Las empresas tienen los datos para responder preguntas interesantes sobre su negocio, pero quizá no se han planteado las preguntas adecuadas.

 

En los últimos años, muchas empresas han implementado soluciones móviles para asignar, realizar y supervisar el trabajo de campo de su personal. En términos generales, estas soluciones permiten configurar un proceso de trabajo en campo, asignar tareas al personal y dar seguimiento a la realización de éstas.

Un valor agregado importante es que ahora las empresas pueden conocer con estas soluciones datos precisos de valor: ubicación y tiempos de ejecución. Datos bastante precisos para la realización de todas estas tareas.

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Muchas de las empresas que han implementado estas soluciones no son expertas en logística. El trabajo de campo es una consecuencia de su modelo de negocios, más que un área de especialización directa. Y ahora, después de haber invertido en estas soluciones, ¿cuáles son los resultados reales de negocio? Vale la pena hacerse la pregunta: ¿realmente se han cumplido las expectativas que originalmente se habían planteado?

En algunos casos, la respuesta es negativa o al menos no queda tan clara. ¿A que se debe? Yo pienso que sucede principalmente ahora que se cuenta con mucho más información acerca del detalle de la operación de campo. Sin embargo, hace falta el trabajo analítico que permita accionar cambios concretos derivados de la información generada.

No basta con saber, por ejemplo, dónde y cuándo se realiza cada actividad de campo. Hace falta el trabajo analítico –que, por ahora, requiere casi de forma indispensable de un experto que lo lleve a cabo– para extraer el verdadero valor de negocio que se espera.

Las empresas tienen los datos para responder preguntas interesantes sobre su negocio, pero quizá no se han planteado las preguntas adecuadas.

El esfuerzo empieza justamente por el planteamiento de esas preguntas junto con hipótesis educadas acerca de la posible respuesta. Ya con las preguntas e hipótesis planteadas, ahora sí, con los datos, trabajar de manera rigurosa en probar o negar esas hipótesis.

Por ejemplo, en un trabajo de campo de cobranza podríamos plantear lo siguiente:

  1. Pregunta: ¿Cuál es el número adecuado de visitas a nuestros clientes en mora?
  2. Hipótesis: A mayor número de visitas por gestor, la mora por cliente será menor.

Si la empresa ya cuenta con una solución móvil de gestión en campo razonablemente capaz, sabrá, al menos:

  1. Cuántas visitas realizó cada gestor, a qué hora y dónde.
  2. El resultado de cada gestión.
  3. Información acerca del perfil y características del cliente y de su crédito en mora.
  4. Crucialmente, el costo de cada visita.

Con estos datos se puede explorar la hipótesis planteada. ¿Realmente el maximizar las visitas maximiza la recuperación? Es fundamental que el trabajo analítico se haga con el máximo rigor matemático-estadístico posible.

Esperaríamos que como resultado del análisis podamos encontrar recomendaciones probables, es decir, que se puedan probar en un experimento. Un experimento significa que para una porción del trabajo de campo apliquemos las recomendaciones del análisis y comparemos el resultado con un grupo de control para validar las recomendaciones.

Es a través de este ciclo analítico-experimental que podremos obtener el retorno que esperamos al invertir en una solución móvil o incluso más allá.

 

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