HOSTELVENDING.COM 23/07/2024.- Aplicado este enfoque de gestión a la industria del café, ya hay fabricantes de máquinas y molinos que emplean datos de sensores integrados en sus equipos para supervisar el desgaste de los componentes y anticipar cuándo se requiere mantenimiento.
Sea en la industria que sea, cualquier empresa debe fundamentar sus decisiones estratégicas, operativas y tácticas en el análisis e interpretación de datos. Aunque es la distribución automática uno de los grandes ejemplos de estas innovaciones en cuanto a Big Data, siendo un gran ejemplo de cómo incorporar tecnologías avanzadas para la recolección, procesamiento y análisis de datos en todos los niveles de su estructura, utilizando herramientas como el Big Data, la IA o el Machine Learning. El objetivo principal es tomar decisiones más informadas y reducir la incertidumbre, optimizando así los procesos y mejorando los resultados.
Adoptar un modelo basado en datos parece ser un camino lógico y beneficioso para muchas empresas. El uso de datos ha de mostrado ser una ventaja competitiva, permitiendo a las compañías anticipar las tendencias del mercado, comprender mejor a sus clientes y optimizar sus operaciones.
Esta estrategia, además de optimizar la precisión en la toma de decisiones, aumenta la eficiencia operativa, reduce costes y abre nuevas oportunidades de negocio, según aseguran los expertos. Todo ello desemboca en la capacidad de reaccionar rápidamente a los cambios del mercado y de personalizar las ofertas para los clientes; y por ende, en una mayor satisfacción y fidelización.
Aplicando el data-driven en la industria cafetera
El café no es una excepción a este respecto: la industria ya está incorporando el data-driven en toda su cadena de negocio. Por ejemplo, existen ya diversos fabricantes de máquinas de café y molinos -también presentes en la industria de la distribución automática- que ya están incorporando datos de sensores integrados en sus equipos para trackear rasgos como el desgaste de los componentes, o el poder predecir cuándo se requiere mantenimiento.
Así, los datos recopilados se emplean para perfeccionar el diseño de los productos y crear máquinas que respondan mejor a las necesidades de sus clientes. De manera similar, muchos tostadores ya han implementado sistemas de monitoreo en tiempo real que recogen información sobre la temperatura, el tiempo y otros factores cruciales durante el proceso de tueste. Estos datos se analizan para identificar patrones y optimizar los ajustes, lo que produce lotes más uniformes y un sabor más consistente.
Tal y como recogen desde el Fórum del Café, en la gran distribución del café, el uso del enfoque basado en datos se centra, principalmente, en analizar patrones de consumo para optimizar los inventarios. Utilizando datos sobre preferencias, estas empresas pueden personalizar ofertas y mejorar la experiencia del cliente, aumentando así las ventas. Asimismo, en todos los casos, el análisis de datos sobre precios y tendencias del mercado ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas sobre la fijación de precios y la selección de productos.
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