Contexto

Nuestro cliente es una empresa multinacional estadounidense de servicios de reparto que envía más de 18 millones de paquetes al día. Operan con más de 680 aviones y 200.000 vehículos motorizados para garantizar el servicio de envío nocturno.

Desafío

Dada la gran cantidad de volumen implicado, es fundamental para la empresa tener una visión precisa de los volúmenes previstos para poder alinear todos los recursos necesarios. El departamento de marketing estratégico buscaba formas de automatizar el análisis de los datos de mercado e insights relacionados con los clientes. Esto mejoraría las previsiones de ingresos y les permitiría realizar escenarios "hipotéticos" y análisis de sensibilidad.

Enfoque

- Definir los principales retos y cuellos de botella del proceso de previsión. - Determinar los factores clave y los principios de asignación que afectan a la precisión de las previsiones. - Diseñar la arquitectura de la solución. - Construir un modelo predictivo flexible, fácilmente adaptable y escalable. - Probar los resultados, compararlos con los objetivos empresariales y perfeccionar el modelo.

Resultados clave

Beneficios

Al mejorar el nivel de automatización, nuestro cliente pudo: - Aumentar la eficiencia del proceso al proporcionar más información sobre las correlaciones de planificación, reduciendo los tiempos de los ciclos y automatizando los complejos principios de asignación. - Mejorar la precisión de los forecasts aportando coherencia al proceso de previsión, permitiendo una previsión más detallada y reduciendo las intervenciones manuales para disminuir el riesgo de errores. - Conseguir un impacto real en el negocio al optimizar el tiempo de sus expertos con recomendaciones de valor añadido.

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