Más del 40% de las organizaciones toman las decisiones relevantes en base al «instinto» y más del 55% consideran que existen informes duplicados entre las áreas de Finanzas y Control de Gestión y las áreas de negocio, en especial, entre las áreas de negocio corporativas y su equivalente en cada uno de los países. Es la conclusión de estudios recientes que Benigno Prieto, responsable de la solución de Control de Gestión de KPMG, aporta en el primer número de la revista CCA Insight editada por Global Chartered Controller Institute (GCCI).
Para el consultor, estos porcentajes representan un indicativo de que el reporting, una herramienta fundamental para la toma de decisiones en las compañías, debe evolucionar desde el modelo descriptivo al adaptativo. De esta forma, la alta dirección dispondrá de información de valor para decidir con rapidez ante las amenazas emergentes.
Anticipar los riesgos
Las tecnologías que incorpora la transformación digital son el instrumento para que el Controller focalice su tiempo en la definición de analíticas avanzadas predictivas para entender los cambios que van a afectar al negocio y puedan anticipar planes de acción para dar respuesta a los impactos identificados. Las compañías que realizan este tipo de predicciones han mejorado el 1% sus márgenes operativos y han obtenido un crecimiento anual del 6% en la retención de clientes. Mientras, las empresas que no han aprovechado esta metodología han experimentado pérdidas del 2% y del 1%, respectivamente.
Casos de éxito
Ejemplos del primer grupo son los hipermercados que pueden predecir mejor qué productos se venderán más, las aseguradoras de coches que pueden comprender mejor cómo conducen sus clientes o el proceso de transformación que se está produciendo en la cadena de suministro y la optimización de rutas de reparto gracias al Big Data. Incluso, el ámbito de los recursos humanos también está mejorando con este tipo de análisis en la detección y adquisición de talento.
En opinión de Prieto “el Controller debe confiar en modelos predictivos para explotar los facilitados por datos transaccionales e históricos, con el fin de pronosticar el futuro con un cierto grado de precisión”. Asegura que las organizaciones “podrán moverse en un terreno desconocido para tomar las decisiones correctas”.
