Clima y empresas
El clima es el factor principal y más incierto detrás de los cambios de planes y hábitos de los consumidores. Día tras día el estado del tiempo determina qué y cuánto se consume. A modo de ejemplo pensemos en cuestiones cotidianas que van de desde consumos de bienes de capital como la compra de equipos de aire acondicionado en respuesta a la persistencia de una ola de calor, hasta en la decisión de pasar un fin de semana al aire libre o ir al teatro o el cine en respuesta a las condiciones y el pronóstico del clima (cuando es creíble). La variabilidad del clima es un factor clave en las decisiones de consumo y en los comportamientos en general de los consumidores, y por lo tanto tiene una gran influencia en el desarrollo de los negocios.
En BerecoLabs anticipamos el impacto del clima sobre las ventas, ayudando a las empresas a reducir los quiebres y los excesos de stock, y por lo tanto a planificar e invertir mejor. Combinando una base de datos extensa con algoritmos de predicción basados en Inteligencia Artificial (IA) podemos convertir los pronósticos climáticos en pronósticos de ventas.
A continuación presentamos un caso que muestra el uso de nuestro abordaje BCI (BerecoLabs Climate Intelligence) que basado pronósticos de temperatura y en registros históricos de ventas de un supermercado en la ciudad de Junín, Provincia de Buenos Aires, estima las ventas futuras y mejora los indicadores de performance de la empresa.
Figura 1. Temperatura, demanda estimada de producto, stock del producto, y comparación entre los resultados con y sin el uso de BCI. Como puede apreciarse el uso de BCI reduce los quiebres de stock y por lo tanto las pérdidas asociadas con un impacto significativo en el resultado final del negocio.
Las empresas conocen los consecuencias de un quiebre de stock, las pérdidas por tener que limpiar inventarios o la incertidumbre al momento de invertir para la próxima temporada. En línea con la tendencia actual a nivel mundial, en BerecoLabs desarrollamos el abordaje BCI (BerecoLabs Climate Intelligence) que permite reducir la complejidad climática en la toma de decisiones y resulta en una disminución en las pérdidas operativas por quiebres de stock relacionados con errores en el pronóstico climático. Los usos de este abordaje pueden llevarse a una variedad de industrias y tienen relevancias en las decisiones de inversión o crecimiento, de operación como el caso aquí presentado, y de acciones de venta sobre el consumo por ejemplo en el desarrollo de campañas de marketing digital por internet. Con abordajes como BCI y la creciente disponibilidad de datos en las distintas industrias es posible imaginarse una evolución hacia mejores decisiones de negocio y más altos márgenes en muchas industrias.