La revolución del dato en el sector automoción: ¿cómo generar valor?

Por qué tomar decisiones basadas en datos es más importante que nunca

El sector afronta retos estratégicos complejos, con una industria en constante cambio y unos consumidores con nuevos patrones de demanda, a los que se une el propio entorno económico y geopolítico actual. Ya no es posible prever qué va a suceder en el medio o largo plazo, y en este punto la toma de decisiones basadas en datos es fundamental. “Las empresas del sector se encuentran ante un importante desafío, por el que la experiencia previa no es suficiente para afrontar el contexto actual, absolutamente novedoso para todos”, comenta José Ángel Alonso, socio KPMG Lighthouse Data Analytics, AI, Emerging Technologies.

Adicionalmente, la creciente normativa en los ámbitos de sostenibilidad y economía circular, así como en torno a los nuevos modelos de negocio, requiere de indicadores construidos en base a datos compilados y organizados por las propias compañías.

Por este motivo, el foco ha de estar en disponer de datos estructurados, tanto externos (de mercado) como internos, con el objetivo de desarrollar nuevos modelos de negocio orientados a mejorar el denominado ‘lifetime value’, los ingresos que genera un cliente a lo largo de toda su relación con la compañía. “El gran reto es pasar de la intuición al business inteligence. Ser capaces de tomar decisiones analíticas basadas en información inmediata, actualizada, flexible y elaborada, que nos permita responder a la complejidad del entorno, fidelizar a nuestro cliente y lo que es más importante, responder a sus demandas manteniendo la competitividad y buscando el posicionamiento en base a la diferenciación frente a nuestros competidores tradicionales y nuevos players”, subraya Begoña Cristeto.

Así puede aportar valor una correcta gestión de los datos

Ahora, la gran pregunta es cómo aterrizar esas aplicaciones y gestión de los datos para generar valor y una ventaja competitiva en el mercado:

1. En primer lugar, si bien es necesario aumentar el conocimiento del cliente, también es importante conocer la competencia y la propia evolución del sector. “Hay que disponer de datos mejores y más fiables para conocer con mayor precisión el entorno en el que se mueve el sector y las preferencias de los clientes”, apunta José Ángel Alonso.
2. Para ello, hay que desarrollar modelos que apoyen a la toma de decisiones. En este punto cobra especial importancia la necesidad de que esos modelos ayuden a hacer previsión y forecast de lo que va a pasar, no solo a nivel económico sino también a nivel de producto. Es decir: qué tipo de producto va a tener mayor demanda para poder ajustar la producción en consecuencia.
3. En paralelo, ante la actual crisis de cadenas de suministro, es preciso disponer de modelos que ayuden a optimizar su funcionamiento, cuestión prioritaria ante posibles parones de producción y de envíos.
4. Por otro lado, a través de la Inteligencia Artificial se pueden automatizar los procesos de negocio, incrementando el ahorro de costes y aumentando la eficiencia.
5. Otra de las aplicaciones es el process mining o la minería de procesos, esencial para analizar el desempeño de los procesos de las compañías y extraer conclusiones que permitan hacerlos más digitales y eficientes. “Es clave analizar con todo lujo de detalle el estado y la eficiencia de los procesos de las compañías, para intentar optimizarlos al máximo”, apunta José Ángel Alonso.

En definitiva, ¿se tomarían hoy las mismas decisiones de haber contado con un análisis de la información y de las señales del mercado respecto a alguno de sus posicionamientos estratégicos? Seguramente no. La adecuada gestión de los datos nos da una oportunidad de crear modelos analíticos para reducir la incertidumbre y poder así aportar valor a nuestras empresas en sus posicionamientos estratégicos ante los grandes retos actuales”, apunta Begoña Cristeto. Y serán aquellos más ágiles y proactivos en actualizar sus modelos de gestión de datos los que lideren los continuos cambios y transformaciones que atraviesa el sector.