Con el objetivo de generar mejoras operacionales a través del análisis de información, ALTO cuenta con un equipo de Data Scientist que día a día analizan datos de diferentes compañías para desarrollar estudios robustos que permitan generar modelos que agreguen valor a nuestros clientes. ¿Te has preguntado cuánta información de la que almacenas en los […]
Con el objetivo de generar mejoras operacionales a través del análisis de información, ALTO cuenta con un equipo de Data Scientist que día a día analizan datos de diferentes compañías para desarrollar estudios robustos que permitan generar modelos que agreguen valor a nuestros clientes.
¿Te has preguntado cuánta información de la que almacenas en los videos de tu negocio la analizas y usas para generar estrategias? Sabemos que un porcentaje muy bajo de la información que recopilamos es utilizada por las empresas a nivel mundial, el resto queda almacenada sin ningún uso. Pero el nuevo escenario en el que nos encontramos ha cambiado esta realidad y la forma de hacer las cosas. La información que logramos monitorear, permite detectar aquellos eventos excepcionales que ponen en riesgo la continuidad operacional, y es allí precisamente donde capturar, analizar y generar acciones se convierte en una metodología clave para el futuro del negocio.
En ALTO, desde hace un tiempo, el equipo de DataLab creó la solución “Auditorías Inteligentes”, que analiza la información histórica de videos de diferentes clientes con el objetivo de optimizar procesos, disminuir costos operativos, eficientar recursos y proveer elementos para una correcta toma de decisiones. Lo anterior, por medio de métodos innovadores que capturan datos difíciles de obtener a través de las herramientas tradicionales.
Un ejemplo de esto hace referencia al análisis que se puede hacer para mejorar la eficiencia operacional de un retail. A través de la data recopilada durante un tiempo determinado en una tienda se pueden obtener indicadores tales como, la identificación de clientes frecuentes, el tiempo de permanencia de los clientes en diferentes secciones, los días de mayor afluencia de público, el comportamiento de compras, la tasa de entrada de personas por minuto, entre otros. Este tipo de variables permiten a las empresas tomar decisiones de negocio informadas y de esta forma focalizar recursos y generar mejoras en la operación por medio de acciones simples. Por ejemplo, disponer de mayor personal en caja en días y horarios pico (peak hours) o instalar productos de primera necesidad en góndolas de mayor recurrencia, en resumen generar diferentes estrategias de mercadeo y promoción.
La data que podemos analizar y que proviene de múltiples fuentes de información que almacena el análisis histórico de vídeos, nos permite hacer una multiplicidad de cosas para capturar conocimiento del lugar de estudio, mejorar la eficiencia; como validar el cumplimiento de medidas de emergencia; generar estrategias hacia el consumidor, desarrollar acciones relevantes para proporcionar seguridad en las tiendas, así como también generar oportunidades de mejora a diversos procesos operacionales.
Compuesto por profesionales multidisciplinarios que a través del análisis de información, así como del diseño y aplicación de modelos predictivos y prescriptivos busca apoyar la toma de decisiones inteligentes de negocios. El propósito de este equipo es contribuir desde la investigación, con el desarrollo científico y tecnológico de la compañía, generando nuevas propuestas de valor y aplicando procesos tecnológicos que generen eficiencia operacional.
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