Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved. Douglas Montalvao Gerente de Soluciones Hotel Hilton Buenos Aires 17 de Noviembre 2011 The Premier.

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1 Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved. Douglas Montalvao Gerente de Soluciones Hotel Hilton Buenos Aires 17 de Noviembre 2011 The Premier Business Analytics 2012 Optimización Alcance su máximo potencial

2 2 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Optimización es el proceso de identificar los distintos escenarios posibles para la solución de un problema y elegir el que entrega el mejor resultado. “¿Qué es lo mejor que puede pasar”? ¿Qué es Optimización? DEFINICIÓN DEL CONCEPTO

3 3 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. MITO

4 4 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Optimización de ofertas de productos Optimización de Precios Optimización de Rutas Optimización de Inventario Optimización de Producción Optimización de cajeros automáticos Planificación de mano de obra (Call-Center,Fuerza de ventas, etc) Optimización de Portafolio de inversiones Optimización EJEMPLOS DE PROBLEMAS DE NEGOCIO

5 5 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 2. Objetivo Maximizar utilidades Minimizar costos Minimizar tiempo de viaje Minimizar el excedente de materia primas 3. Restricciones Capacidad de la fábrica Demanda de Clientes Material/Personal disponible Rutas disponibles Presupuestos Seleccionar las mejores decisiones para cumplir los objetivos mientras se cumplen las restricciones 1. Variables de Decisión Niveles de Producción Selección de Rutas Asignación de Recursos Precio de productos y/o servicios Etc Problema de Optimización ELEMENTOS CLAVES

6 6 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Optimización de Campañas de Mktg Optimización de Rutas Optimización de Producción Optimización de cajeros automáticos Planificación de mano de obra (Call-Center,Fuerza de ventas, etc) Optimización de Portafolio de inversiones Optimización EJEMPLOS DE PROBLEMAS DE NEGOCIO

7 7 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Optimización de Precios

8 8 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Demanda: Cantidad vendida depende del precio Precio Cantidad Vendida La solución de optimización de precios de SAS revela como los clientes reaccionan a cambios de precios en las tiendas por distintas categorías de producto (elasticidad) Cantidad que maximiza utilidades Max Utilidad 0 Precio que maximiza las utilidades Maximización de las utilidades Utilidades Cantidad vendida Revenue Optimization ENCONTRAR EL PUNTO OPTIMO ENTRE UNIDADES VENDIDAS Y PRECIO

9 9 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Precio Optimo Curvas de Demanda (Motor Analítico) Imagen de Precio (Reglas de Precio) Objetivos de Negocio (Objetivos Financieros)

10 10 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Revenue Optimization ¿QUÉ INFLUENCIA LA DEMANDA? Demanda Ciclo de Vida Producto Atributos Productos Estacionalidad Venta Cruzada Competencia Eventos promocionales Precios Factores Económicos

11 11 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Tecnología, mejores practicas y ciencia para: Estimar la demanda en cada nivel de precio, para cada sku, en cada local Entender como los clientes van a responder a los precios Predecir el impacto de cada precio en los volúmenes de ventas y márgenes Optimizar el precio de cada sku en cada local Medir y mejorar los resultados Interfaces amistosas para usuarios de negocio ¿Qué ofrece SAS?

12 12 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Potencial de crecimiento de la utilidades Utilidades Actuales Solamente reglas de negocio Reglas de negocio más optimización 4%-6% crecimiento Hasta un 16% crecimiento Cuál es el impacto de optimizar precios

13 13 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Desafíos de Negocio Solución Resultados Experimentados Aumentar los márgenes en acciones de liquidación Disminuir los inventarios en el final de la temporada Optimización de precios para productos de moda en fin de temporada Aumento de los márgenes para productos de final de temporada Reducción de productos sin vender en el final de la temporada Aumento de la productividad de los compradores y planificadores Tienda por Departamento en Chile

14 14 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Tienda por Departamento en Chile

15 15 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Tienda por Departamento en Chile

16 16 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.  Spaipa es la 2º embotelladora de Coca-Cola más grande de Brasil.  168 SKUs en 2006 ( 550 SKU en 2010 est.)  4 plantas  110 M distribuidores y 15MM de consumidores  + US$ 1 Billón de ingresos por año  Desafío: Estipular el precio optimo de cada producto considerando la canibalización entre ellos para maximixar los margenes  Soluciíon: SAS Price Optimization

17 17 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. La solución de SAS cruza informaciones de clientes y productos para, a partir de cálculos matemáticos hacer la sugerencia del precio óptimo Los resultados según Spaipa son un aumento de 25% en las ventas totales y un aumento de 3.7% en el margen bruto

18 18 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Optimización de Inventarios

19 19 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. ¿Cuál es el equilibrio más rentable entre niveles de servicios a los Clientes y costos de inventario? ¿Cuánto inventario mantener, dónde y cuándo? ¿Cuánto y cuándo comprar? ¿Cuáles son las decisiones óptimas de políticas de inventario en relación a mis proveedores? Inventory Optimization ¿CUÁNDO DEBO ORDENAR MÁS PRODUCTOS Y DONDE?

20 20 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Nestlé Brasil  Nestlé Brasil es la 2ª operación después de EE.UU.  Facturación de US$ 7 Bi en 2008  Presente en 97% de los hogares brasileños  114 marcas y + 1.000 SKUs  28 plantas  Desafío: Planificación de demanda eficiente, es decir, tener el producto correcto en el lugar correcto al menor costo posible  Solución: SAS Demand Intelligence combina variables internas y externas para estimación de la demanda

21 21 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Pasado Presente Pasado Presente Precisión65% 78% Inventario productos finalizados -40% Inventario de insumos -30% Perdidas en ventas 2% 0,9% Nivel de servicio80% 92% Resultados por SKU

22 Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved.