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Éxito de Danone: Insights con Analítica de Datos | SDG Group

Escrito por SDG Group | 27-sep-2024 23:15:34

Gracias a las herramientas adecuadas y un buen análisis, se consiguió reducir el tiempo de diagnósticos de 3 meses a 2 semanas

El análisis de los datos provenientes del departamento de New Order es fundamental para optimizar los envíos de producto y el espacio en los puntos de venta

Danone es líder mundial en productos lácteos y otras categorías con más de 900 millones de consumidores. Actualmente, el grupo tiene presencia en 140 países, entre ellos España con cuatro plantas de producción que abastecen diariamente a 40.000 comercios.

Desde hace varios años colaboramos con Danone España en distintas áreas de negocio y proyectos basados en analítica de datos. En un inicio empezamos con la implantación de herramientas de Business Analytics en diferentes áreas de la empresa para mejorar la toma de decisiones.

 

Tenían herramientas de Business Analytics, pero faltaba el análisis de datos

En colaboración con Comercial, se creó dentro de la estructura de operaciones de Danone el área de New Order con el objetivo de generar los pedidos de suministro para los Puntos de Venta. Gracias a esto Danone es capaz de tener mayor visibilidad de todo lo que ocurre en el punto de venta con sus productos y entre otras cosas, garantizar que haya una buena visibilidad del producto en el lineal y que no haya roturas de stock.

En un inicio el departamento creyó conveniente desarrollar varias herramientas de BI para centralizar y distribuir todos los datos que se generaban durante el proceso de creación de pedidos. Esto les permitía tener acceso a todos los datos que se creaban y un análisis básico que en ese momento era esencial para ellos.

Pero querían ir más allá

Más adelante surgió la necesidad de realizar diagnósticos periódicos de los clientes para poder identificar e implementar acciones de mejora en los Punto de Venta. Estos diagnósticos implicaban cruzar grandes cantidades de datos de fuentes de información muy diversas. Además, para cada cliente se podía necesitar enfocar el diagnóstico de una manera diferente, por lo que no siempre servían los mismos KPI’s.

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