Pablo Palavecino: Evolución de la logística en el e-commerce

Pablo Palavecino: Evolución de la logística en el e-commerce

El director de startup Biwiser se refiere a tecnologías como machine learning y otras, que combinadas con la experiencia de un equipo humano pueden mejorar la productividad.

La economía digital alcanza en Chile volúmenes de venta anuales cercanos a los USD 6 mil millones, de acuerdo a la Cámara de Comercio de Santiago. El e-commerce ya no es propio solo del retail, puesto que se ha transversalizado a diversas industrias y cerca de 12 millones de personas toman decisiones basadas en el ecosistema digital. Yendo más allá, la misma cámara informó que las ventas online en lo que va del año aumentaron un 37% en relación a 2018.

Siguiendo con los número de esta misma fuente, en 2016 había 4.961 empresas con servicio de ventas online, en cambio ahora la cifra sube a 9.236. Y todas ellas se enfrentan al mismo desafío para completar la cadena de compra; este es que el proceso completo de abastecimiento y distribución para que los productos lleguen a su destino en tiempo y forma sea eficiente.

Lo que se busca con ello es poder asegurar la satisfacción de los consumidores sin perder la rentabildad del ciclo. En este sentido, las compañías que no cumplen con los tiempos de entrega tienen bastantes probabilidades de perder a sus clientes, que están cada vez más informados y empoderados.

Surge entonces una pregunta: ¿Con qué herramientas contamos para eficientar los procesos de compra y distribución en medio de una industria que solo proyecta crecer? En Chile existen startups que dan soluciones accesibles y que generan mucho valor para solucionar estos problemas de manera simple.

¿Cómo lo logran? Combinando algoritmos de machine learning, innovación, plataformas cloud, analítica de datos y equipos humanos expertos que pueden dar soporte a todo tipo de empresas, monitoreando y cruzando datos para predecir demanda y comportamientos de consumo, pilar fundamental para la optimización del inventario y la cadena de abastecimiento.

Incluso, lo hacen mediante la aplicación de modelos matemáticos, que permite simular y obtener valores óptimos de stock y los sugeridos de distribución y compra. El machine learning ayuda por tanto a predecir situaciones y tomar decisiones acertadas con anticipación.

Esto permite a las empresas contar con datos adecuados para tomar decisiones y automatizar procesos en que se emplean recursos humanos y materiales, mejorando su operación logística. Esta optimización del stock se realiza a través de predicciones de demandas, logrando porcentajes de asertividad más de 80%, lo que permite planificar mejor la compra y distribución de productos.

Posibilita también hacer seguimiento controlado de las operaciones, pues existe una trazabilidad al digitalizar las tareas. La eficiencia se logra con la automatización de los procesos, para lo que existen múltiples herramientas de bajo costo. La completa visibilidad digital de la operación es esencial.

El machine learning está destinado a convertirse en un gran apoyo para todo tipo de empresas, logrando automatizar procesos, tomar mejores decisiones, optimizar recursos y anticiparse a oportunidades o problemas. Toda esta nueva tecnología combinada con el expertise de un equipo humano, logrará mejorar la productividad, disminuir los errores, costos y gastos, logrando aumentar la creación de valor de la economía.

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