{"id":55193,"date":"2022-03-20T12:27:12","date_gmt":"2022-03-20T11:27:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2022\/03\/20\/procesos-logisticos-impulsados-por-datos-como-factor-de-exito-en-el-efood\/"},"modified":"2022-03-20T12:27:12","modified_gmt":"2022-03-20T11:27:12","slug":"procesos-logisticos-impulsados-por-datos-como-factor-de-exito-en-el-efood","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loginfo24.com\/es\/2022\/03\/20\/procesos-logisticos-impulsados-por-datos-como-factor-de-exito-en-el-efood\/","title":{"rendered":"Procesos log\u00edsticos impulsados por datos como factor de \u00e9xito en el eFood"},"content":{"rendered":"<h5><strong>Altas frecuencias de pedidos, tiempos de entrega cortos y un mercado intensamente competitivo. Para satisfacer las altas demandas de servicio de entrega de la log\u00edstica de productos frescos, se requieren cadenas log\u00edsticas perfectamente coordinadas, especialmente en vista de los actuales cuellos de botella en las entregas. Cada vez m\u00e1s, adem\u00e1s del comercio f\u00edsico, las ofertas en l\u00ednea est\u00e1n ganando protagonismo.<\/strong><\/h5>\n<p>Por Ludwig H\u00e4berle<\/p>\n<p>(St. Gallen) En 2019, la participaci\u00f3n en l\u00ednea en el sector de alimentos en Suiza era del 2.4%, pero aument\u00f3 hasta el 3.8% durante la crisis de Corona hasta 2021, con una tendencia a\u00fan creciente. Las \u00faltimas cifras de ventas de Migros Online, Coop.ch y Farmy muestran que todos los proveedores pudieron registrar tasas de crecimiento de dos d\u00edgitos el a\u00f1o pasado. El segmento de mercado se vuelve cada vez m\u00e1s relevante para los actores. La gama de productos ya no se limita solo a art\u00edculos de conveniencia. Para muchos consumidores, el \u00e1rea de frescura es uno de los factores esenciales a favor o en contra de la decisi\u00f3n de compra.<\/p>\n<h5><strong>Altas exigencias para la log\u00edstica de eFood<\/strong><\/h5>\n<p>Las ofertas en l\u00ednea deben ofrecer la misma calidad y una selecci\u00f3n similar a la del comercio f\u00edsico. Las gamas de productos est\u00e1n en constante crecimiento, tanto en el \u00e1rea de productos frescos como de conveniencia. La creciente demanda de productos regionales tambi\u00e9n aumenta el n\u00famero de proveedores. Esto presenta tanto desaf\u00edos como oportunidades para la log\u00edstica. La log\u00edstica de productos frescos puede ser una verdadera ventaja competitiva si la alta velocidad de entrega y la calidad de la log\u00edstica hacen que el beneficio para el cliente sea palpable, al mismo tiempo que los costos de almacenamiento y transporte no se descontrolan.<\/p>\n<h5><strong>Potenciales de eficiencia a trav\u00e9s de perfiles de compra individualizados<\/strong><\/h5>\n<p>Pero, \u00bfc\u00f3mo se pueden equilibrar la disponibilidad de productos, la frescura y la eficiencia de costos? Un punto de partida es la evaluaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n inteligente de datos. Cuanto mejor conozca un comerciante a sus clientes y sepa qu\u00e9 productos se demandan cu\u00e1ndo y en qu\u00e9 cantidad, mejor podr\u00e1 planificar las cantidades de venta y gestionar los flujos de mercanc\u00edas de manera \u00f3ptima en t\u00e9rminos de disponibilidad y fecha de caducidad. Especialmente en el caso de productos frescos con una vida \u00fatil muy corta, se pueden reducir significativamente los costos mediante la minimizaci\u00f3n de faltantes. Para operar de manera \u00f3ptima a lo largo de la cadena de suministro, mantener a los clientes felices y los costos bajos, es necesario incluir en el futuro conocimientos sobre el comportamiento del cliente en la log\u00edstica de productos frescos de manera mucho m\u00e1s detallada. Los programas de bonificaci\u00f3n de los minoristas de alimentos crean la base para esto y permiten la formaci\u00f3n de perfiles de compra individualizados.<\/p>\n<h5><strong>Big Data e IA: Oportunidades a trav\u00e9s de nuevas conexiones de datos<\/strong><\/h5>\n<p>Los r\u00e1pidos desarrollos en torno a Big Data y la IA tienen el potencial de dar forma a la log\u00edstica de productos frescos. A diferencia de antes, los datos hoy en d\u00eda ya no son escasos, \u00a1todo lo contrario! Los actores en las cadenas de procesos log\u00edsticos ya generan una gran cantidad de datos de transacciones por s\u00ed mismos. A pesar de la diversidad de datos, a menudo ni siquiera se analizan completamente los propios datos. Especialmente en la nueva conexi\u00f3n con bases de datos externas, no solo reside la aspiraci\u00f3n de Big Data y, sobre esa base, de la anal\u00edtica de datos, sino tambi\u00e9n un gran potencial.<\/p>\n<h5><strong><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-18029 size-full\" src=\"https:\/\/loginfo24.com\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/12\/LAE_20.3.22_2.jpg\" alt=\"\" width=\"1464\" height=\"986\" \/><\/strong><\/h5>\n<h5><strong>Reconocer el poder de <\/strong><strong>Forecasting<\/strong><strong><\/strong><\/h5>\n<p>Las pron\u00f3sticos s\u00f3lidos de las cantidades de pedidos esperadas pueden ser de ayuda. El uso de cantidades de pedidos hist\u00f3ricas y d\u00edas festivos para identificar estacionalidades y factores de influencia relacionados con eventos, combinado con datos meteorol\u00f3gicos y otros factores relevantes que afectan las cifras de ventas, crea la base para desarrollar un modelo de pron\u00f3stico basado en datos que, al reconocer relaciones, permite pron\u00f3sticos m\u00e1s s\u00f3lidos. Idealmente, la mayor flexibilidad para alinear las cantidades de pedidos con la demanda del cliente contribuye a la optimizaci\u00f3n de la cadena log\u00edstica, de la cual el cliente tambi\u00e9n se beneficia directamente.<\/p>\n<h5><strong>La ilusi\u00f3n de la receta m\u00e1gica de la hoja de ruta de Big Data<\/strong><\/h5>\n<p>El desarrollo de competencias en Big Data permite a las empresas tomar decisiones proactivas en lugar de actuar solo de manera reactiva. Pero una cosa es segura: no existen recetas m\u00e1gicas para las estrategias de Big Data, ni para los minoristas de alimentos ni para las empresas de log\u00edstica. Adem\u00e1s de las fuentes de datos utilizables, deben tenerse en cuenta las competencias internas de anal\u00edtica de datos. Dependiendo de las condiciones marco dadas, la \u00abhoja de ruta de Big Data\u00bb debe elaborarse siempre de manera espec\u00edfica para la empresa.<\/p>\n<p>Fotos: \u00a9 Loginfo24\/Adobe Stock<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote><p><strong><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-18040 alignleft\" src=\"https:\/\/loginfo24.com\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/12\/Ludwig_Haeberle_20.3.22-300x300.jpg\" alt=\"\" width=\"126\" height=\"126\" \/>Ludwig H\u00e4berle\u00a0<\/strong><em>es gerente de proyectos en Logistics Advisory Experts GmbH <\/em><em>y trabaja como investigador y doctorando en el <\/em><em>Instituto de Gesti\u00f3n de la Cadena de Suministro de la Universidad de St.Gallen.<\/em><em><a href=\"https:\/\/www.logistics-advisory-experts.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.logistics-advisory-experts.ch<\/a><\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Altas frecuencias de pedidos, tiempos de entrega cortos y un mercado intensamente competitivo. 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