Trabajo de Grado – Primer Semestre 2021
Trabajo de Grado en la Modalidad de Proyecto Líder Código del Trabajo: M13
Inclusión de Business Intelligence en la Toma de Decisiones de Beauty E-Commerce: De los Datos a la Acción.
1 Alumno de la Carrera de Administración, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, 110231, Colombia
2 Profesor Docente Monitor, Departamento de Administración, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, 110231, Colombia
Abstract: The implementation of business intelligence is essential in any enterprise; due to the great value it represents in decision-making and data analysis. Although the e-commerce department at L'Oréal has experienced a great progress thanks to the COVID-19 situation, the dynamism and fast- paced environment has led to an overlooking of modern practices of data collection, transformation, analysis, and the choice of traditional and barely automated methods. The purpose of this project is to enter business intelligence tools and practices that led to accurate decision-making and data analysis. This was done through a deep research, where different theories and resources were analyzed to have clarity in the way in which business intelligence practices will be established. The implementation process was highly educational and productive, which resulted in a complete modernization and automation of the data storage and transformation processes, as well as new tools and visual aids that will optimize and greatly improve decision-making and generation of strategies in the e-commerce of L'Oréal Colombia. This project leaves a long way to explore and allows the next managers to investigate and apply new methodologies that contribute to the performance of the company.
Keywords: decision-making; business intelligence; data transformation; excel; power BI.
Resumen: La implementación de la inteligencia de negocios es fundamental en cualquier empresa, debido a la gran ayuda que esta representa en la toma de decisiones y en el análisis de datos. El área de e-commerce en L’Oréal ha visto una gran evolución gracias a la coyuntura del COVID-19 pero este dinamismo ha hecho que se pasen por alto prácticas modernas de recolección, transformación, análisis y presentación de data, y que se opte por métodos tradicionales y poco automatizados. El propósito de este proyecto es de incursionar prácticas y herramientas de business intelligence que faciliten la toma de decisiones acertada y el análisis de datos. Para realizar esto, se llevo a cabo un proceso de investigación profundo, en donde se analizaron distintas teorías y recursos para tener claridad en la forma en la que se establecerán dichas prácticas de inteligencia de negocios. El proceso de implementación fue sumamente educativo y productivo, el cual dio como resultado una modernización y automatización completa de los procesos de almacenamiento y transformación de data, así como nuevas herramientas y ayudas visuales que optimizarán y mejorarán en gran medida la toma de decisiones y generación de estrategias en el e-commerce de L’Oréal Colombia. Este proyecto deja mucho camino por explorar y permite a los próximos responsables investigar y aplicar nuevas metodologías que aporten al rendimiento de la empresa.
Palabras claves: toma de decisiones; inteligencia de negocios; transformación de data; Excel; power BI.
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1. DIAGNÓSTICO Y ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN
1. 1. Dimensión de la Entidad
L’Oréal es la empresa número uno en la industria de belleza y cosméticos. Fue fundada Francia, en el año 1909 por Eugéne Schueller, en donde empezó siendo una pequeña compañía dedicada a los tintes de coloración capilar para mujeres.
Actualmente L’Oréal emplea a más de 88,000 empleados, los cuales desempeñan todo tipo de funciones en cuatro divisiones: División de Productos de Consumo Masivo, División Cosmética Activa, División de Lujo y División de Productos Profesionales. Los ejes principales que manejan estas divisiones se centran en maquillaje, coloración y cuidado capilar, cuidado de la piel, protección solar, cuidados para hombre y perfumes. Estas divisiones comercializan 36 marcas y miles de productos en más de 150 países a nivel mundial. Los canales de venta de L’Oréal son sumamente amplios, estos van desde grandes superficies, salones de belleza, hasta centros dermatológicos especializados y D2D.
Las ventas de la empresa sumaron casi €30 billones en 2019, pero debido a la contingencia actual ocasionada por el COVID-19, se evidenció una caída de estas, reportando al 30 de septiembre de 2020, un total de €20.11 billones (-7.4%) (L’Oréal Finance, 2020).
Debido a la amplia gama de productos que ofrece L’Oréal, no se puede encasillar a sus competidores dentro de una sola industria. En la industria de cosméticos y belleza, los principales competidores son Estée Lauder, Dior y Chanel, mientras que, en la industria de productos de consumo masivo, existe una gran competencia con empresas como P&G y Unilever.
Sin embargo, las ventas de productos cosméticos/de belleza si se han podido filtrar, y no sorprende que L’Oréal ocupe el primer puesto. La revista especializada Beauty Packaging publicó en 2020 el listado de las Top 20 Beauty Companies, en donde L’Oréal lidera con $27.2B, seguida por Unilever ($21.3B), Estée Lauder ($11.8B), P&G ($11.8B) y Coty ($7.7B).
De acuerdo con el portal de datos Statista, el market share en 2019 de L’Oréal se constituyó de la siguiente manera: 10% en Asia/Pacifico, 13% en Norteamérica, 20% en Europa Occidental, 8% en América Latina, 13% en Europa Oriental y 10% en África/Medio Este. Por otro lado, dentro de las marcas cosméticas más valoradas a nivel mundial en 2020, L’Oréal Paris ocupó el primer lugar, con un brand value de $11.75B. Esta estuvo por encima de marcas competidoras como Gillette ($8.48B) de P&G, Estée Lauder ($6.29B), Pantene ($5.58B) de P&G. Vale mencionar que la marca Garnier, también perteneciente a la familia L’Oréal, ocupó el décimo puesto, con un valor de $4.66B. (Statista, 2020)
L’Oréal Colombia está presente en el país desde 1993. Actualmente emplea a más de 860 personas, cuenta con 15 marcas de 3 divisiones (CPD, DCA y DPP) y tiene una de las 12 plantas que posee el grupo con emisiones de carbono cero. En 2015 L’Oréal adquirió la compañía Laboratorios Cosméticos Vogue, adquiriendo una gran ventaja gracias a la primera marca local de su portafolio.
1.2. Dimensión del área de practica
La práctica actualmente está ubicada dentro del área digital de la empresa. Dentro de esta se maneja todo lo relacionado con e-commerce, marketing digital, ventas y relacionamiento con e- retailers, activaciones de marca, entre otras. El equipo digital está compuesto por 17 personas, las cuales se dividen en las tres divisiones (CPD, DCA y DPP) y otras que trabajan en Corporate. Las personas pertenecientes a esta subárea trabajan, apoyan y gestionan funciones con las tres divisiones.
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Las ventas del área digital representan aproximadamente el 8% de las ventas totales de L’Oréal Colombia. Esta área de e-commerce ha experimentado un crecimiento exponencial desde que comenzó la pandemia y cuarentenas en el país, ya que, gracias a todos los esfuerzos realizados por el departamento digital, las ventas por medios digitales tuvieron un aumento casi del 250%. Esto trajo consigo un sinnúmero de retos y oportunidades de mejora para toda la compañía.
Más en detalle, las funciones del estudiante se dividen en 1) realizar el reporte y conciliación de ventas mensualmente de todos los e-retailers estratégicos de L’Oréal, 2) realizar codificaciones de productos para las páginas web de los clientes, 3) apoyar la incursión, alimentación y desarrollo de Power BI, 4) efectuar las órdenes de compra erradicadas por parte de los e-retailers, 4) dar apoyo en el nuevo proyecto Be Gurú.
La comunicación asertiva transversal en la compañía es fundamental para asegurar el efectivo cumplimiento de todos los objetivos propuestos. Teniendo en cuenta la situación de teletrabajo, esto se logra por medio de la plataforma Teams, en donde a través de videoconferencias, llamadas, chat y el correo electrónico, los mensajes son transmitidos de forma amigable y comprensible, sin perder la pertinencia, puntualidad y orden. Todo lo relacionado con archivos, contenido, reportes y carpetas se realiza por medio de OneDrive, en donde todos los miembros de la organización tienen acceso a la nube, con el fin de asegurar una disponibilidad de la información efectiva. Los asuntos operativos y de gestión son administrados por SAP, E-Force y Compass.
Las tareas que se desempeñan en el área de prácticas suelen asignarse de dos formas. En primer lugar, los colaboradores tienen funciones permanentes que deben realizar todos los días. Pero también existen las responsabilidades que surgen esporádicamente, las cuales tienden a ser urgentes o provenientes de otras áreas que requieren el apoyo del equipo digital. Con respecto a la toma de decisiones, en cada proyecto se suele asignar un grupo pequeño de responsables, los cuales reportan directamente con Lina Orozco, la CDMO (Chief Digital Marketing Officer).
Los valores corporativos de L’Oréal se caracterizan por ser los mismos a nivel mundial. No importa si se está ubicado en China o en Argentina, estos serán idénticos. Estos valores se centran en cuatro pilares: integridad, respeto, transparencia y coraje. Estos valores están bajo la sombrilla de un valor universal que prima en la compañía, la ética. L’Oréal ha invertido una gran cantidad de recursos de todo tipo en promover la ética en todas sus sucursales. Incluso han creado una plataforma sumamente intuitiva con diversos cursos de ética, responsabilidad y compliance.
La cultura de trabajo en esta compañía es sumamente flexible. Partiendo desde los horarios de trabajo hasta el código de vestimenta. Adicional a esto, se tiene una fuerte cultura incluyente, en donde todas las personas son bienvenidas, sin importar su nacionalidad, religión, orientación sexual/política, etc. En L’Oréal se fomenta en gran medida el espíritu emprendedor, ya que se valora mucho a las personas que son arriesgadas, propositivas, proactivas y empoderadas de sus funciones.
1.3. Diagnóstico del área DOFA
Fortalezas:
• Fuerte presencia local de las marcas en la cultura y consumo colombiano.
• Amplio número de e-retailers y puntos de venta virtuales, lo cual aumenta la exposición de los productos hacia los consumidores.
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• Personal humano capacitados, jóvenes y preparados, los cuales conocen de primera mano las tendencias virtuales en el mercado.
• Productos de alta calidad.
• Robusta inversión en mercadeo.
Oportunidades:
• Obtener acuerdos y alianzas estratégicas con nuevos y existentes clientes potenciales.
• Incremento en la tendencia de consumo virtual por parte de la población colombiana.
• Mayor migración virtual por parte de tiendas por departamento y grandes superficies.
• Tendencias de maquillaje orientadas a productos para los ojos, rostro, uñas y cejas, debido a la coyuntura del COVID 19.
Debilidades:
• Poco aprovechamiento de la planta de producción de L’Oréal en términos de ventas virtuales (no hay despacho de productos, ventas directas desde la página web de la compañía).
• No cuenta con portal propio de ventas (Página web)
• Poco desarrollo en términos de business intelligence y analytics.
• Equipamiento relativamente viejo.
Amenazas:
• Alta competencia en términos de productos de belleza y cosméticos.
• Competidores también están presentes en las páginas de los e-retailers.
• Competidores aplican de mejor forma las economías de escala y transformación digital.
• Coyuntura del COVID 19 ha afectado el consumo de cosméticos.
• Competidores cuentan con canales de venta virtuales propios (página web).
• Tendencia a consumir nuevos productos orgánicos, producidos localmente.
Cruce de variables
1. Potencialidades (fortalezas + oportunidades): Teniendo en cuenta el posicionamiento solido de L’Oréal Colombia en el mercado colombiano (top of mind de los consumidores y presencia de productos en numerosos canales), junto a la tendencia creciente del consumo vía internet, L’Oréal podría desempeñarse de forma muy positiva si enfoca recursos significativos en desarrollar sus estrategias a través del canal moderno. Esto se podría realizar por medio de:
• Nuevos acuerdos comerciales con los retailers los cuales aseguren mejores rendimientos en las ventas e insights sobre el comportamiento de dichos resultados (informes sobre preferencias de los consumidores, mapas de calor, productos más y menos solicitados, etc)
• Ejecutar campañas de marketing digital las cuales resulten provechosas para atraer nuevos consumidores y creen mayor awareness en el público, lo cual ayudará a las marcas de L’Oréal a destacarse dentro de la vasta competencia.
2. Limitaciones (debilidades + amenazas): Una de las limitaciones más grandes que se encuentran en L’Oréal es la falta de un canal de venta propio, más aún teniendo en cuenta que se podría utilizar la planta de producción y almacenamiento que ya poseen. Esto vulnera a la empresa con respecto al mercado ya que la mayoría de los competidores de cosméticos y productos para el cuidado de la piel tienen sus canales de venta propios funcionando a la perfección. Contar con un e-commerce propio ayuda a ahorrar costos, gestionar un CRM más preciso y exacto, administrar la logística y operatividad propia, analizar las ventas y comportamiento del consumidor en tiempo real, entre muchos otros beneficios. L’Oréal podría beneficiarse de todo esto si contara con su propio portal de ventas, sumándole los existentes de los distintos e-retailers.
3. Riesgos (fortalezas + amenazas): Un riesgo que puede enfrentar L’Oréal es que, a pesar de su fuerte posicionamiento en la cultura colombiana, cada vez coge mayor fuerza y representatividad el segmento de consumidores que prefieren productos producidos localmente, con ingredientes orgánicos y provenientes de emprendimientos, no
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corporaciones. Teniendo en cuenta esto, si L’Oréal no direcciona sus esfuerzos de marketing a responder y contraargumentar estos cambios en las preferencias del mercado, puede que empeore su brand equity y terminen perdiendo una base importante de consumidores.
4. Desafíos (debilidades + oportunidades): L’Oréal no tiene el mayor desarrollo en términos de infraestructura, analítica y autonomía, pero la tendencia de consumo y la competencia demuestran que es necesario desarrollar las herramientas y estrategias virtuales al máximo para poder permanecer en los primeros puestos de la industria. Es por esto que uno de los desafíos más grandes de L’Oréal es potencializar sus habilidades y know-how en términos de e-commerce, para continuar liderando el mercado de cosméticos y cuidado de la piel en Colombia.
5 Fuerzas de Porter
• Poder de negociación de los clientes: Esta fuerza se puede considerar alta ya que en la industria de la belleza los consumidores tienen el poder de elegir dentro de muchas alternativas sus productos deseados. Adicional a eso, los consumidores son sumamente exigentes con la relación precio-calidad, por lo que las empresas deben asegurarse de ofrecer productos de altísima calidad a precios competitivos.
• Poder de negociación de los proveedores: Se puede considerar como media, ya que, si bien hay una considerable base de proveedores que surten los mismos materiales, aquellos que logran proveer una calidad superior a precios atractivos son los que se quedan con los negocios. Adicional a esto, las relaciones con los proveedores suelen ser a largo plazo ya que las empresas confían en aquellos que desde siempre les han dado buenos resultados.
• Amenaza de entrada de nuevos competidores: Es baja ya que la industria de la belleza y los cosméticos es una que lleva muchos años funcionando, por lo que los competidores actuales tienen recursos muy robustos, posicionamiento muy fuerte y relaciones sumamente estrechas. Para empresas entrantes es muy complicado comenzar a competir frente a las existentes debido a toda la experiencia, conocimiento, recursos y posicionamiento que les llevan de ventaja.
• Amenaza de nuevos productos sustitutos: La industria de la belleza es una que cuenta con grandes avances e innovaciones tecnológicas, por lo que cada vez se desarrollan nuevos productos que pueden sustituir a los de la competencia. Debido a esto se considera alta la amenaza de nuevos productos sustitutos.
• Rivalidad entre los competidores: Esta fuerza termina siendo fruto de las cuatro anteriores, por lo que se considera alta. Hay competidores con una gran cantidad de recursos, conocimiento, desarrollo tecnológico y posicionamiento, por lo que cada uno de ellos optan por entregar el mejor producto disponible en el mercado. Esto resulta en un gran portafolio de productos disponibles masivamente a todo el mercado, de diversas marcas y con distintos beneficios. Las compañías luchan constantemente con sus esfuerzos de marketing y ventas para poder sobresalir entre los otros.
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Con este proyecto líder se busca efectuar prácticas y soluciones de Business Intelligence, con el fin de que ayude a la toma de decisiones efectiva en el e-commerce de L’Oréal. Esto se logrará inicialmente innovando los métodos retrógrados mediante los cuales la empresa recolecta, analiza e interpreta sus ventas digitales actualmente. Los procesos empleados para llegar a un análisis y toma de decisiones con respecto a las ventas es sumamente tedioso, ineficiente, poco moderno y manual.
Esto deja como consecuencia distintos aspectos que resultan cruciales para la eficiencia del equipo:
1) Poca interpretación y análisis de los resultados de venta, 2) demora de los tiempos en los que se reportan las ventas mensuales, 3) facilidad de cometer errores debido a la manualidad en las
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operaciones y 4) presentación de datos y ventas no es visualmente atractiva ni significante. Estas consecuencias afectan a toda la empresa transversalmente ya que la relevancia del e-commerce, teniendo en cuenta la pandemia, es sumamente alta para L’Oréal, por lo que es necesario eliminar cualquier delay o inconveniente que afecte la efectividad de los procesos.
Al profundizar más sobre las actividades que se van a llevar a cabo para darle frente a esta problemática, se encuentra con que las herramientas existentes en el mercado relacionadas a business intelligence son abundantes, y su nivel de complejidad va desde casi nulo hasta uno que requiere experticia considerable. Debido a la corta duración de las prácticas empresariales (seis meses), junto a la restricción de programas que se permiten utilizar al interior de la empresa, no se implementaran herramientas que requieran de adquisición de licencias distintas a las ya existentes o un proceso de capacitación muy dedicado y minucioso. Sin embargo, esto no quiere decir que no haya herramientas que permitan mejorar los problemas previamente mencionados.
En primer lugar, el paso más fundamental que se debe llevar a cabo para poder implementar tácticas de inteligencia de negocios es centralizar la data existente y establecer un formato único a los distintos reportes con los que se disponen. Esta acción de centralizar la información de la empresa es fundamental en todo proyecto de BI ya que en primer lugar asegura que los datos se encontrarán en un solo lugar, lo cual aumentará el orden de la información y evitará una pérdida de grandes cantidades de tiempo y productividad en la que se incurre cuando no hay orden en dichos archivos y bases de datos.
Adicional a esto, establecer un formato único a la información que se va a accionar permite simplificar los procesos que se ejecutarán en etapas posteriores. Este paso de transformación de data puede parecer sumamente tedioso, complicado y demandante de tiempo, pero existen herramientas que lo facilitan mucho. La primera herramienta perteneciente al business intelligence que se utilizará para recolectar y transformar la información existente es Power Query. Esta herramienta permite obtener datos de múltiples fuentes (archivos de Excel, carpetas, Wikipedia OneDrive, SQL, JSON, internet y muchos otras). Ver anexo 2 para la lista ampliada de fuentes de datos disponibles. Asimismo, esta poderosa herramienta permite editar los distintos datos con los que se van a trabajar para poder unificarlos y manipularlos todos en un mismo formato. Realmente es indispensable en las primeras etapas de un proyecto de business intelligence. Power Query se utiliza tanto en Excel como en Power BI.
En segundo lugar, Excel también es una herramienta sumamente fundamental para ejecutar todas las etapas de business intelligence, por lo que también se utilizará en este proyecto de grado.
Después de haber obtenido la data por medio de Power Query, Excel permite agrupar y analizar la información por medio de tablas dinámicas, sacar cálculos entre la información provista, realizar análisis de hipótesis, presentar gráficamente la información recolectada e infinidades de acciones adicionales, las cuales son difíciles de mencionar todas en un solo escrito.
Por último, Power BI y Tableau son dos softwares altamente capaces de presentar y visualizar la información, KPIs y datos, incluso también permiten hacer distintos cálculos entre los diferentes campos. Estas plataformas permiten crear grandes variedades de gráficas, tablas, mapas de calor, termómetros, entre muchas otras variedades de herramientas visuales que permiten analizar la información de forma más adecuada y llegar a una toma de decisiones precisa. La forma en la que estas plataformas permiten agrupar las distintas herramientas visuales y presentar los resultados es a través de dashboards y reportes interactivos e intuitivos (ver anexo 3 para ejemplos de estas herramientas visuales).
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2.1. Pregunta Problema
¿Cómo se puede incursionar soluciones modernas de Business Intelligence con el fin de mejorar la toma de decisiones en el e-commerce de L’Oréal?
3. ANTECEDENTES
3.1. Antecedentes Externos
Los casos en los que la inteligencia de negocios ha ayudado a las empresas a tomar mejores decisiones, ahorrar miles de horas de trabajo ineficiente y recortar gastos, son innumerables. Los beneficios que otorgan estas dos prácticas -muy similares entre sí- están en todo tipo de organizaciones, desde pequeñas pymes hasta multinacionales.
Chipotle Mexican Grill, una cadena de restaurantes con más de 2400 puntos de venta a nivel mundial, ha sido uno de los miles beneficiados de implementar business intelligence avanzado. Estos sufrían una descentralización de información la cual no les permitía observar y analizar de forma efectiva las ventas, despachos e inventario de sus productos en sus tiendas de Estados Unidos. Esto les ocasionaba una demora en el planteamiento y creación de estrategias, debido a que cada región o sucursal tenía su propia central de datos las cuales tenían que ser posteriormente unificadas. Después de que Chipotle decidiera incursionar a fondo en la inteligencia de negocio, lograron que la organización tuviera acceso a toda la data de forma inmediata y centralizada. Esto conllevo a que los reportes y entregas de estrategias para el mercado se triplicara mes a mes, ahorrando miles de horas de trabajo y de demoras. (Tableau, n.d.)
Por otro lado, Coca-Cola Bottling Company (CCBC) es el aliado independiente de embotellamiento más grande de Coca-Cola. Esta compañía tiene que estar sumamente alineada con los reportes de ventas, envíos y operaciones que gestiona Coca-Cola, ya que son su aliado estratégico principal en términos de empaque de producto. Para una compañía que no tiene la infraestructura de Coca-Cola es complicado llevar mediciones en tiempo real de sus operaciones sin utilizar alguna práctica de inteligencia y analítica de negocios. CCBC fue consciente de esto. Estos pasaron de reportar manualmente, lo cual generaba inmensas demoras, fallas e incoherencias de información, a poder centralizar y automatizar toda su base de datos. Con esto lograron acceder a data de ventas y operaciones en tiempo real, lo que al final termino siendo significativos e innovadores dashboards, recopilando toda la información de CRM que termina en manos del equipo de ventas. Dicha información ya estaba traducida, convertida y lista para ser accionada con estrategias efectivas e inteligentes. Esto termino ahorrándole más de 260 horas al año a toda la organización. (Tableau, n.d)
Dentro de la industria de cosméticos y belleza, la inteligencia de negocios también ha marcado un antes y después en términos de estrategias, generación de data valiosa y modernización en los procesos promocionales de sus productos. Marcas como Mac Cosmetics, Urban Decay, Chanel, Maybelline, NYX e incluso L’Oréal, han estado implementando tecnologías disruptivas las cuales, por medio de inteligencia artificial y realidad virtual, permiten a los consumidores probarse sus diversos cosméticos y productos para el cabello de forma virtual. De esta forma, los posibles compradores podrán saber como lucen con los distintos tonos y colores de los productos sin tener que salir de su casa; aspecto que es aún más relevante en esta realidad de pandemia. Si bien el hecho de poder “maquillarse de forma virtual” es un avance tecnológico sumamente disruptivo para la industria cosmética, el trasfondo del potencial de este tipo de tecnologías va más allá. Al momento en el que un cliente potencial prueba los productos de una marca de cosméticos de forma virtual, una infinidad de información queda registrada en la base de datos de la empresa. Por
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ejemplo, las preferencias de tonos de la mayoría de las personas que realizan el virtual try-on (prueba de maquillaje virtual), las combinaciones de productos que las personas escogen (un tipo de labial con una referencia específica de pestañina), el tono de piel de los usuarios e incluso la ubicación de estos. El alcance de estas herramientas y de esta información es sumamente amplio, en donde se pueden realizar todo tipo de análisis de hipótesis, experimentos, promociones y estrategias con base en la información que se recolecto por medio de estas herramientas tecnológicas. Además de que estas herramientas han tenido un impacto positivo en la percepción de los consumidores frente a las marcas que ya las implementa, dichas empresas también ya han podido beneficiarse de estas prácticas vanguardistas, ya que ahora pueden desarrollar estrategias fundamentadas en insights sumamente precisos y valiosos de sus consumidores. Esta tendencia es una de las mas innovadoras y modernas que se está utilizando actualmente con relación a la inteligencia de negocios.
3.2. Antecedentes Internos
Si bien en el área digital de L’Oréal Colombia no se implementan todavía las prácticas de BI (business intelligence) y BA (business analytics) más avanzadas, ya se ha empezado a incursionar la plataforma Power BI en los reportes mensuales y anuales de los retailers. Esto lo ha creado una persona con conocimientos en este programa, y ha generado reportes mucho más visuales y dicientes.
Los scorecard que están actualmente disponibles muestran gráficamente cuales fueron los principales vendedores por división, las principales marcas vendidas y la participación de ventas de cada división en la empresa. Esto es un buen comienzo en la implementación de inteligencia de negocios en L’Oréal. El inconveniente con estas prácticas ya existentes es que no todo el equipo está alineado para que la información se encuentre centralizada y tampoco es de mucho entendimiento.
4. JUSTIFICACIÓN
La toma de decisiones en una empresa debería ser fundamentada en conclusiones y análisis claros, visibles para toda la organización, los cuales sirvan para prevenir errores y asegurar una ejecución exitosa de las estrategias. Para lograr esto, los procesos deben ser sumamente automáticos, modernos y apalancados en herramientas de vanguardia. Las conclusiones y análisis vienen de aquello que comunican los consumidores sobre sus preferencias, comportamientos y hábitos de consumo. Indirectamente ellos ya lo hacen, por medio de su patrón de compras, comportamiento en redes sociales, preferencias por ciertas marcas, entre otros. Es sumamente importante que dentro de L’Oréal se sea consciente de que dichos comportamientos y hábitos se presentan en forma de datos, y que, con la correcta gestión, manipulación y transformación de datos en información, y de información a conocimiento/insights, se puede ser más competitivo y tomar mejores decisiones a nivel organizacional. Al fin de cuentas, las estrategias de la empresa terminan fundamentándose en comportamientos, necesidades y preferencias reales de sus consumidores. Esto conlleva a un camino de éxito, con panoramas y conocimientos clave sobre el entorno y los consumidores.
Una de las diversas formas en las que los clientes manifiestan sus preferencias, hábitos y tendencias, es por medio de las compras que ellos realizan. Ellos están en constante interacción con los productos de L’Oréal, lo cual deriva en una gran cantidad de ventas, por medio de diversos canales, en distintas fechas y en cantidades volátiles. Toda esta información que el cliente proporciona a través de sus compras es sumamente enriquecedora para todos los equipos de la empresa, por lo que es indispensable que se ejecuten prácticas y soluciones cien por ciento efectivas, que deriven en una recolección, análisis e interpretación de datos significante.
Previamente se explicó las razones generales por las cuales es indispensable contar con
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inteligencia de negocios en L’Oréal, pero teniendo en cuenta que el proyecto se realizará únicamente dentro del área de e-commerce, es necesario revisar las implicaciones que tiene estar desactualizado en prácticas de inteligencia de negocios en esta división de la empresa.
La poca implementación de business intelligence deja grandes consecuencias dentro del e- commerce de L’Oréal. En primer lugar, toda la manualidad en la que se llevaban los procesos de recopilación, consolidación y reportaje de las ventas, sumado a la poca estructuración y presentación visual ocasionaban grandes demoras en la entrega de los resultados mensuales de e- commerce. Por ejemplo, los resultados del cierre de diciembre (31 de diciembre) se reportaron un mes después, es decir, en febrero. Esto ocasiona una gran desalineación y falta de coordinación entre el equipo digital con el resto de la compañía, lo cual puede afectar las estrategias que se quieran llevar a cabo en el mes siguiente. Con las nuevas prácticas de business intelligence que se aplicarán se espera reducir este tiempo de reportaje en un 50%, es decir, reportar a mitad del mes siguiente. Si no se corrigieran los errores que se comenten actualmente, las propuestas estratégicas que se quieran ejecutar a principios del mes no tendrán formas de comparación inmediata vs el mes pasado debido a los cuellos de botella ya mencionados.
Adicional a esto, el hecho de que la información y data de e-commerce esté descentralizada y separada, ocasiona que no se puedan analizar los resultados. Si la información se almacena en distintas ubicaciones, es imposible realizar comparaciones entre retailers, periodos de tiempo, marcas, etc. Al no poder analizar y accionar la información con la que se dispone, prácticamente se está desperdiciando toda la data valiosa que cada mes se genera. Esto afecta inimaginablemente la toma de decisiones ya que no se puede evidenciar tendencias, caídas, alzas, comportamientos, etc., las cuales sirven para emplear estrategias y acciones que hagan mejorar el rendimiento del área.
Asimismo, los resultados de e-commerce no se presentan de forma intuitiva, sencilla ni relevante, debido a la falta de estructuración y centralización de la información. Esto también lo ocasiona la falta de una plataforma en donde se reúna toda la información que permita visualizar el comportamiento de las ventas digitales. La capacidad interpretación de dichos resultados se limita mucho al no contar con herramientas y técnicas que comuniquen lo sucedido mes a mes.
5. REVISIÓN DE LA LITERATURA 5.1. Marco Conceptual
1. Business Intelligence: Combinación de tecnología, herramientas y procesos que permiten transformar los datos almacenados en información, esta información en conocimiento y este conocimiento dirigido a un plan/estrategia comercial. (Data Warehouse Institute)
2. Análisis de datos: El proceso de examinar información, especialmente por medio de un computador, con el fin de encontrar algún descubrimiento en específico o para ayudar en la toma de decisiones. (Cambridge Dictionary)
3. Power BI: Es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores que trabajan de forma conjunta para convertir las fuentes de data no relacionadas en insights coherentes, interactivos y visualmente inmersivos. (Microsoft)
4. Big Data: Conjuntos de datos de mayor tamaño y complejidad, procedentes de nuevas fuentes de información. Estos datos contienen una gran variedad, se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. (Oracle)
5. Internet of Things (IoT): Agrupación e interconexión de dispositivos y objetos a través del internet, en donde todos pueden ser visibles e interaccionar. (Deloitte)
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5.2. Marco Teórico
Business Intelligence (o Inteligencia Empresarial) es un concepto del que se habla frecuentemente en todas las organizaciones, sea cual sea el departamento que se esté mirando. Es indispensable para la toma de decisiones y el análisis de datos, como ya se ha mencionado. Sin embargo, no todos tienen la noción del origen de dicho concepto, y se cree que esto fue hace mucho más de lo que la mayoría creería. Richard Miller Devens, en su trabajo Cyclopedia of Commercial and Business Anecdotes (1865) usó el término “business intelligence” para describir la forma en la que un banquero comprendía cuestiones políticas, externalidades, y al mercadeo en sí antes que sus competidores (Heinze, 2020). Casi cien años después, el articulo “A Business Intelligence System”
publicado por el científico de sistemas de IBM, Hans Peter Luhn hizo que el potencial de business intelligence fuera reconocido. Este lo describía como “un sistema automático, desarrollado para desglosar información de interés para cualquier tipo de organización” (Luhn, 1958).
La época actual, sumamente tecnificada y automatizada, trajo consigo una generación de información constantemente abundante, inundando a las empresas de datos y actividades de sus consumidores. Desde las páginas seguidas en las redes sociales, hasta el tiempo que se pasa en una página web de una aerolínea, todo es información para las empresas, la cual, si se utiliza y analiza bien, puede direccionar y afinar la toma de decisiones y entregar mejores resultados. Las interacciones permanentes e intensas de los consumidores con el mercado y las industrias conllevan a las empresas a estar en la vanguardia con la gestión de esta información. De ahí se derivan diversas prácticas, las cuales han sido tratadas por académicos, y se mencionaran a continuación.
El alto volumen de datos que reciben las empresas en su día a día ha sido tema recurrente hasta ahora en este escrito, esto recibe el nombre de Big Data. Hay muchas definiciones de “big data”, las cuales dependen de la persona, su profesión y sus intereses con esta. Sin embargo, la mayoría de las definiciones la presentan como la creciente habilidad tecnológica para capturar, agregar y procesar un gran volumen, velocidad y variedad de datos (Agnelluti, 2014). La big data se encuentra presente en todas las industrias y abarca un amplio espectro de operaciones y actividades, una de esas se ve presente en la inteligencia de negocios. Las dimensiones de la información son tan masivas, en todos los aspectos, que la cantidad de información recibida, la continuidad en la que esta llega y las diversas características que la componen no pueden ser procesados usando prácticas tradicionales (Agnelluti, 2014). Esto deriva en una segunda teoría llamada “The Three Vs”. Doug Laney, en una publicación investigativa de MetaGroup introdujo este concepto en el mundo de Big Data. Las Tres Vs hacen referencia al volumen, velocidad y variedad de data a la que las empresas tienen que enfrentarse (Wigmore, 2020).
En la actualidad, todas las interacciones y acciones de los consumidores en la web quedan registradas y es posible monitorearlas y analizarlas. Esto ya se ha mencionado previamente. Sin embargo, el internet ha trascendido más allá de Google, Facebook, Instagram, Netflix u otra plataforma mundialmente reconocida. La conectividad está presente incluso en los objetos y pertenencias que físicamente nos rodean. Esto se denomina Internet of Things (IoT). El internet de las cosas es un término que se utiliza para describir las tecnologías, sistemas y principios de diseño asociados a la creciente tendencia en la que los objetos físicos están interconectados con el Internet (Holler et al. 2014). Algunos ejemplos sencillos para entender en la práctica el IoT pueden ser:
• Smart watches
• Automóviles conectados al internet
• Casas inteligentes
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• Internet Industrial
El último ejemplo, también llamado Industrial Internet of Things, aplica perfectamente al tema que se está tratando. Este se refiere a nuevas herramientas de sensores, software y analítica de big data que permite crear un entendimiento y análisis profundo frente a la información recolectada.
La importancia del Internet of Things recae en la capacidad de llevar registro y recolectar información sobre las actividades y comportamientos de los usuarios. Entre más dispositivos estén conectados a la red, existirá mucha mayor variedad de insights que se pueden recolectar a partir de su comportamiento (hábitos de consumo, periodos de actividad, preferencias, proyecciones de inventario, entre otros). Un mayor entendimiento de la complejidad de los sistemas, economías de escala y métodos que aseguran la interconectividad, junto a los impulsores claves de negocio, dan pie a una implementación efectiva de herramientas que ayuden a dar comprensión a distintos patrones, insights y factores puntuales sobre los consumidores (Holler et al. 2014).
Orientado al e-commerce, IoT puede resultar de mucha ayuda en diversas áreas. Por un lado, puede dar mucho valor en temas de tracking y logística, ya que permite llevar registro en tiempo real de los despachos, envíos, demoras y avances en las ordenes de los consumidores. Asimismo, permite automatizar los procesos de inventario, recibir alertas sobre falta de stock y actualizar los estados de sus bodegas. Por otro lado, el internet de las cosas puede apoyar mucho los procesos de diseño de página web, junto a la UX (experiencia de usuario), ya que permite vincular distintos dispositivos (celulares, tablets, smart watches, computadores), los cuales finalmente terminaran arrojando data valiosa sobre el negocio (Zaman, 2020).
Por último, es necesario aclarar que la información de la que se dispone, sus métodos de recolección y las fuentes de dónde vienen son simplemente herramientas y componentes que deben servir a un propósito superior. Sería inútil que una corporación tuviera cientos y miles de megabytes en data sobre sus consumidores y procesos, si no fuera a realizar nada con esta. De aquí viene una tercera teoría, igualmente importante a las anteriores, pero sin duda puede generar mayor impacto a nivel organizacional. Data-Driven Decision-Making (D3M), o por su traducción al español, “Toma de decisiones basada en datos”, es una práctica utilizada para superar los retos y desafíos presentes en esta era de abundante información, en donde se hace énfasis en la toma de decisiones que están respaldadas por información valiosa al área que se está tratando. (Jie, Zheng, Jialin & Guangquan, 2019).
Este enfoque de toma de decisiones ayuda no únicamente a afinar los ejercicios de predicción de escenarios en entornos inciertos y volátiles, también facilita la extracción de hechos inherentes o conocimientos sin descubrir en el mercado, lo cual aumenta la generación de resultados y soluciones (Jie et al., 2019). La toma de decisiones respaldada en información y datos ayuda a las organizaciones y colaboradores a reducir la improvisación al momento de entregar decisiones y estrategias, lo cual puede ser fatal para la empresa. Si bien la toma de decisiones instintivas es ideal en momentos de poco margen de tiempo y mucha presión, el respaldo de data significativa y relevante resulta indispensable si se quiere accionar de forma contundente, precisa y medible. De hecho, si se cuenta con fuentes de información/bases de datos sólidas, herramientas y habilidades de procesamiento de datos, junto a mecanismos de presentación de datos interactivos y relevantes, también se podrían tomar decisiones basadas en datos, urgentes y bajo presión, con el plus de que están fundamentadas con información concreta. El hecho de que este enfoque de toma de decisiones esté respaldado por largos procesos de recolección y análisis de información no quiere decir que el acto de ejecutar una estrategia tenga que demorarse lo mismo que se demoró en construir todo el modelo. Para eso existe un sinfín de herramientas sumamente poderosas que hacen todo ese trabajo tedioso y complejo, en cuestión de minutos.
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Es evidente la razón por la que la D3M es tan relevante e importante de adaptar en estas épocas:
grandes cantidades de información -en velocidad, variedad y volumen- son generadas diariamente por las industrias, consumidores, redes sociales e incluso gobiernos (Zhang, Lu, Ruan & Wu, 2007).
Esto les da gran oportunidad a las empresas de tomar decisiones -de toda índole con fundamentos y bases sólidas. Cada vez los tomadores de decisiones cuentan con herramientas de recolección y análisis de datos más poderosas, lo que consecuentemente ha puesto a la información y data en el core de la toma de decisiones precisas, efectivas y fructíferas (Wang, Xu, Fujita & Liu, 2016).
El propósito de este trabajo es integrar las prácticas de Business Intelligence dentro del e- commerce de L’Oréal, con el fin de mejorar la toma de decisiones en dicha área. Esto hace que la última teoría explicada sea la que más encaja con la consecución de dicho objetivo. Sin embargo, esto no quiere decir que las otras teorías explicadas no encajen a la perfección en el proyecto actual, o que no sean indispensables para llevar a cabo un proyecto de business intelligence. Como cualquier aspecto en los negocios, la mejor forma de lograr una solución efectiva e integra es recolectando distintas partes que, al ser unidas, entregan una estrategia ganadora.
5.3. Conocimientos Previos Necesarios
Después de realizar distintas investigaciones y lecturas acerca de lo que se requiere previamente para ejecutar un proyecto de inteligencia de negocios, se encontró que es necesario contar con dominio y experticia en ciertas plataformas antes de poder crear dashboards y reportes visualmente llamativos. Debido a esto, en esta sección se explicará algunos conocimientos previos que se necesitan antes de poder llevar a cabo la solución planteada.
Existe una cantidad enorme de herramientas y métodos para ejercer Business Intelligence dentro de una empresa, desde programas de presentación sencillos hasta avanzadas bases de datos que requieren de conocimientos profundos en programación. Para los propósitos de este trabajo, se mencionarán algunas relativamente sencillas y fáciles de aprender. En primer lugar, es indispensable contar con conocimientos intermedios – avanzados de Excel, ya que este programa es la conexión entre muchas otras herramientas poderosas que ayudaran en el proceso. Dominar tablas dinámicas, gráficos dinámicos y diversas funciones/formulas, harán que la manipulación de la información pueda realizarse de forma más efectiva y también ayuda a explotar todo el potencial que ofrece Excel.
Siguiendo por la línea de Excel, existen dos complementos de este programa sumamente útiles cuando se está trabajando con distintas fuentes de información (lo cual sucede muy frecuentemente).
El primero es Power Query, el cual es una herramienta o motor de preparación y transformación de información/datos. Power Query permite importar datos de numerosas fuentes adicionales a archivos de Excel. Este es capaz de conectarse con carpetas de archivos, bases de datos SQL, Azure, OneDrive e incluso páginas web. Debido a su potencial, Power Query incluye su propio editor (Power Query Editor), en donde se permite extraer, transformar y cargar datos (ETL, por sus siglas en inglés). Este editor funciona por medio del lenguaje de codificación M, lo cual significa que todos los procesos que se efectúan en dicha interfaz quedan escritos en M. A pesar de que Power Query cuenta con un display de herramientas y acciones didácticas, muy similar al de Excel, hay procesos y consultas avanzadas que se ejecutan únicamente codificando en el lenguaje M. Esto no quiere decir que no se pueda utilizar Power Query si no se tiene conocimiento previo a este lenguaje, de hecho, YouTube cuenta con numerosos videotutoriales los cuales son de mucha ayuda para empezar a utilizar este complemento sin saber codificar en M (Microsoft Documents, 2020).
El segundo complemento se llama Power Pivot. Este se usa para ejecutar análisis de datos
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eficaces y modelar información independiente de forma eficiente. El potencial de Power Pivot recae en que permite combinar grandes cantidades de información de distintas fuentes, unificarlas, y crear relaciones entre sí. De hecho, Power Pivot cuenta con un graficador de relaciones muy útil, el cual permite visualizar las interacciones de los distintos orígenes de datos. Power Pivot funciona con el lenguaje de fórmulas DAX. Tal cual como Excel tiene su nomenclatura de fórmulas, Power Pivot también tiene la suya. Tener conocimientos previos en DAX ayuda a desenvolverse en Power Pivot y a realizar avanzadas formulas entre las distintas tablas de datos, lo cual permite analizar numerosos volúmenes de información de forma instantánea (Microsoft Documents, 2020).
Un programa el cual facilita en gran medida el análisis, interpretación y presentación de datos es Power BI. Esta herramienta, también de Microsoft, es sumamente poderosa en términos de graficar data, filtrar información relevante, creación de dashboards sumamente interactivos y dicientes y generar reportes de resultados. En este programa también se utiliza Power Query para obtener, transformar y cargar información. Debido a que la presentación interactiva de datos es tan importante en las prácticas de Business Intelligence, ya que esta es de gran ayuda para la extracción de insights y facilita la toma de decisiones, se debe tener conocimientos en Power BI, ya que esta ofrece exactamente lo que se requiere para poder identificar patrones y generar soluciones y decisiones.
Conceptos financieros esenciales como los márgenes (operacionales, brutos, netos), rentabilidad, evolución vs periodo pasado, porcentajes sobre las ventas, entre otros, serán fundamentales al momento de interpretar los reportes de ventas con los que se estará trabajando. Es necesario recordar que los datos se presentan por sí solos, pero es indispensable que el encargado cuente con los conocimientos necesarios para traducir esas cifras en indicadores de desempeño relevantes.
6. OBJETIVOS
6.1. Objetivo General
El objetivo general de este proyecto es incluir las prácticas y herramientas de Business Intelligence en la toma de decisiones del e-commerce de L’Oréal en un plazo máximo de tres meses.
Esto con el fin de desarrollar soluciones y estrategias digitales soportadas en datos e información relevante.
6.2. Objetivos Específicos
Las acciones específicas necesarias (objetivos específicos) para llevar a cabo este objetivo general son los siguientes:
• Asegurar alineación entre los stakeholders del área y de la empresa, con el fin de tener conocimiento sobre los aspectos que se desean priorizar e implementar (tipos de información, KPIs, visuales, reportes, entre otros). Se espera tener como mínimo 3 insights concretos, específicos y relevantes sobre las necesidades del área.
• Centralizar la información y data de e-commerce con el fin de que toda el área tenga acceso a esta, y a su vez que pueda enriquecer dicha información. Inicialmente la meta será almacenar y disponer de los reportes de resultados y ventas de forma centralizada y accesible para todos.
• Tener conocimiento sobre la operatividad y funcionamiento de las distintas herramientas
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que permiten recolectar, analizar e interpretar la información, con el fin de utilizarlas en la práctica. Se investigará sobre el funcionamiento de herramientas como Excel, Power Query, Power Pívot, Power BI. Adicional a eso se realizará un diplomado en Business Intelligence con el fin de incrementar los conocimientos que aportarán completamente a la realización del proyecto.
• Optimizar los procesos en los que se recolectan, consolidan, transforman y presentan las ventas mensuales de e-commerce. El objetivo es reducir sustancialmente el tiempo en el que se consolidan los reportes y en el que se le informa a la compañía sobre los resultados mensuales. Anteriormente la división de e-commerce se demoraba aproximadamente 28-32 días después del final del mes para reportar las ventas de dicho periodo. Ahora con este proyecto, se espera reducir ese tiempo a 10-12 días después del cierre del mes. Hay que tener en cuenta que para lograr esto es indispensable que los retailers envíen las ventas pronto.
En esto se trabaja cada vez más con el fin de lograr tener las ventas máximo en la segunda semana de cada mes.
• Reconocer y escoger la herramienta de visualización de datos más apropiada para entregar la información de forma comprensible, accionable y significante, y posteriormente construir un reporte completamente visual y diciente para la compañía.
7. METODOLOGÍA Y RECOLECCIÓN DE DATOS
Con el fin de asegurar que los diferentes stakeholders y este proyecto estén alineados con lo que se necesita en términos de inteligencia de negocios, es imperativo conversar con los responsables del área con el fin de identificar oportunidades, necesidades y falencias actuales al momento de recolectar, analizar e interpretar datos; problemas y situaciones las cuales demoran o interfieren con la toma de decisiones efectiva. Esto se puede hacer por medio de entrevistas no estructuradas, lo cual corresponde a la metodología cualitativa.
Por otro lado, el apoyo y mentoría de las personas pertenecientes al equipo de BI, reporting y IT será de gran ayuda, ya que conocimientos superiores frente a temas fundamentales para llevar a cabo el proyecto en e-commerce. Estos van desde Excel avanzado hasta manejo de bases de datos y programación. Esto con el objetivo de dominar con mayor experticia todas las herramientas que faciliten los procesos necesarios para llevar a cabo el proyecto. Estas valiosas capacitaciones se pueden categorizar también como entrevistas no estructuradas, pertenecientes a la metodología cualitativa.
Adicional a lo anteriormente mencionado, es necesario educarse en gran medida sobre las herramientas, métodos y procesos de vanguardia, los cuales aseguren una ejecución de los objetivos específicos de forma prospera. Debido a que toda la implementación de Business Intelligence dentro de e-commerce es una propuesta que involucra numerosas transformaciones, innovaciones y nuevos diseños, se debe instruirse de forma abundante sobre todo lo involucrado. Las fuentes de donde se sacará dicha información serán los recursos y fuentes históricas con los que se cuenta actualmente en internet. Los cursos digitales (YouTube), el asesoramiento por parte de L’Oréal, las capacitaciones y diplomados reúnen una gran cantidad de información sumamente valiosa, por lo que se optará por informarse a través de estas fuentes.
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8. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
Etapa 1 – Identificar los aspectos que se desean priorizar e implementar acerca de business intelligence: En esta etapa exploratoria se empezará por identificar aquellos aspectos que se necesitan priorizar al momento de construir el proyecto de business intelligence. Esto incluye tener conocimiento sobre los procesos que necesitan mejorarse, métodos que puedan ayudar a modernizar los procesos anticuados, información relevante para el área de e-commerce e insights de las áreas para que lo que se construirá sea útil para todos.
Etapa 2 – Conocer y manejar distintas herramientas que permita recolectar, transformar, analizar e interpretar data: La segunda etapa del proyecto se centrará en aprender y dominar las herramientas que se implementarán para efectuar prácticas de BI dentro del área. Esto comprenderá desde cursos intensivos online, capacitaciones brindadas por la empresa hasta un diplomado universitario que se realizará; todo con el fin de adquirir los conocimientos necesarios para construir y ejecutar dicho proyecto.
Etapa 3 – Centralizar la información y data de e-commerce: Debido a que la información relacionada con las ventas de e-commerce de L’Oréal se encuentra en formatos y ubicaciones distintas, se procederá en esta etapa a limpiar, organizar y unificar todos los archivos, de forma que dicha data se pueda accionar y transformar a formatos visuales y significativos.
Etapa 4 - Reconocer y escoger la herramienta de visualización de datos más apropiada para apoyar y potencializar la toma de decisiones y análisis de datos: En la última etapa del proyecto, se seleccionará la mejor herramienta para construir los dashboards y reportes visuales que ayudarán y mejorarán significativamente a la toma de decisiones. Dentro de este proceso se realizarán
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indagaciones e investigaciones sobre las mejores herramientas de visualización para incluir en los reportes.
9. DESARROLLO DE ACTIVIDADES Y RESULTADOS
En la fase inicial del proyecto, tal cual como se estableció en la primera entrega, era necesario conocer todos los procesos actuales relacionados a la recolección, análisis y presentación de la data, más precisamente las ventas, así como las falencias y necesidades que se tenían en estos procesos. Esto con el fin de empezar a indagar acerca de las posibles alternativas de soluciones. Al momento de hacer la investigación acerca de los procesos actuales de recolección, análisis y presentación de los resultados, se encontró que estos son sumamente manuales, poco automatizados y muy aptos a cometer errores, precisamente por su ejecución tan poco modernizada. Adicional a esto, el proceso de recopilar y registrar las ventas de cada e-retailer tomaba mucho tiempo y detalle en realizarse, por lo que, si se suman los 17 e-retailers que reportan ventas digitales de L’Oréal, se obtiene un proceso altamente tedioso y propenso a errores y demoras. Habiendo analizado esto, se pudo llegar a la primera conclusión del diagnóstico: es necesario automatizar el proceso en el que se recopilan, almacenan y consolidan las ventas de los e-retailers.
Siguiendo con el diagnóstico del área de e-commerce, se pudo encontrar que los resultados de ventas de esta área no estaban siendo presentados en absoluto de forma gráfica y visual. Únicamente se estaban acumulando numerosas y complejas tablas de Excel, las cuales no permitían de ninguna manera realizar comparaciones, hipótesis, análisis y revisiones a profundidad sobre el comportamiento de las ventas. Para soportar el análisis que se estaba realizando, se conversó con integrantes del equipo y estos corroboraron que la forma en la que se estaban almacenando y presentando las ventas no era eficiente ni diciente, hicieron énfasis en la urgencia en la que se necesitaba un cambio. A partir de esto, se llego a la segunda conclusión del diagnóstico: es necesario crear reportes y dashboards que permitan visualizar, analizar, interpretar la data, con el fin de poder tomar decisiones apoyadas en estas herramientas visuales.
Con estas dos conclusiones claras y evidentes, se tuvo un panorama sumamente claro sobre lo que se necesitaba cambiar y mejorar en el área de e-commerce, y la importancia de dicha modernización. Seguido a esto, empezó la segunda etapa del proyecto.
Esta etapa puede que haya sido una de las mas largas de todo el proyecto ya que se necesitó de muchas horas de capacitación, entrenamiento e investigación, con el fin de aprender sobre las distintas herramientas que iban a permitir solucionar las problemáticas previamente encontradas. De hecho, todavía hay bastantes aspectos de los programas y herramientas implementadas en las que no se tiene completa pericia. Asimismo, hasta el día de hoy se siguen viendo videos explicativos de diversos temas relacionados a Excel, Power Query, Power Pivot y Power BI.
En primer lugar, se empezó un proceso de capacitación intensiva en Excel. Si bien ya se contaban con conocimientos en esta herramienta, la complejidad del proyecto requería investigar mas a profundidad sobre el poder de esta capaz herramienta. Numerosas horas de videos de YouTube, grandes cantidades artículos de internet y bastante tiempo de práctica, permitieron afianzar las capacidades relacionadas al análisis de data en Excel. Funciones avanzadas, tablas dinámicas, cuadros espejo y demás herramientas se perfeccionaron en este proceso de capacitación de Excel.
Seguido de esto, fue momento de incursionar en el mundo de Power Pivot y Power Query. Gran parte de la capacitación en estas herramientas también se hizo por medio de YouTube, en donde se consumieron muchas horas de contenido educativo, debido a la alta complejidad de estos programas.
Adicional a dicho contenido virtual, también se contó con la ayuda de un integrante de L’Oréal
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Colombia, el cual sirvió de mucho apoyo al momento de resolver dudas puntuales, realizar ejemplos y aportar consejos sobre la utilización de las herramientas. Debido a que estos dos programas funcionan por medio de un lenguaje de programación llamado DAX (Power Pivot) y M (Power Query), también fue necesario aprender unas bases de estos códigos de programación. No se llego a gran profundidad sobre este aspecto debido a la complejidad y extensión de los temas por aprender.
Siguiendo el patrón de aprendizaje realizado con las herramientas anteriores, también se consumieron muchos recursos de video para aprender de Power BI. En estos videos se entendió la estructura de Power BI, sus distintas opciones y posibilidades, el lenguaje que utiliza, sus similitudes con el Power Query también utilizado en Excel, entre otros. Sumado a esto, otra fuente de aprendizaje sumamente importante fueron las tres capacitaciones en Power BI dictadas por el equipo de L’Oréal Latinoamérica.
Algunos de los canales de YouTube que más se consultaron y que más aportaron para el dominio de todas las herramientas mencionadas son los siguientes:
• My Online Training Hub
• Leila Gharani
• Guy in a Cube
• Curbal
• Zebra BI
• Ariel Lomoctos
Finalmente, en aras de contar con un conocimiento mas profundo, amplio y académico sobre todo lo relacionado con business intelligence, también se realizó un diplomado en inteligencia de negocios dentro de la Universidad del Rosario. Dentro de este diplomado se vieron una gran cantidad de temas que permitieron descubrir lo emocionante que es el mundo de business intelligence. Dentro de este curso se cubrieron temáticas como el big data, recolección de data estructurada y no estructurada, data mining, presentación de información y procesos de toma de decisión, los cuales aportaron bases supremamente solidas para la continuación de dicho proyecto. El diploma/certificado de asistencia a este diplomado puede ser consultado en los anexos.
Después de pasar las etapas de diagnóstico y capacitación, fue momento de poner en práctica todo lo aprendido con el fin de solucionar lo identificado. Para esto, se tuvo que empezar por establecer formatos, parámetros y guías con el fin de transformar toda la información de ventas ya existente del 2020 y la que llegaría en el 2021 para adelante. Al momento de revisar los archivos de ventas de todos los e-retailers que se generaron en el año pasado, se encontró con un gran desorden de información. Los reportes de cada e-retailer estaban en una estructura distinta, con mucha información inservible y aquella que era relevante, se encontraba en distintos formatos. Luego de haber establecido los parámetros bajo los cuales se unificaría toda la información, llegó el proceso más largo de esta etapa: revisar archivo por archivo del 2020 y verificar que cada uno tuviera coherencia con la información que aparecía en los reportes oficiales consolidados de e-commerce. Fue necesario realizar este proceso ya que los archivos con las ventas de cada retailer en todo el año iban a ser utilizados para la creación de la base de ventas unificada y consolidada, con el formato simplificado previamente establecido.
Era evidente que, debido a la falta de organización y a la manualidad en la que se construía el reporte que consolidaba todas las ventas de los e-retailers, la información de estos iba a ser distinta a las cifras que se encontraban en los reportes individuales de cada retailer. Esto conllevo a un arduo proceso en el que se identificaba la razón por la cual los números de los reportes individuales no coincidían con el consolidado de ventas ya reportados. Adicional a esto, había varios archivos de los
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retailers que no contaban con la información necesaria para añadirlos dentro del formato único bajo los cuales se consolidarían las ventas. Por consecuencia, fue necesario buscar la información faltante en las bases de datos maestras. Fue necesario solicitar dichas bases de datos a las distintas divisiones de la compañía, por lo que esto generó un cuello de botella adicional que demoró aún más el proceso de transformación y unificación de la información.
Después de semanas de transformación de los archivos al formato establecido, por fin se contaba con una carpeta de varios archivos de Excel que reunía todas las ventas de los e-retailers en el 2020. Lo único que faltaba era poder unir todos estos archivos en una sola base de datos maestra, la cual contuviera toda la información del año en un solo lugar. Aquí fue en donde se empezó a utilizar la poderosa herramienta Power Query. Este programa facilitó increíblemente la tarea de unificar todos los archivos guardados en una carpeta. Vale aclarar que dicha tarea fue tan rápida debido a que todos los documentos que se iban a juntar tenían la misma estructura. Si no hubiera sucedido esto, la consolidación de estos habría sido sumamente difícil y muchísimo mas demorada. Luego de conectar la fuente de información a Power Query, todas las ventas del 2020 fueron cargadas a una sola hoja de Excel. Esto dejó como resultado una tabla con 10 columnas y aproximadamente 451,000 filas. Esto se traducía en una base de ventas sólida, unificada, simplificada y lista para ser accionada. El mayor beneficio de este proceso es que, cada vez que se agregue un nuevo archivo a la carpeta que está conectada a la gran base de ventas a través de Power Query, se cargará automáticamente dicha información del nuevo archivo en la tabla de Excel que consolida todas las ventas del año. Esto automatiza completamente el proceso de recolección y transformación de data, por lo que nunca más se tendrán que hacer los procesos tan manuales y tediosos del pasado. Esto nunca fue visto antes en el área de e-commerce de L’Oréal. Ahora el proceso sería exactamente el mismo para consolidar en una sola base de datos las ventas de todos los e-retailers del 2021; todo de forma automatizada.
Después de finalizar con esta larga pero enriquecedora etapa, fue momento de empezar a resumir la información en tablas dinámicas, con el fin de poder presentarla de forma sencilla y visual.
Gracias a la diversa información que incluye la base de datos, se pudieron realizar distintas matrices que incluían datos listos para ser presentados en la nueva versión del reporte consolidado de ventas.
Se creó un “reporte espejo”, en donde se muestra la información de forma atractiva y limpia a simple vista, pero detrás de ese reporte hay numerosas fórmulas, conexiones y filtros que alimentan ese reporte amigable para cualquiera que lo vea. Dicho reporte se construyó con base a las recomendaciones, sugerencias y aportes del equipo de e-commerce.
Debido a que no se contaba con un dashboard que mostrara y graficara de forma interactiva e intuitiva el comportamiento de las ventas en e-commerce, se procedió a crear uno. Gracias a todos los insumos de tutoriales, capacitaciones y artículos sobre visualización de datos que fueron consumidos, se pudo construir un dashboard en Excel el cual se actualiza automáticamente a medida que nuevos archivos fueran añadiéndose en la carpeta maestra. Este grafica información relevante relacionada al comportamiento a través de los meses, participación de los e-retailers, desempeño de las marcas, comparaciones versus periodos pasados, entre otros. Vale aclarar que se creó un dashboard para la información del 2020 y otro para la información de 2021. Todas estas herramientas visuales comprender y analizar las ventas de forma más precisa, acertada y en menor tiempo. Esto indudablemente mejora todo el proceso de toma de decisiones y de análisis de resultados.
Si bien Excel es una excelente herramienta para crear dashboards y gráficas interactivas, Power BI es una plataforma especializada en la visualización de datos, por lo que se debía aprovechar todo el conocimiento adquirido para ponerlo en práctica en la creación de los nuevos reportes. La creación de los reportes gráficos en Power BI tomó un poco mas de tiempo, ya que a medida que se iban construyendo, surgían nuevos inconvenientes y errores, por lo que era necesario remitirse a los
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recursos educativos ya mencionados para solucionar las fallas. Esta plataforma es mucho mas versátil, amigable y especializada, por lo que se pudieron implementar mejoras en la experiencia de usuario y navegabilidad, volviéndolo mucho más interactivo y fácil de utilizar, comparado con el dashboard ya existente en Excel.
10. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Después de haber implementado el proyecto de business intelligence en el e-commerce de L’Oréal Colombia, los resultados obtenidos son sumamente positivos y estos perdurarán después de acabar las prácticas empresariales. Los procesos, métodos y herramientas que fueron construidos e implementados en este periodo de tiempo les facilitarán abismalmente las tareas diarias a los próximos miembros del equipo digital. A continuación, se muestra la comparación antes y después de implementar el proyecto de business intelligence:
En primer lugar, un resultado sumamente positivo fue la reducción del tiempo en el que se reportan los resultados mensuales. Se redujo casi en un 50% el tiempo en el que se le comunica a la compañía el rendimiento de las ventas del mes, esto permite una mayor coordinación con el resto de las áreas y equipos de la empresa para la creación de estrategias, campañas y planes. Vale mencionar que hay factores externos al equipo que impiden que dicho tiempo de reportaje sea inferior. Esto se explicará en el apartado de limitaciones.
En términos de estructuración y ubicación de los archivos de ventas, los cambios también son significativos. Antes, los archivos de cada retailer tenían una estructura distinta, es decir, incluían información diferente y gran parte de esta era irrelevante o innecesaria y aun así se incluía en los archivos. Ahora, todos los archivos de Excel que reúnen las ventas de cada retailer tienen el mismo
