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Merchandising y Canales de distribución


Enviado por   •  15 de Abril de 2018  •  Apuntes  •  1.586 Palabras (7 Páginas)  •  35 Visitas

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Tarea 4

Christian Carneiro

Merchandising y Canales de distribución

Instituto IACC

12/04/2018

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Introducción

Nos encontramos en cierto modo  viviendo una revolución en el modo en que se llevan las mediciones en todos los tipos de datos en nuestras vidas. La nuestra es la era de la métricas, y el campo de los “Data Sciences” está floreciendo como nunca antes visto. Hoy existen diversas carrera de “Data Scientists” en todos los ámbitos de la sociedad, y en el Retail esta tendencia es muy fuerte, basta con solo mirar los sitios web de trabajos para darse cuenta de cómo están buscando esos perfiles.

El Big Data, que no es más que el viejo Data Warehousing obtenido ahora de las fuentes de datos móviles y en la nube,  supone la gran tendencia en el manejo del análisis cuantitativo en prácticamente todos los ámbitos de nuestra sociedad, y los últimos cinco años han visto aparecer muchas carreras nuevas de científicos de datos en base al Big Data (y normalmente asociadas a carreras estadísticas) con nuevos aspectos de presentación gráfica de los datos, como es el caso del storytelling de datos. El storytelling da a la inteligencia de datos una nueva profundidad que sirve para entender la estructura del éxito y los datos dan al storytelling estructura para medir y cuantificar científicamente los resultados al instante por cada canal, a cada momento.

La capacidad analizar datos y de ser capaces de comprenderlos, procesarlos y visualizarlos para extraer valor de ellos va a ser enormemente crucial en las próximas décadas 

Los números tienen una historia importante que contar y dependen del narrador para darles una voz clara y convincente. Cualquier idea que vale la pena compartir es probablemente mejor compartida como una historia de datos.

La frase “narración de datos” se ha asociado con muchas cosas: visualizaciones de datos, infografías, cuadros de mando, presentaciones de datos, etc. La narración de datos , es una narración estructurada, con el objetivo comunicar información sobre los datos, e implica una combinación de tres elementos clave: datos, visualización y narrativa.

Es importante entender cómo estos se combinan estos elementos de forma conjunta en la narración de datos. Cuando la narrativa se combina con datos, ayuda a explicar a la audiencia lo que está sucediendo en los datos y por qué es importante una visión particular. Algunas veces es necesario incluir mucho contexto y comentarios para entender de una forma completa una visión determinada de la historia. Cuando aplicamos las gráficas a los datos, estas permiten “ver” a la audiencia ciertas ideas que permanecían escondidas ocultas en las filas y columnas de las tablas, como por ejemplo patrones o y valores atípicos[pic 3]

fig.1: El storytelling como técnica descriptiva a la interpretación de datos

  1. Análisis cuantitativo.

El análisis cuantitativo del surtido es una metodología matemática descriptiva que busca llevar a la inferencia y al análisis prescriptivo estadístico. En él se toma cada producto o unidad en existencia y se analiza los comportamientos de esta unidad en contra de cada variable en observación, las cuales en su gran mayoría tienen que ver con la rotación del stock. (aunque las otras variables pueden ser las ventas, la rotación de los productos, el margen, la rentabilidad y el beneficio que cada producto genera). [pic 4]

Esa información contenida en las bases de datos es el fundamento más básico de un data warehouse, que en sí ha sido la principal herramienta de análisis cuantitativo durante los últimos veinte años. El concepto del data warehouse en sí es tridimensional (en el sentido de que los análisis son multivariable, como en el ejemplo arriba de clientes, tiempo y productos), siendo el análisis del “cubo” mediante OLAP la principal forma de operación de esas bases de datos.

Antiguamente ese exceso de información resultante era separado por valores .csv y las pocas herramientas de presentación de los datos eran miserablemente difíciles de implementar y usar (¿Quién no se acuerda del magnífico Microsoft Data Analyser del Office XP?). En ese sentido, uno de los pioneros en el reporte de datos es el aclamado Crystal Reports, consolidado como uno de los campeones de la industria.

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Fig 2: Una de las primeras herramientas de análisis de datos llevadas al ambiente “Desktop”, el MS Data Analyser presentado en el 2001, ya era capaz de generar scorecards.

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El análisis cuantitativo toma una serie de kpis en la construcción del scorecard, siendo los análisis de la rentabilidad, margen comercial, ventas, rotación, análisis de beneficios y gestión de bodega los principales macro indicadores a dar la cara en el cuadro de mando. Naturalmente existen cientos de otras razones, más o menos precisas y difíciles de calcular, pero por lo general se ha llegado al consentimiento de que es virtualmente imposible tener un cuadro de mando con más de 20 kpis al  mismo tiempo, por un tema de cómo llevar tanta información.

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