Bayer reinventa la receta

La necesidad de reportes para tomar decisiones con información consolidada llevó a Bayer Consumer Care a sumar una herramienta de BI tras invertir U$S 130.000. 13 de Octubre 2011
Bayer reinventa la receta

Cuando sale un nuevo producto al mercado, detrás del lanzamiento hay variedad de estrategias que se tienen en cuenta: novedad, oportunidad, fortalezas frente a los competidores. Cuando el producto llega al canal de consumo, su seguimiento y desarrollo es también exhaustivo. Pero, en el fondo, termina siendo un tema de manejo de la información.

La centenaria Bayer —que factura U$S 500 millones en la región Cono Sur— sabe de qué se trata. Sólo en el área de OTC (over the counter, por su sigla en inglés), que son los medicamentos de venta libre, manejan más de 10 categorías de productos y desde el área de Marketing hacen el seguimiento de cada uno de ellos.

Para esto recurren, más allá de la información propia de ventas, a proveedores externos de información que les brindan auditorías de cada producto y del mercado, como IMS y CCR. Tres años atrás, el volumen de datos era cada vez mayor, gracias a las adquisiciones que la alemana hizo de Schering Plough y del área de vitaminas de Roche. Además de las auditorías del mercado de medicamentos, tenían otro proveedor para seguir la  performance de los visitadores médicos.

“Estas informaciones venían en diferentes formatos”, recuerda Patricio Corona, gerente de Marketing de Consumer Care de Bayer, por lo que para los encargados de su análisis era una misión cuasi imposible de hacer en tiempo y forma para tomar decisiones.

“Los informes se hacían en forma manual. Por eso la primera necesidad era automatizar el trabajo”, explica Pablo D’Amico, gerente de Organización e Información para Cono Sur de Bayer. Pero había que consolidar la información de los distintos reportes para poder analizarla.

El laboratorio ya había implementado Cognos Planning en la Argentina y en otros países, como México, tenían Cognos BI. Pero, para este proyecto regional con piloto en Argentina y Chile —para luego desplegarlo en 18 países—, fueron a la búsqueda de distintas opciones. 


La elección
En 2008, con el patrocinio de las áreas de Marketing y Análisis de Mercado de Bayer, se llevó a cabo el proceso de selección. Pensaron inicialmente en QlikView (de la mano de DataIQ localmente estaba en sus primeros años de operaciones), Business Objects, Microstrategy y Cognos. Vale aclarar que, al momento de la licitación, tanto BO como Cognos eran aún empresas independientes (luego compradas por SAP e IBM, respectivamente).

La primera quedó descartada antes del llamado a licitación, por ser demasiado nueva localmente. Desarrollaron formularios de requerimiento de propuestas que se enviaron a los otros tres proveedores de BI, que incluían el envío de datos de Bayer para hacer demostraciones.

En el caso de Business Objects, que fue la segunda en quedar afuera, “el motivo fue la política de precios en euros, idénticos a los de Europa, fuera del alcance local”, detalla D’Amico. 

La contienda final fue entre Microstrategy y Cognos. Se armaron matrices con ponderación para decidir, con rankings de variables como performance, por ejemplo, con una reunión regional para determinar el ganador. En paralelo, en Alemania, se estaba realizando la implementación de Cognos Planning.

Pese a que D’Amico y Corona reconocen que el profesionalismo y la atención directa de Microstrategy eran variables de peso, ante la paridad de las dos ofertas, el antecedente alemán inclinó la balanza hacia Cognos, a través de Knowledge Management, socio local de la compañía.

“Nos comunicaron que estuvimos muy bien clasificados, pero debido a que en México tenía ya implementado un proyecto con otra herramienta, para estandarizar la región, prefirieron seguir localmente con la misma herramienta, y evitar tener que plantear un reemplazo del proyecto de México”, dice Matias Bedacarratz, Sales Director de MicroStrategy para Argentina. “Tomamos la decisión de hacer felices a todos”, cuenta Corona, “aunque ahora en Alemania tienen Microstrategy”, agrega D’Amico. 


Receta consolidada
Con el objetivo, entonces, de automatizar y homogeneizar la generación de indicadores de Marketing y Ventas combinando información de mercado de proveedores externos (CCR eIMS) con el ETMS (Electronic Territory Management System) e información interna del ERP, la orden de compra de las licencias se hizo efectiva en enero de 2009, mes en el que IBM adquirió Cognos, pero eso no tuvo incidencia en el inicio del proyecto, ya que el trabajo era con el partner.

La primera etapa se inició en febrero de 2009, con la homogeneización y consolidación de la información. Desde planillas manuales de Excel a formatos varios para los reportes que venían de las auditorías, todo debía confluir para lograr que pudiera utilizarse luego en Cognos BI. En paralelo, un tercer proveedor (Solutica) desarrolló una heramienta de armonización para homologar códigos de los productos (cada formato de venta de Bayaspirina, por ejemplo, tiene distinto número). Con esta herramienta se organizó el data warehouse. 

“El proyecto es de punta a punta: la extracción de datos es con la solución de ETL de Cognos, luego pasa al data warehouse y de allí salen los reportes automatizados”, explica Adrián Sueiro, director de BI de Knowledge Management (KMG).

“Tuvimos una tarea muy fuerte de mejora de los procesos de carga de la información del data warehouse, fue un poco más largo de lo que esperábamos por la inmadurez de las fuentes de información”, recuerda Sueiro. KMG trabajó en la implementación de Cognos BI Server 8.4, Cognos Datamanager (que es el ETL) y Cognos BI.

En paralelo, las auditoras debieron trabajar en el armado de sus reportes en un formato especial, un flat file, para que el sistema los pudiera leer. Pasado ese paso, que estaba previsto se realizara en tres semanas y se culminó en dos meses, se llevó a cabo la implementación del BI. “Fue un aprendizaje para todos, tanto para Bayer como para el partner y las auditoras”, destaca D’Amico.

La segunda etapa, tras la consolidación de los datos, fue el armado de los reportes. “Las planillas manuales a veces estaban mal actualizadas. Teníamos que romper el molde y lograr que la carga de información y la visibilidad de los datos realmente agregaran valor”, explica Corona. Y concluye: “Se incrementó el análisis, porque es más simple realizar los reportes y cruzar distinto tipo de información”.



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