ROI de aplicaciones de Analítica Prescriptiva

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Cuando se invierte dinero en una aplicación para conseguir ahorros o incrementar los ingresos de una empresa, es conveniente hacer una estimación del retorno de la inversión (ROI: Return of Investment en inglés) para ver si merece la pena adquirir o desarrollar la aplicación.

En el caso de las aplicaciones de Analítica Prescriptiva, aún tiene más sentido calcular el ROI porque las empresas buscan mejorar las decisiones respecto a cómo lo están haciendo. Estas mejores decisiones deben producir beneficios directos o indirectos medibles en términos monetarios.

La buena noticia es que las aplicaciones de Analítica Prescriptiva se pueden utilizar en gran cantidad de casos en los que el ROI es muy alto y se justifica claramente la inversión en ellas.

Pasos generales de estimación del ROI

Cada situación y empresa es muy diferente, por lo que la forma de calcular el ROI también lo es. Sin embargo, hay unos pasos que generalmente deberían seguirse para un ámbito concreto de decisión, y que de forma muy simplificada serían:

Estimación de cuánto la empresa se gastaría o ingresaría en un periodo de tiempo si las decisiones que se tomaran fueran óptimas

Una manera de hacer esta estimación sería escogiendo varios escenarios pasados en los que se tomó decisiones y calcular cuánto hubiera gastado o ingresado la empresa.

A partir de esos cálculos, se hace una estimación de gastos o ingresos para un periodo de tiempo determinado. Para hacer esta estimación se usan criterios objetivos que permitan relacionar la muestra de datos calculados con el valor estimado para todo el periodo. Hay casos en los que se puede calcular directamente los gastos o ingresos sin necesidad de hacer estimaciones, pero no es muy habitual.

Cálculo de los gastos o ingresos reales de la empresa

Para hacer estos cálculos se usa el mismo periodo de tiempo elegido en la estimación anterior.

Cálculo de ganancias

Usando el mismo periodo de tiempo, se calculan las ganancias para la empresa según sea en ahorros (valor obtenido en paso 2 menos lo obtenido en el paso 1), o en incremento de ingresos (al revés)

Cálculo del ROI

Normalmente una aplicación de Analítica Prescriptiva es una inversión de un activo (CAPEX, Capital Expenditure en inglés) que se realiza al inicio de la implantación, pero los ahorros o incrementos de ingresos son indefinidos si el escenario no cambia. Por eso el ROI se calcula en un periodo de tiempo, por ejemplo, un año. La fórmula es:

ROI: ((ganancia – inversión) / inversión) x 100

Donde ganancia son ahorros o incremento de ingresos en el periodo elegido, y la inversión es los que cuesta la compra o desarrollo de la aplicación.

¿Y el “payback”?

Es un concepto similar al ROI. Se trata del periodo de tiempo en el que la aplicación “se paga” por las ganancias obtenidas, y que suele ser un indicador más adecuado para aplicaciones de Analítica Prescriptiva. Esto es así porque estas aplicaciones suelen ser “financiadas” por las ganancias obtenidas en pocos meses, semanas, o incluso días de uso.

El cálculo del payback es muy sencillo: si por ejemplo queremos calcular en cuántas semanas se “paga” la aplicación:

Payback = Inversión / ganancia media en una semana

¿Qué impacto podemos esperar?

En la literatura académica se puede destacar la Tesis Doctoral titulada “Analysing the complexity of the model-based decision making processes within the industrial management context” [Pulido, 2016] que calculó el ahorro medio reportado en 56 artículos de la revista «Interfaces» que daban cuenta del impacto de la implantación de soluciones de Investigación Operativa en tantos proyectos. Estos artículos se limitan a casos reales con cuantificación objetiva del impacto.

El resultado calculado es de un ahorro medio del 15,96% y desviación típica del 9,06%, con un mínimo del 3% y máximo del 37%.

Conclusiones: Time To Market

Cualquier inversión en aplicaciones de Analítica Prescriptiva deberían pasar el filtro del ROI o Payback. Hay casos en los que no merece la pena usar estas aplicaciones por el bajo retorno, pero hay otros muchos en los que “se pierde dinero” por el hecho de no implantarlas inmediatamente.

Por eso, en Analítica Prescriptiva se habla del dinero que está perdiendo la empresa cada mes que pasa sin tener la aplicación funcionando. Y eso sin contar que muchas de estas aplicaciones se usan en procesos estratégicos que dan a la empresa una ventaja competitiva en mercados cada vez más difíciles. Este es el concepto de Time To Market, que es más amplio que el ROI y también se puede calcular.

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