¿Cómo lograr un retail más ‘inteligente’?

El retail se ha logrado posicionar como un sector dominante para la economía mexicana, gracias a su capacidad de implementar estrategias innovadoras y tecnológicas para mejorar sus procesos logísticos y formas de pago, pero, sobre todo, para ganar la preferencia del consumidor.  

Su evolución tecnológica es clara; desde dejar de teclear el precio de un producto para escanear el código de barras, hasta la creación de aplicaciones móviles, plataformas de comercio electrónico y experiencias de realidad virtual y aumentada. Todos estos cambios innovadores le han permitido al sector afrontar el panorama económico retador y ofrecer atractivas propuestas de valor para enganchar al consumidor.

Si bien lo realizado ha marcado un antes y un después, la transformación digital no cesa, las tendencias tecnológicas siguen marcando la pauta e imponiendo nuevos desafíos, entonces ¿cómo se puede lograr un retail más inteligente que responda ágilmente a los retos impuestos? Una de las respuestas se encuentra en la implementación de la Inteligencia Artificial (IA).

Retail Dive compartió en diciembre del 2017 que para el año 2019, cerca del 40% de los minoristas desarrollará una arquitectura de experiencia del cliente en IA, lo que generará más conversaciones y aumentará 25% sus ganancias gracias a mayor personalización.

La implementación de Inteligencia Artificial en la estrategia digital, operacional y de servicio al cliente permite cambiar las limitaciones en posibilidades, darle un papel protagónico a los datos, hacer cambios en el diseño de la cadena de suministro, llevar a otro nivel las experiencias de consumidor y fortalecer la relación marca-consumidor.

Y para muestra un botón, alrededor del mundo existen una serie de empresas de retail que han implementado Inteligencia Artificial dentro de sus procesos internos con interesantes resultados;

Amazon

La reconocida empresa de comercio electrónico utiliza algoritmos de machine learning (una subdisciplina de la inteligencia artificial) para analizar y crear tendencias de moda.

The North Face

La tienda especializada en ropa invernal y equipo para montañistas, implementó una experiencia de compras interactiva a través del sistema de Inteligencia Artificial de IBM, Watson, donde los clientes pueden dialogar con el sistema y recibir recomendaciones.  

Walmart

Esta empresa ha logrado escalar varios niveles y registrar altas ventas en 2018, gracias a su estrategia digital y tecnológica, entre lo que destaca la implementación de una aplicación móvil que le permite al usuario escanear y comprar, evitando largas filas en tiendas físicas.

Levi’s

La popular marca de jeans, implementó en su proceso de atención al cliente ‘chatbots’ para auxiliar a sus clientes a encontrar los pantalones perfectos.

Macy’s

Esta reconocida marca departamental, probó una aplicación que da respuesta a preguntas relacionadas a cada punto de venta de la empresa; en qué tienda hay stock de cierto producto, en la tienda ‘x’ donde se ubica cierto producto, en dónde se encuentran los probadores, etc.

JD

La tienda online China inauguró su primer establecimiento sin personal llamado D-Mart, el cual ofrece el confort de una tienda en línea dentro de una tienda física. A través de anaqueles, mostradores, pasillos y cámaras inteligentes, así como de sensores, señalización digital y caja autónomas esta tienda permite al usuario realizar compras sin apoyo “humano”.

La aplicación de la Inteligencia Artificial en este sector no se centraliza al tema del consumidor, sino que genera una serie de beneficios y oportunidades a los dirigentes y empleados;

• Analizar datos con la finalidad de pronosticar la demanda de artículos
• Realizar estrategias de marketing y publicidad dinámica
• Automatizar el departamento de compras
• Gestionar almacenamiento e inventarios

En términos del consumidor, la IA permite;

• Analizar el comportamiento de compra y el ticket promedio por usuario
• Identificar al cliente onmicanal a través de la vinculación de la persona que visita la tienda física y la que compra en línea.

En la actualidad se dice mucho que aquella empresa que no implemente cierta tecnología no logrará competir e ira perdiendo presencia en el mercado. En el caso del sector retail, la Inteligencia Artificial tiene gran potencial, ya que es una tendencia que forma y formará parte de la vida de los consumidores. Aquellas empresas que la implementen a consciencia en sus operaciones, procesos y servicios al cliente, lograrán posicionarse como empresas lideres en el mercado.

Con información de Forbes. 

¿Por qué las empresas de software en Guadalajara se han logrado posicionar a nivel internacional?

En los últimos años, el Estado de Jalisco, específicamente la ciudad de Guadalajara, se ha posicionado como un estado líder en desarrollo de software, tecnología e innovación, a tal grado de ser llamado el “Silicon Valley mexicano”.

La “Perla Tapatía” fue acreedora de este término debido a los resultados mostrados en los últimos 4 años, en donde se registró un aumento en emprendedores nacionales e internacionales de 450 a 6 mil 200 para finales del 2017, según informó la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología.

Pero, ¿Cómo las empresas de software locales han logrado posicionarse a nivel internacional? Una palabra: CERTIFICACIONES. Según Alfonso Alva Rosano, presidente del Software Industry Excellence (SIE) Center, Jalisco es líder nacional en compañías certificadas, lo que las hace más fuertes y competitivas a nivel internacional.

A pesar de que Jalisco sólo posee el 11% (204 empresas de software) de las que tiene la Ciudad de México (al menos 1,800 empresas), las compañías jaliscienses han escalado niveles gracias a la seriedad que han tenido con el tema de las certificaciones, convirtiéndose en el Estado líder a nivel nacional en este rubro.  

Aunado a lo anterior, existe otro factor diferenciador entre las empresas de software capitalinas y las jaliscienses. Las primeras suelen elegir el Modelo de Procesos para la Industria del Software (Moprosoft), que consta de una certificación nacional creada por la Secretaría de Economía con ayuda de la UNAM. Se suele tomar esta decisión debido a que es más barata, sencilla y reconocida en México. Además, las empresas que eligen esta certificación no tienen planeado estrechar relaciones con empresas grandes o de gobierno.

Por su parte, las empresas de software de Guadalajara, eligen un Modelo de Madurez de Capacidades Integrado (CMMI por sus siglas en inglés), que consiste en la evaluación de los procesos de una organización, creado por la Universidad Carnegie-Mellon, lo que les brinda a las empresas locales del sector una certificación de alcance internacional.

En su momento, hace más de diez años, la industria de software era incipiente e intermitente, se tenía que fuera borrada del mapa debido a la presencia de empresas del mismo rubro que eran originarias de otros países, como India, por ejemplo.

Las empresas locales requerían de un par de características vitales para seguir el paso de las compañías extranjeras y abrirse paso en el mercado; competitividad y madurez. Gracias a las certificaciones, múltiples empresas pueden ampliar sus horizontes comerciales y estrechar relaciones internacionales que les permitan lograr sus objetivos.

Con información de El Economista. https://www.eleconomista.com.mx/estados/Jalisco-lidera-en-certificacion-de-empresas-de-software-20140501-0036.html

¿Cómo lograr un turismo 4.0 a través del Big Data?

A pesar de ser una actividad que a muchas personas les causa estrés, los viajeros de hoy en día prefieren organizar sus vacaciones desde lo digital; comprar en línea, comparar opciones, revisar reseñas de otros viajeros y tener toda la información de su viaje en la palma de su mano, es decir, en su smartphone.

En otras palabras, el viajero busca el control total, pero ¿Qué puede hacer la industria para adaptarse y no perder el control del mercado?

El Big Data es una alternativa interesante para todos los grupos hoteleros que buscan seguir en lo alto del “top of mind” de los viajeros. Gracias a los grandes volúmenes de información que los viajeros dejan en internet sobre sus gustos, hábitos y preferencias, esta tecnología logra personalizar servicios y convertir los datos en información inteligente que logre una adaptación a la demanda.

Debido al alto impacto que las características del Big Data pueden brindarle a una cadenas hoteleras, aeropuertos y agencias de viajes, esta herramienta se convierte para muchas empresas turísticas, en un baluarte que no puede fallar en su infraestructura tecnológica. El IMF Business School ha analizado algunos casos prácticos del uso del Big Data en la industria turística.

Las pulseras inteligentes se han convertido en dispositivos que han tenido gran recibimiento, pues unen dos tendencias que están marcado la pauta; el Internet de las Cosas y el ya mencionado, Big Data. Estos dispositivos poseen un sistema de radiofrecuencia que permite realizar acciones claves; identificar al viajero como huésped del hotel, abrir la puerta de la habitación, realizar compras, tener acceso a lugares exclusivos, etc.

El hotel Meliá ha decidido poner en marcha esta tecnología con gran éxito y no ha sido la única empresa que lo ha hecho. El parque temático Disney ha utilizado estos dispositivos para almacenar información del usuario, como imágenes y otros datos que pueden ser leídos por los empleados y así lograr sorprender al visitante al llamarlo por su nombre u ofrecerle una cortesía por su cumpleaños.  Estos dispositivos no sólo sirven para crear experiencias en esa visita, sino para crear nuevas y mejores experiencias para cuando el cliente vuelva.

Actualmente, existen hoteles que no solicitan un pago a la salida por lo consumido en el minibar, sino que permiten que el huésped realice un cargo directamente a su tarjeta utilizada para pagar su estancia. ¿Cómo lo hacen? El minibar cuenta con un registro o inventario de lo que está disponible, y a través de diversos sensores posicionados cerca de los productos detecta el movimiento y hace el cobro del producto consumido, pero no al momento de retirarlo, sino tras un periodo de 60 segundos por si el huésped sólo haya quisiera conocer el producto.

Dejando a un lado el sector hotelero, esta tendencia también colabora con las agencias de viajes. Gracias al uso del Big Data éstas pueden enviar ofertas, recomendaciones o cualquier otra información personalizada con base a la geolocalización del viajero; tiempo en la ciudad, historial de búsquedas, de reservas, gastos en los últimos viajes, etc.

El internet juega un papel fundamental para que la implementación de esta tecnología sea poderosa, y esto toma mayor relevancia para los aeropuertos más transitados del mundo. Los datos que proporcionan los viajeros en su paso e incluso las características de su equipaje, ayudan a las aerolíneas a planificar y crear servicios en base a la información recabada.

Sin embargo, esto no es todo. Aeropuertos como Barajas de Madrid, y el Prat de Barcelona, han sumado el Big Data con seeking, lo que les permite conocer de forma totalmente anónima la ruta y los lugares que los viajeros transitan y visitan; si acuden a cierta tienda, alquilan un auto o piden un taxi.

Es un hecho, los viajeros de hoy buscan experiencias únicas y personalizadas, buscan que cada estancia se convierta en una nueva e inolvidable aventura. Es por esta razón, que el uso del Big Data ayuda a los empresarios a mantener una relación más estrecha y personalizada con sus huéspedes o viajeros, lo que lleva a aumentar las posibilidades de retorno. 

Big Data vs Business Intelligence, ¿Cuáles son sus diferencias?

Así como sucede en la vida diario de cualquier ser humano, la tecnología se presenta en la operación de las empresas con el objetivo de obtener mayor información y conocimiento, así como para controlar y gestionar áreas determinantes del negocio.

Si bien la palabra tecnología puede tener un significado ambiguo, cada manifestación tecnológica tiene un fin diferente. Cada una presenta matices que las diferencian del resto y las colocan como “herramientas ideales” para ciertas tareas o actividades. Actualmente la variedad de herramientas tecnológicas empresariales es tal, que es normal confundir sus objetivos.

Por ejemplo; las empresas actuales están invirtiendo en herramientas de análisis de información. Hoy en día existen dos tendencias que ayudan a este fin; Big Data y Business Intelligence, a lo que surgen preguntas como ¿Sirven para lo mismo? ¿Cuáles son sus diferencias? ¿Cuál le conviene más a mi negocio?

Este artículo tiene la finalidad de explicar sus diferencias y platicar acerca de las características que hacen del Big Data y Business Intelligence, herramientas clave para las empresas actuales.

El Big Data es, sin duda, una de las principales tendencias de los últimos años gracias a las posibilidades, funcionalidades y beneficios que otorgan a las organizaciones de prácticamente cualquier giro comercial o mercado, pues ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos que, si no fuera por ella, tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.  En otras palabras, este concepto aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales.

Esta tendencia forma parte del concepto “inteligencia empresarial” que tanto auge está tendiendo en los mercados actuales, sin embargo, no es la única, el Business Intelligence también debe ser tomando cuenta en este apartado.

El Business Intelligence, apareció por primera vez en los años 90 con la finalidad de realizar análisis de datos para extraer información y tomar decisiones de forma acertada. Si bien la definición se asemeja mucho al Big Data, existen algunas diferencias en la forma analizar el tipo y volumen de información.

Por su parte, la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence, es la parte de la gestión empresarial encargada de la recolección, procesamiento y presentación de información que facilita la toma de decisiones. Esta metodología de procesamiento agrupa todos los datos en un servidor central y los analiza en modo offline desde un entorno llamado Data Warehouse. Una de sus diferencias con el Big Data se encuentra en el tipo de datos que maneja, los cuales son estructurales en una base de datos que se relaciona con un conjunto de índices y formas de acceso a las tablas.

En otras palabras, y para comprenderlo mejor, aquí enlistamos las principales diferentes entre ambas:

• Lugar de almacenaje. Con el Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros que se distribuye y con el Business Intelligence.
• Datos analizados. Una empresa puede analizar datos en distintos formatos (estructurados, semiestructurados, no estructurados) al hacer uso del Big Data. Por su parte, el Business Intelligence lleva a cabo un tratamiento de datos estructurados, es decir, almacenados en una base de datos tradicional.
• Funciones. Las soluciones Big Data llevan las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones
• Tipo de información. Los datos que se analizan mediante el Big Data pueden ser históricos o en tiempo real.
• Procesamiento paralelo masivo. El Big Data utiliza este tipo de procesamiento, lo que mejora la velocidad de análisis, ya que muchas instrucciones se ejecutan de manera simultánea.

Cada vez más, herramientas como el Business Intelligence han tomado la etiqueta de indispensable en el seno de las organizaciones actuales, pues día con día toma mayor relevancia la información para los negocios. Es esta información la que se convierte en una decisión estratégica que puede llevar al acierto o a la catástrofe empresarial.

Si bien sus diferencias son determinantes, existen especialistas que colocan al Big Data como una fuente de nutrición del Business Intelligence. Más allá de sus diferencias, lo importante es el vínculo que las une y la relevancia que cualquier de ellas tiene en la operación y competitividad de las empresas.

¿Cómo el Internet de las Cosas puede ser aplicado en el sector agrícola?

Una de las tendencias tecnológicas más recientes tiene que ver con el denominado “Internet de las Cosas”, el tener la capacidad de interconectar cualquier tipo de objeto a través de sensores que transmiten información a la nube para procesarla con un fin específico.

Es de todos sabido que el cambio climático está influyendo en diversas coyunturas, la agricultura una de ellas. Este fenómeno ambiental que aumenta día con día origina una reducción en la producción de diversos alimentos, lo que trae como resultado una baja en los ingresos de zonas de campos vulnerables.

Aunado a esto, el sector debe enfrentar un desafío más; la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) estima que, si persisten las tendencias actuales de crecimiento de ingresos y consumo, la producción agrícola tendrá que aumentar un 60% para el 2050 con el fin de satisfacer la demanda esperada de alimentos y forrajes.

Por tanto, la agricultura debe transformarse para alimentar a la creciente población mundial y sentar las bases para el crecimiento económico y la reducción de la pobreza. El cambio climático hará más difícil esta tarea, debido a los impactos adversos sobre la agricultura que requerirán esfuerzos de adaptación vertiginosos y costes asociados cada vez mayores.

Actualmente la agricultura en México es una agricultura reactiva y de emergencia, es decir, los agricultores reaccionan en función de lo que alcanzan a detectar en su predio, como por ejemplo una plaga, un fruto marchito o afectado, pero muchas veces ya es demasiado tarde o es demasiado costoso aplicar los correctivos una vez que el problema ha avanzado.   

Desafortunadamente, una de las realidades que se viven en nuestro país, es que el 72.8 % de los agricultores viven por subsistencia, esto significa que no tienen acceso a información o tecnología que les permita realizar un análisis de suelo para entender qué es lo que deben cuidar en su predio para que la cosecha sea exitosa basado en los nutrientes que se encuentran en el suelo a lo largo del ciclo productivo. Lo que este grupo de agricultores hace es implementar prácticas que han pasado de generación en generación para lograr que la cosecha se dé de la mejor forma posible. 

Existe otro grupo de agricultores que cuenta con mayores recursos y que práctica un estudio de suelo al inicio del ciclo de producción. Actualmente solicitar un estudio de suelo implica mandar llamar a un laboratorio de la ciudad para que visite el predio, tome una muestra de tierra y la lleve a analizar para devolver resultados en aproximadamente de 2 a 3 semanas. Si bien esta es una buena práctica que le permite al agricultor tomar decisiones en función de elegir qué agregarle al suelo para que sus componentes y nutrientes se encuentren en óptimas condiciones, este estudio implica tener solamente una foto del suelo en un momento especifico sin considerar la dinámica de cambio que este último experimenta a lo largo del ciclo de producción por diversos factores.

Entender estos desafíos a los que actualmente se enfrentan los sectores agroalimentarios de nuestro país, ha creado la necesidad de hacer uso de los alcances tecnológicos para lograr una agricultura preventiva, en este caso explicaremos cómo el Internet de las Cosas (IoT) puede ser aplicado en este sector productivo.

A través de la instalación de estaciones de medición en el predio se puede tener información en el momento sobre el estado actual del suelo. ¿Cómo funciona? Las estaciones son cajas que se alimentan de celdas solares que cuentan con diversos sensores instalados en la tierra, los cuales son los encargados de medir los componentes físico químicos que están presentes en el suelo. Toda la información recabada se envía a un software que procesa los datos recibidos y notifica al agricultor sobre las condiciones actuales del suelo que le permita detectar con anticipación, el posible surgimiento de plagas o enfermedades, así como entender cuál es el momento óptimo para fertilizar.

La estación logra el monitoreo inteligente de información en tiempo real a través de un arduino (Plataforma de hardware y software de código abierto basado en las tecnologías IOT). Dichas estaciones, por sus características EDAFO-CLIMATOLÓGICAS, contienen varios puertos que conectan sensores a internet para medir y procesar información de variables como: temperatura, humedad, PH, conductividad eléctrica, potencial redox, CO2, oxígeno.

Gracias a la integración de capas geográficas con el análisis del suelo se puede obtener información en tiempo real en una plataforma web o aplicación móvil que permita obtener una radiografía del campo de cultivo. Ahora el ejidatario tendrá el alcance de diagnosticar el suelo y sus características, comparar indicadores clave para el cultivo, prevenir pérdidas o plagas causadas por el estado del suelo y mantener su siembra en buenas condiciones. 

Incluso esto puede escalar un peldaño más; se puede cruzar la información meteorológica con las variables del suelo y así contar con el historial necesario de cambios climatológicos lo cual puede indicar probabilidades por ejemplo de lluvias, lo cual permite tener mayor asertividad en la prevención y cuidado de las fases de crecimiento del cultivo. Esta es la gran oportunidad de transformar la industria por medio de la predicción de datos y el internet de las cosas (IOT).

Este es el momento de explotar los datos y transformarlos en acciones inteligentes. La maduración del Internet de las Cosas liderará la agricultura inteligente, la transformación climática conectada a internet nos dirigirá hacia la inmediatez y hacia el amplio alcance de los efectos del cambio sobre los sistemas agrícolas.

¿Quieres conocer más acerca de esta tecnología aplicada? Dale play al vídeo. 

¿Por qué Lean Six Sigma es importante para empresas de software a la medida?

Por Amelia Respardo, Aseguramiento de Calidad, Avansys.

“Lean” es una filosofía de administración de la operación de una compañía y su principal objetivo es hacer más eficiente y productivo el trabajo. “Lean” significa hacer más con menos; menos esfuerzo, menos estrés, menos equipo, menos espacio, menos recursos y principalmente en menos tiempo, prácticamente es aprender a detectar el desperdicio.

Tomando como ejemplo a las empresas de software a la medida, éstas cuentan con una serie de desperdicios que se presentan en actividades puntuales y críticas para la operación.

• Código generado que ofrece funcionalidades no deseadas e innecesarias.
•       Retrasos en el proceso de desarrollo de software a la medida
• Mala toma de requisitos
• Problemas con la comunicación internas
• Documentación excesiva o mal ejecutada
• La calidad es inconsistente porque existen demasiados errores en los códigos y requieren refactorizaciones.
• Re trabajos en las planeaciones.
• Falta de automatización en las pruebas.
• La amplificación de conocimiento es limitada.

Lean es simple, sólo es cuestión de organizar al equipo de trabajo y establecer metodologías efectivas para hacer más con menos, ¿Cómo lograrlo? Aquí los 7 principios de Lean en Software a la medida.

1. Eliminar el desperdicio - pasos innecesarios
2. Promover e incorporar pruebas continuas
3. Retrasar las decisiones
4. Entregar el software lo más rápido posible
5. Empoderar al equipo de programación
6. Construir un enfoque en la integridad del sistema
7. Centrarse en todo el sistema

Existe otra filosofía que permite complementar lo expuesto por Lean; Six Sigma es una filosofía de negocios con enfoque en la satisfacción del cliente.

Para conocer el nivel de satisfacción del cliente existen muchos métodos para obtenerlo, uno de ellos y, el cual yo recomiendo, es realizar encuestas de calidad ya sea por llamada, correo, en persona o por cualquier medio de comunicación. De esta manera el cliente expresa como se siente con el servicio que se le brinda y da a conocer lo que espera a futuro, lo que permite encontrar mejoras cada día. Para realizar esto es necesario saber lo siguiente:

• Identificar los problemas que está presentando al cliente.
• Ponerte en el lugar del cliente.
• Encontrar solución eliminando los errores de código u otro problema encontrado para dar una respuesta inmediata al cliente.
• Generar confianza y seguridad de que el problema se resolverá.
• Consultar los procesos productivos que existen en la organización para dar buen flujo.
• Trabajar en equipo y transmitir al cliente una constancia comunicación con los detalles.
• Rediseñar mejoras en los sistemas que maneja la empresa para optimizar continuamente la atención al cliente.
• Innovar en las tecnologías para crear un ambiente competitivo y hacer más eficiente el trabajo.

¿Por qué Lean Six Sigma es importante para empresas de software a la medida?

Lean Six Sigma es una metodología orientada para la mejora de procesos, con el propósito de aumentar la rentabilidad y productividad de los mismos. ¿Cómo la hace? a través de una metodología llamada DMAIC.

Las ventajas de Six Sigma crean muchos beneficios para la empresa de software a la medida y es necesario llevar a cabo esta metodología para ser la mejor, en resumen, es lo siguiente:

      Lean: Velocidad                          

• Procesos flexibles                        
• Trabajo en equipo.                      
• Procesos estables.                     
• Flujo continuo.

     Six Sigma: Calidad

• Solución de problemas
• Procesos sin variación
• Rediseño e innovación

Esto da como resultado menores costos, menor tiempo de entrega, mejor calidad, mejor productividad, mayor satisfacción personal y laboral.

En Avansys trabajamos día con día con esta metodología. A través de procesos fuertes y bien establecidos podemos ofrecer a nuestra cartera de clientes, calidad y satisfacción en cada una de las entregas. 

Referencias:

https://www.leansixsigmainstitute.org

http://www.softwareprojectmanagement.org/lean-software-development/