Diapositivas presentadas por Francisco Mato, Director Fizzmod, en el eCommerce IT Camp dentro del marco del eCommerce Day Buenos Aires 2016.

1. Dashboards
Francisco Mato
Director de Fizzmod
Cómo dar inteligencia
a los datos

2. La importancia de medir

3. LA IMPORTANCIA DE MEDIR: UI/UX

4. LA IMPORTANCIA DE MEDIR: UI/UX

5. LA IMPORTANCIA DE MEDIR: UI/UX

6. Anécdota #1:
Store Pickup

7. ● Incremento de ventas +38%
● 56,3% ventas con Store Pickup
● Tiendas con +60 pedidos por día
● Menores costos logísticos
● Baja en tasa de cambios y reclamos
LA IMPORTANCIA DE MEDIR: Store Pickup

8. La importancia de medir
¡¡¡@#∞%&€ Pickup!!!

9. FACTORES (internos y externos):
● Época del año: Noviembre
● Mix: Gran cantidad de compras de Aire acondicionado,
cocinas y heladeras (productos de gran tamaño)
● Control en tiempo real de ventas con SP
● Necesidad de segmentar categorías
según tamaño de la sucursal
LA IMPORTANCIA DE MEDIR: Store Pickup

10. Mediciones internas

11. Mediciones internas
Mejora en los procesos

12. Mediciones internas
Mejora en los procesos
$$$

13. La importancia de medir
Procesos internos

14. La importancia de medir

15. La importancia de medir

16. Grocery

17. Carritos con +100 productos
Grocery

18. Carritos con +100 productos
Diferencias entre lo Comprado y lo Pickeado
Grocery

19. Carritos con +100 productos
Diferencias entre lo Comprado y lo Pickeado
Faltantes y quiebres de stock
Grocery

20. Carritos con +100 productos
Diferencias entre lo Comprado y lo Pickeado
Faltantes y quiebres de stock
Sustituciones de productos
Grocery

21. Carritos con +100 productos
Diferencias entre lo Comprado y lo Pickeado
Faltantes y quiebres de stock
Sustituciones de productos
Auditoría de los resultados de picking
Grocery

22. Dashboards

25. DASHBOARDS:

26. Almacenar los datos

27. DASHBOARDS: Almacenamiento de datos
BD Relacionales (BDR)
(MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, etc)
Gran cantidad de tablas
de tamaño reducido

28. BD no Relacionales (NoSQL)
(Cassandra, MongoDB, Redis, CouchDB, + Solr)
Entidades de gran tamaño
con procesos de búsqueda simple
DASHBOARDS: Almacenamiento de datos

29. Dashboards:
Integraciones de Catálogo

30. 25.000 SKU
DASHBOARDS: Factores

31. 25.000 SKU
x 25 tiendas
DASHBOARDS: Factores

32. 25.000 SKU
x 25 tiendas
x Precios x Stock (1 x día)
DASHBOARDS: Factores

33. 25.000 SKU
x 25 tiendas
x Precios x Stock (1 x día)
1.875.000
registros x día
DASHBOARDS: Resultado

34. Anécdota #2:
3 errores humanos

35. Más de 11 hs de demoras en la indexación
de precios y stock
5.625.000
registros en un día
ANÉCDOTA #2: 3 errores humanos

36. JANIS©
DASHBOARDS: Catalogación

37. Out of view

38. JANIS©
DASHBOARDS: Catalogación

39. Preparación de pedidos
(picking)

40. JANIS©
DASHBOARDS: Pedidos a preparar

41. Capacidades de Picking

42. JANIS©
DASHBOARDS: Capacidad de picking

43. Capacidades de entrega

44. JANIS©
DASHBOARDS: Pedidos a entregar

45. Picking

46. JANIS©
1) Indicador de conectividad: Permite al picker saber si la
información que se muestra está siendo actualizada.

47. JANIS©
2) Resumen estadístico de la jornada de picking:
● Pedidos por picker activo
● Tiempo y cantidad de ítems promedio por pedido
1) Indicador de conectividad: Permite al picker saber si la
información que se muestra está siendo actualizada.

48. JANIS©
2) Resumen estadístico de la jornada de picking:
● Pedidos por picker activo
● Tiempo y cantidad de ítems promedio por pedido
3) Resumen de performance propia:
● Picking promedio por ítem de las últimas 2 jornadas
● Posición consolidada del histórico vs. jornada actual
1) Indicador de conectividad: Permite al picker saber si la
información que se muestra está siendo actualizada.

49. JANIS©
2) Resumen estadístico de la jornada de picking:
● Pedidos por picker activo
● Tiempo y cantidad de ítems promedio por pedido
3) Resumen de performance propia:
● Picking promedio por ítem de las últimas 2 jornadas
● Posición consolidada del histórico vs. jornada actual
4) Resumen de pedidos asignados:
● Listado de pedidos ordenados
● Resumen de ítems y características de los pedidos
● Posibilidad de escoger el pedido a pickear
1) Indicador de conectividad: Permite al picker saber si la
información que se muestra está siendo actualizada.

50. SAC
(Servicio de Atención a Clientes)

51. JANIS©
DASHBOARDS: OMS 360

52. JANIS©
DASHBOARDS: OMS 360

53. Otros

54. JANIS©
DASHBOARDS: Rendimiento de campañas

55. DASHBOARDS: Rendimiento de campañas
JANIS©

56. Definiciones

57. DASHBOARDS: Definiciones
Identificar áreas críticas de la operación

58. DASHBOARDS: Definiciones
Identificar áreas críticas de la operación
Problemáticas frecuentes

59. DASHBOARDS: Definiciones
Identificar áreas críticas de la operación
Problemáticas frecuentes
Factores

60. DASHBOARDS: Definiciones
Identificar áreas críticas de la operación
Problemáticas frecuentes
Factores
Relacionamiento de los datos

61. DASHBOARDS: Definiciones
Identificar áreas críticas de la operación
Problemáticas frecuentes
Factores
Relacionamiento de los datos
Diseño del dashboard

62. "Todo debe simplificarse lo
máximo posible, pero no más"
Albert Einstein

63. ¡Muchas gracias!

64. Dashboards
Francisco Mato
Director de Fizzmod
Cómo dar inteligencia
a los datos