Escasez como tendencia: ¿Que aprender desde machine learning?

Nuestro equipo de analítica conversacional y analítica contextual, ha levantado las alarmas por la fuerte presencia de conversaciones digitales girando al rededor del tema de escasez.

Llama poderosamente la atención como los principales portales de noticias alrededor del mundo han elevado el uso de esta palabra en los últimos 4 meses del 2021 en diferentes contextos, las redes sociales, los blogs, los comentarios de expertos revelan comportamientos similares. 

Usando nuestra metodología CIDO, hemos aprendido diferentes aspectos de estas conversaciones haciendo uso de machine learning y procesamiento natural de lenguaje. En principio, hemos podido segmentar las conversaciones en Colombia y México en los siguientes grupos:

• • Escasez de recursos ambientales: agua, recursos limitados (Conversaciones: 13%)
  • Escasez de dinero: en economía doméstica el fenómeno de inflación y devaluación de las monedas ha elevado los precios al consumidor (Conversaciones: 11%)
  • Escasez de materia prima: chatarra para construir acero lo que frena la construcción y eleva los precios de vivienda (4,6% de conversación), escasez de vidrio para crear botellas frenando las líneas de distribución de cerveza y evitando que los tenderos se abastezcan (3,4%), problemas en fábricas de China han limitado la producción de textiles (0,2%), químicos usados en farmacia y agronegocios (1,2%)
  • Escasez de talento: poco talento en tecnologías de información y telecomunicaciones (2,3%), poco talento calificado en general (3,6%) baja cantidad de profesionales bilingües (4,2%)
  • Escasez de estimulo: pocos jefes motivadores(4,3%), pocas compañías que recompensen emocionalmente a sus colaboradores (2,1%), pocas entornos laborales retadores (5,2%) 
  • Escasez de oportunidades: alto costo de la educación (3,4%), pocas becas (3,2%)
  • Escasez de mercado: Pocos clientes (4,3%), pocos proveedores (2,1%)

La lista puede continuar enmarcando toda una tendencia al rededor de la escasez. El estudio de la escasez de ha hecho desde tres enfoques

• • Estrategia: Hacemos estrategias en las organizaciones para gestionar la escasez. Si los recursos fueran ilimitados no necesitaríamos razonar en un camino, tener foco y alinear equipos para lograr metas.
  • Economía: Justo es parte esencial del estudio de la economía y varias de sus formulaciones giran en teorizar alrededor del concepto.
  • Matemáticas: El objetivo máximo de la matemática aplicada es la optimización. Distribuir recursos limitados para satisfacer necesidades ilimitadas.

¿Cómo abordar estratégicamente los retos de escasez? La analítica de datos cuenta con un repertorio de técnicas potentes para gestionar escenarios escasos. El nombre técnico es optimización y toma forma en las empresas con el nombre de investigación de operaciones. A continuación algunas recomendaciones analíticas desde la ciencia de datos para afrontar escenarios escasos:

• • Pronóstico y optimización del suministro: El uso de modelamiento matemático para pronosticar la cantidad de materias primas e insumos para negociar eficientemente con proveedores, importar a tiempo con buenos precios y generar negociaciones basada en forecasting (Nuestra metodología DDPO responde a esta necesidad)
    
    
  • Pronóstico y optimización de la demanda: Entender las cantidades a distribuir en puntos de venta, a nivel inclusive de SKU con el objetivo de gestionar inventarios activos (exhibidos en góndola) e inventarios pasivos (en bodega) evitando percepción de agotados por parte del consumidor (Nuestra metodología DDPO responde a esta necesidad)
    
    
  • Gestión de crisis y manejo de capital de marca: Los consumidores tendrán barreras para encontrar ciertos productos en punto de venta generando potenciales crisis de desabasto. escuchar la voz del cliente en entornos digitales será una ventaja competitiva, no solo para buscar oportunidades de comunicación, también para entender los deterioros de experiencia y servicio en función de los agotados. Analítica conversacional con criterio (Ver CIDO) 
    
    
  • Gestión de precios: El precio del productor al distribuidor, del distribuidor al canal y del canal al consumidor debe ser calibrado y simulado para evitar que suba excesivamente generando lejanías con el consumidor. Medir la elasticidad de precio y simular los impactos que subidas de precio pueden tener sobre la participación de mercado es crítico en estos momentos (Ver Competitive Price Scanner)
    
    
  • Vigilancia de la competencia: Nuestros competidores en efecto tendrán movimientos en respuesta a escenarios escasos, esto motiva sin lugar a duda una misión de vigilancia de sus acciones, precios, estrategias de comunicación y dinámicas en el mercado (Ver ENYGMA)
    
    
  • Gestión predictiva de desperdicios: Los procesos productivos, la inversión publicitaria y muchas decisiones en general de producción e inversión tienen desperdicio. Un sobre esfuerzo que puede evitarse para ahorrar. Las metodologías LEAN y su unión con procesos analíticos de gestión estadística de procesos y SIX SIGMA son un enfoque eficiente para gestionar y medir el desperdicio como fuente de eficiencia organizacional y ahorros.
    
    
  • Innovación: Probar procesos productivos con nuevos materiales menos sujetos a escacez, cambios de empaque y cambios en las formas de distribución podrían considerarse innovación incremental (Ver benchmark de metodologías de innovación)

La tendencia de escasez es naciente pero tiene una tendencia creciente y apunta a diferentes dimensiones de sociales y productivas. Nuestras cifras no nos permiten dibujar escenarios futuros sobre como esta tendencia afectará los negocios, el consumo y la sociedad; aun así, es es un disparador de muchas decisiones organizacionales orientadas a adoptar ciencia de datos y metodologías eficientes de investigación para mitigar efectos no deseables en los negocios.

Quisiéramos acompañarte desde el método, la investigación y la analítica en tus necesidades estratégicas de información y en tu aproximación al consumidor, ¿entramos en contacto?

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