PepsiCo redujo el tiempo de análisis en un 90% con Tableau

Nov 13, 2020 | BI, Bigdata, Data, Internet de las cosas, Marketing, Negocios

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PepsiCo está presente en más de 200 países y territorios del mundo y mantiene cautivos a millones de consumidores, por lo que uno puede llegar a pensar que deben trabajar con muchísimos datos para poder seguir mejorando sus productos y procesos de trabajo. Y efectivamente, su equipo de analistas trabaja con todos los implicados en la producción, promoción y distribución para evitar errores. Y desde hace un tiempo han estado trabajando con Tableau.

Un ejemplo de esto es cuando trabajan con los grandes minoristas y deben suministrar las cantidades adecuadas de producto para los almacenes y tiendas. Si llegaran a tener información errónea o incompleta, es muy probable que se les suministre un superávit o un déficit de producto, lo que lleva a un desperdicio de recursos y a pérdidas. Sin olvidar que un vacío en la estantería también significa que los consumidores elijan un producto de la competencia, algo que perjudica bastante a la marca.

Para lograr el equilibrio adecuado entre los niveles adecuados de almacenamiento de productos y márgenes muy reducidos, PepsiCo refina continuamente los pronósticos de ventas. Primero comenzó utilizando Trifacta, un software parecido a Pentaho, que ayuda a ordenar y limpiar los datos, y por último llevarlos a Tableau para previsión y análisis. Gracias a la adopción de la datacultura con Tableau, PepsiCo redujo el tiempo de análisis hasta en un 90%. Hoy en día, PepsiCo obtiene datos más precisos, más rápido y con una ventaja competitiva en el espacio comercial.

Buscando una única fuente de verdad

Pero no todo comenzó bien, los clientes de PepsiCo le proporcionaban informes que incluían el inventario del almacén, inventario de tienda e inventario de punto de venta. PepsiCo conciliaba estos datos con los suyos: historial de envíos, números de producción y datos de pronóstico. Cada cliente tenía sus propios estándares de datos, que no correspondían entre sí y mucho menos con el sistema de PepsiCo.

Por ejemplo, PepsiCo se basó en los códigos UPC para identificar cada producto, mientras que los clientes crearon sus propios números internos. Ordenar estos datos fue un desafío y los informes podían tardar meses en generarse. PepsiCo sabía que su capacidad para estandarizar rápidamente los datos en todos los minoristas y hablar el mismo lenguaje era fundamental para preparar datos más rápidamente para sus pronósticos y esfuerzos de planificación.

Producir pronósticos  lo suficientemente rápido como para que la gerencia pudiera dirigir el rumbo de las ventas fue otro desafío. Cada nuevo informe requería que los analistas del equipo trabajaran en Microsoft Access. Combinando los datos de ventas de los minoristas y los datos de suministro de PepsiCo; un proceso que podría tardar hasta seis meses.

El equipo se basó principalmente en Excel para el análisis, creando grandes cantidades de datos desordenados. Y tenían una forma eficiente de detectar errores, lo que generaba resultados potencialmente costosos. Por ejemplo, un producto faltante en un informe podría resultar en pronósticos inexactos y pérdida de ingresos. El equipo necesitaba una forma de lidiar con grandes cantidades de datos dispares. Al mismo tiempo, el equipo necesitaba una herramienta de análisis visual que pudiera ayudarlos a aprovechar al máximo los datos de PepsiCo.

La solución correcta

Encontrar la solución adecuada para obtener mejores datos y darles coherencia, estaba en Tableau. Lo que le proporcionó a PepsiCo el paso final: potentes analíticas y visualizaciones. La empresa empezó a dar sentido a los volúmenes de datos. El uso combinado de Tableau y Trifacta ayudó al equipo de analistas a impulsar el negocio y aumentar la visibilidad de los pedidos de los clientes. Las capacidades de creación de perfiles visuales de Trifacta y los análisis visuales avanzados de Tableau permiten al equipo identificar fácilmente las áreas de oportunidad y a prevenir situaciones importantes.

Los analistas refinan los datos para responder preguntas, detectar tendencias y planificar la futura demanda de productos, ahorrándole dinero a la empresa. 

Obtener información de los datos de los clientes con rapidez, mejora los procesos de tu empresa. Esto te ayudará a ofrecer el mejor servicio de su clase para tus clientes. Además de darte una ventaja competitiva por arriba de otros negocios.
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