la demanda. Cuando la demanda pueda anticiparse, notificará las decisiones de compra para que las discrepancias de inventario se reduzcan al mínimo.

Los distribuidores necesitan tener la cantidad adecuada de existencias en todo momento, porque hay un coste asociado si se tiene demasiado o demasiado poco inventario. Tradicionalmente, era fundamental que los distribuidores aprovecharan una solución que les permitiera tener la flexibilidad de comprender la demanda mediante la acumulación de métricas de demanda a lo largo de varios años. Mediante el uso de estas métricas, un distribuidor estimaba las proyecciones de la demanda basándose en la demanda previa de determinados productos por parte de los clientes.

Pero a medida que la tecnología ha evolucionado, ahora es posible utilizar algoritmos modernos de IA y ML para comprender, en tiempo real, factores externos como el clima, las redes sociales, las tendencias cambiantes y los impactos pandémicos para ser aún más precisos. Este conocimiento puede ser extremadamente valioso para los distribuidores centrados en cualquier ventaja marginal. Una mejor previsión se traducirá en menos ventas perdidas por falta de inventario y en una mejora de la satisfacción y retención de los clientes.

UTILIZAR EL SUMINISTRO INTEGRADO PARA CAMBIAR LAS RELACIONES CON LOS CLIENTES

Una forma de solidificar la asociación con un cliente es implantar una relación de suministro integrado o gestión de inventario (VMI). Tanto el distribuidor como su cliente acuerdan de antemano que determinadas existencias serán gestionadas y mantenidas directamente por el distribuidor en las instalaciones del cliente. Esta garantía asegura que las piezas críticas estén siempre en stock y sean fácilmente accesibles para ese cliente.

Aunque anteriormente este tipo de compromiso podía suponer un impedimento en cuanto a costes, las nuevas tecnologías que promueven una mayor transparencia, automatización e IoT han hecho que las asociaciones VMI resulten muy atractivas. Un caso de uso para ilustrar este beneficio se centra en la práctica de aprovechar los patrones de compra diarios a través del IoT y automatizar la reposición de productos basándose en los conocimientos recopilados a diario. De este modo, un distribuidor recibe un mensaje automatizado de qué inventario ha cambiado. En función de lo que se haya utilizado, el mensaje activará las actividades de reposición y facturación.

El distribuidor utiliza su experiencia en la gestión de existencias para eliminar una carga o riesgo del cliente, al tiempo que garantiza una relación contractual más sólida y a largo plazo, por lo que es poco probable que el cliente compre el mismo artículo en otro sitio. El cliente queda así satisfecho, ya que sus componentes están siempre en stock positivo y a sólo un pedido de distancia. 

Este nivel de automatización es beneficioso para ambas partes.

AUMENTAR LOS INGRESOS GRACIAS A UNA MAYOR PRECISIÓN DE LOS MÁRGENES

En una industria acostumbrada a operar bajo una intensa presión de márgenes, establecer el precio correcto para productos específicos nunca ha sido más crítico para sostener el crecimiento del negocio y el rendimiento diario.

Con el poder cada vez mayor de la IA en las herramientas empresariales y de gestión, puede hacerse cargo de muchas de las tareas aburridas y lentas que solían soportar los trabajadores, como revisar continuamente las estrategias de fijación de precios y supervisar los datos de ventas para identificar anomalías o tendencias en los márgenes.

Una empresa que solía dedicar cientos de horas a asegurarse de que no había errores en los márgenes es Pilot Flying J, una cadena de paradas de camiones en Estados Unidos y Canadá. Los márgenes de combustible de Pilot son significativos, ya que determinan gran parte de la cuenta de resultados y los beneficios. Un error en el precio del combustible en un establecimiento puede provocar la pérdida de clientes porque el precio es demasiado alto o la pérdida de ingresos por precios bajos para clientes que lo habrían visitado de todos modos.

Pilot Flying J se asoció con Infor para utilizar Infor Coleman Machine Learning (ML) para automatizar este proceso manual, lento y potencialmente propenso a errores de verificar la anomalía del margen de combustible en el departamento de finanzas. Ejecutó Coleman ML en 36 meses de datos históricos que residen en Infor Data Lake para resaltar las anomalías en el margen de combustible - cualquier elemento que calcule una gran diferencia entre el margen generado por la máquina y el margen real.

Hoy, en lugar de mirar miles de líneas en un informe y comprobar cada error en el margen de combustible, el equipo de finanzas mira tableros que muestran visualmente las pocas anomalías que requieren investigación y resolución humana, ahorrando el equivalente a dos FTE y elevando la precisión del margen al 99,99%.

IMPLANTACIÓN DE HERRAMIENTAS DE AUTOMATIZACIÓN PARA CAPACITAR A LOS EMPLEADOS

Durante años, los distribuidores han luchado por atraer y retener a los mejores talentos. Recientemente, los cambios en las expectativas de los empleados han aumentado hasta el punto de que la escasez de mano de obra es una gran preocupación para los distribuidores de todos los tamaños.

Una forma en que los distribuidores están abordando este problema es con inversiones en tecnología que automatizan los procesos, para que puedan hacer más cosas sin aumentar la plantilla. Con una solución en la nube, las principales tareas asociadas a la gestión y el mantenimiento de los sistemas pasan a ser responsabilidad del proveedor de la solución. Una vez en la nube, surgen nuevas oportunidades con los proyectos de IA y ML, que pueden destilar grandes cantidades de datos en conocimientos procesables. Incluso algo tan simple como la automatización de las cuentas por cobrar utiliza la tecnología de IA para agilizar el proceso, lo que se traduce en mejores resultados de flujo de caja. Así, se pueden realizar mayores inversiones en robótica y sistemas de automatización de almacenes para aumentar la productividad. Además, una inversión en tecnología moderna puede ayudar a crear un mejor entorno de trabajo que proporcione a los empleados la información que necesitan para hacer su trabajo de manera más eficaz. Facilitar las tareas cotidianas es una excelente forma de aumentar la satisfacción laboral y aprovechar el talento del que se dispone, al tiempo que se atrae a nuevos empleados para que se unan a la empresa.

REFLEXIONES FINALES

Los distribuidores tienen mejor acceso que nunca Industria de la tecnología 4.0 y, estos pueden allanar el camino para que puedan ofrecer una gama de servicios de valor añadido a los clientes. Con tecnologías como AI, ML e IoT, los distribuidores pueden utilizar conocimientos basados en datos para mejorar el servicio al cliente, gestionar mejor la demanda y las fluctuaciones de inventario en tiempo real para aumentar la satisfacción del cliente y detectar rápidamente anomalías. Además, mediante el uso de esta tecnología para automatizar ciertos procesos, los distribuidores permiten a los empleados centrarse en un trabajo de mayor valor, aumentando su satisfacción y permitiendo a sus organizaciones atraer y retener el talento de manera más eficaz.

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