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Reportajes y análisis

Gestionando los datos maestros

La experiencia de Intercorp Retail

[07/12/2018] La gestión de los datos es una tarea que se puede complicar cuando éstos se encuentran dispersos y no estandarizados. Y el problema puede ser aún mayor si -como ahora es muy necesario entre las empresas- se busca tener una presencia efectiva en el comercio electrónico.

Fueron éstos precisamente los argumentos que hicieron que Intercorp Retail buscara una solución que le permitiera administrar de forma eficiente todos los datos que tenían los diferentes departamentos de sus compañías, y ofrecer a sus clientes una experiencia de usuario unificada a través de todos sus canales.

Para conocer cómo se realizó este proyecto conversamos con Iván Mateo, CIO de Intercorp Retail, y con Mario Galvis, director de desarrollo de negocio de Stibo Systems para América Latina; ellos nos relataron cómo implementaron Step, la herramienta que ha permitido que se centralizara toda la gestión de los datos.

Iván Mateo, CIO de Intercorp Retail, y Mario Galvis, director de desarrollo de negocio de Stibo Systems para América Latina.

"La solución que implementamos es Step, un software MDM para gestionar la data maestra. El proyecto se trata de la implementación de ese software y la integración de ese software con el resto del universo de aplicaciones, para que se centralizara toda la gestión de la data en Step, nos señala Mateo.

Los antecedentes

La gestión de los datos se realizaba a través de un ERP; pero, como señala el ejecutivo, estos sistemas no se encuentran preparados para gestionar la data maestra digital. Entonces, lo que ocurría era que la información se encontraba en distintos silos; además, en el ERP se ponía la data básica, principalmente de un SKU para hacer la compra de ese artículo.

Luego comenzaron a aparecer los programas de gestión de almacén y en ellos se comenzó a mantener la data logística o la data de volumetría que en algunos casos el ERP no podía mantener. De alguna forma se podía gestionar estos datos porque se trataba de solo un par de aplicaciones.

Pero luego, con la llegada del mundo digital y del e-commerce, comenzaron a aparecer datos relativos a las fotografías, las descripciones, las distintas calidades y las distintas descripciones y properties de los artículos. Dependiendo de dónde se publica una información, se podía encontrar diversos tipos de ésta; por ejemplo, en la cartelería digital se puede usar una descripción, en el e-commerce se utiliza una descripción más larga, mientras que en un tótem se usa solo una foto y una característica.

El ERP, que es donde estaba centralizada la data maestra, no gestionaba todos estos datos y lo que se generaba era que el área de e-commerce tenía las descripciones y sus fotos en una base de datos de e-commerce; el área de marketing tenía otras fotos y otras descripciones e incluso en carpetas u otras bases de datos que ellos mismos creaban.

Entonces, el core de la información se podía mantener en el ERP, pero el resto de la información estaba dispersa en distintas aplicaciones, carpetas y bases de datos; cada departamento buscaba los medios para gestionar sus datos, pero éstos ni siquiera se encontraban normalizados.

La solución

"El grupo está en un proceso de transformación digital y buscaba incrementar su presencia en línea, incrementar ventas digitales, brindar más canales de interacción con sus clientes, como los chatbots. Para esto se dio cuenta que necesitaba data maestra de los productos de alta calidad, sostiene Galvis.

Efectivamente, la compañía comenzó a buscar una solución aproximadamente en setiembre del año pasado y, como sostiene Mateo, la gota que colmó el vaso para ya buscar una solución que gestionara la data fueron los chatbots.

"Nosotros en el e-commerce tenemos un chatbot que utiliza una base de datos y la data maestra para comunicarse con el cliente. Puedes imaginar la dificultad lingüística que tienen los chatbots para comunicarse con los clientes, y si a eso le añadimos que la data maestra no era la apropiada y no estaba centralizada, no tenía la estandarización que requeríamos, íbamos a tener un problema importante con el chatbot, indica Mateo.

Por supuesto, hubo un proceso de decisión.

Antes de seleccionar a Stibo se examinó una solución de otro proveedor de nicho que era más económica, pero también tenía prestaciones menores. Ingresaron otros stakeholders y tomadores de decisión a la búsqueda de la solución, y con la experiencia de todos se comenzó a abordar una investigación para averiguar qué otras aplicaciones había en el mercado.

Mateo había trabajado en otra gran organización retail y conocía Step, y otra persona del grupo había trabajado con un módulo de un conocido ERP; además consultaron los cuadrantes de Gartner y conformaron una shortlist para elegir la solución. Se decantaron rápido por Stibo porque se encontraba posicionada como una de las mejores y eso hacía que, como producto, no se dudara de él.

La implementación duró 14 semanas.

Stibo tiene un modo de implementación que llaman Step AccEL y que consiste en un modelo paquetizado. La propuesta -que puede ser el equivalente a un MVP, de acuerdo con Mateo- es que Step tiene un modelo de workflow contrastado con las mejores prácticas de mercado.

"La idea de Step AccEL es conectar Step contra el ERP y directamente contra el e-commerce, porque éste es el canal digital por excelencia que más data digital necesita, con eso se resuelve la centralización de la data en 80%. Y [se conecta] con el ERP porque éste es el sistema que hoy tienes conectado con el resto de aplicaciones que utilizan la data. El objetivo es realizar una implementación rápida y luego el cliente, es decir, nosotros, nos quedamos con el conocimiento para luego ir cortando las conexiones del ERP con el resto del mundo y luego conectar esas aplicaciones directamente con Step, detalla Mateo.

Retos

Como toda implementación hubo retos; sin embargo, Mateo sostuvo que éstos no fueron propiamente tecnológicos. Más bien hubo retos de negocio, más que de la implementación. Mateo indica que la implementación fue sencilla y que lo primero que hay que tener en claro son las categorías que uno va a definir, y luego los properties de cada una de esas categorías. Ellos se guiaron de las mejores prácticas del mercado que recibían de Stibo.

"Como proyecto tecnológico de implementación no es difícil, desde el punto de vista tecnológico. El reto clave del proyecto de implementación es tener, desde el punto de vista del negocio, un product owner claro y empoderado que lidere el flujo de alta de artículos, indica el ejecutivo.

Como señala Mateo, normalmente en las empresas de retail este flujo está compartido en distintos departamentos; posiblemente se inicie en la parte comercial, pero luego participa el área de logística, luego marketing y luego e-commerce. Entonces, no es un proceso que normalmente esté, en las empresas de retail, bajo el ownership de una persona; suele estar compartido, y ese es uno de los grandes problemas por el que las empresas de retail tardan tanto en dar de alta un artículo -desde que deciden introducirlo en su surtido hasta que realmente está disponible para la compra.

"Eso no se soluciona con software, el software te va a dar la posibilidad de gestionar el flujo o el proceso con una sola persona o un solo departamento; pero antes, en interno, tienes que dejar a alguien que lidere ese proceso y le diga a cada una de las áreas lo que tiene que hacer y cuándo lo tiene que hacer, indica Mateo.

Los resultados

Los indicadores concretos que muestra la implementación es que se ha reducido en 50% el lead time de alta de artículos, que se encontraba en torno a las cuatro semanas, y ahora está en dos. También se ha mejorado el proceso de carga masiva de artículos con los proveedores, porque Step tiene unas plantillas preconfiguradas que se envían al proveedor y éste las integra en Step directamente con controles de calidad.

También se han adicionado 20% más de atributos; es decir, se tiene ahora más completa la información de los artículos. El año que viene desean incrementar 40% más. Además, ahora también pueden dar de alta 8% más de SKU que antes, con los mismos equipos y personas.

"Al tener un proceso único centralizado el grupo comienza a obtener beneficios como una mejor calidad de datos, más atributos para brindar a los consumidores lo cual es clave para las compañías de retail que se quieren diferenciar en los canales digitales. Al mismo tiempo se reduce notablemente el time to market, salen anticipadamente al mercado, pueden incrementar su portafolio de productos sin contratar personas adicionales, es decir, se gestiona mucho mejor el proceso y se obtienen beneficios de valor para el negocio, finaliza Galvis.