Testimonios de clientes

Análisis para la innovación diaria

Los científicos cuantitativos utilizan la estadística para hacer crecer las marcas de consumo más emblemáticas de P&G

Procter & Gamble

DesafíoContinuar expandiendo los límites de la ciencia y la tecnología en agentes de limpieza y productos para el cuidado personal.
SoluciónAdoptar una cultura de análisis en toda la organización. Adoptar un enfoque centrado en los datos para la experimentación con las capacidades de diseño de experimentos en JMP a fin de mejorar la calidad y reducir costos al mismo tiempo.
ResultadosP&G ha adoptado una cultura de mejora continua.

Desde su fundación hace casi 200 años, Procter & Gamble (P&G) ha pasado de ser una sociedad entre dos personas para la fabricación de velas y jabones a convertirse en la empresa de bienes de consumo más grande y rentable del mundo. La cartera de P&G incluye ahora más de 60 marcas emblemáticas, entre ellas Gillette, Tampax, Bounty y Pampers. En una industria tan rápida y competitiva como la de los bienes de consumo envasados, este éxito no es un logro menor. Y no es una tarea pequeña tampoco.

"No creo que el consumidor promedio sea consciente de que [la investigación y el desarrollo en productos de cuidado personal y de limpieza] es un programa de alta tecnología", dice Beatrice Blum, estadística de la División de Ciencias Cuantitativas de P&G. Solo reconocen un buen producto cuando lo ven. "Nuestro objetivo es utilizar un enfoque cuantitativo para desarrollar productos superiores —productos ganadores— que no solo satisfagan las necesidades de los consumidores, sino que también mejoren sus vidas en todo el mundo".


  • Un consumidor individual puede entrar en contacto fácilmente con múltiples productos de P&G en un solo día, desde cambiar un pañal hasta limpiar la cocina o lavar la ropa.


  • Limpieza e higiene diaria, en todo el mundo. Ese es el motivo por el cual la calidad del producto es tan vital. Sin embargo, las investigaciones muestran que los consumidores individuales todavía dedican comparativamente poco tiempo a tomar decisiones de compra sobre productos desechables.


  • En cambio, confían en marcas de confianza como P&G para conseguir productos que siempre funcionan bien.

    Hoy en día, en P&G, "la estadística es parte de todo"

    ¿Qué es lo que hace que P&G tenga tanto éxito cuando se trata de su cartera de "productos estelares"? Blum dice que la toma de decisiones basada en datos es una parte integrante de la calidad. Al confiar en el conocimiento que se obtiene de los datos para impulsar el negocio, P&G funciona de forma más eficiente, lo que le permite ahorrar tiempo y dinero, y mejorar el diseño de los productos de acuerdo con las expectativas de los consumidores. Los recursos van más allá. Y los productos cumplen con altos estándares de calidad.

    La propia Blum apoya las funciones de investigación y desarrollo de P&G en Alemania, ayudando a satisfacer las necesidades de una gran variedad de áreas de negocio. "Desde las plantas de fabricación hasta el trabajo de diseño y [la mejora de] procesos, yo apoyo a los ingenieros, por un lado, y al trabajo comercial, por el otro", dice. "Porque no solo tenemos que mejorar el producto, también tenemos que mejorar la forma de ver los datos, recopilar datos y revisar los métodos que ya estamos utilizando".

    Hace años, dice: "Muchos de los datos que se estaban recopilando no se utilizaban. Si los datos no se recopilan correctamente, es muy difícil analizarlos o sacar conclusiones de ellos". Ahora Blum y sus colegas de Ciencias Cuantitativas han cambiado todo eso. "Somos capaces de dar un paso atrás y ver lo que ya tenemos de una manera diferente. En P&G, las estadísticas forman parte de todo. En todas partes donde se recolectan datos, hay un estadístico asignado a ese programa, que estudia los datos".


    JMP en funcionamiento, desde el diseño hasta el producto final.

    Un enfoque holístico sobre los datos de productos y procesos, desde la materia prima hasta el consumidor final

    Los estadísticos de P&G se basan en una variedad de conjuntos de datos diferentes, desde pruebas de consumidores y paneles sensoriales hasta estabilidad y confiabilidad, y experimentos acelerados que analizan el grado de conservación de los productos. Y todo esto se suma a las pruebas de laboratorio estándares. Por ejemplo, hablemos de los pañales. "Tenemos todo tipo de datos", dice Blum. "Podríamos probar la absorbencia y cómo se distribuye el líquido entre las capas. También probamos la línea de producción de pañales y ajustamos los parámetros en consecuencia. Y probamos las materias primas [incluso antes de que comience el proceso de producción]. Tenemos que comprobar no solo lo que se nos suministra, sino también nuestro propio proceso de producción y de pre-categorías antes de que todos estos componentes puedan unirse".

    Lo que distingue a P&G es que toda esta experimentación se ha diseñado cuidadosamente para que Blum y sus colegas recopilen datos que proporcionen una visión empresarial práctica y significativa sin los números superfluos. Hacer más con menos datos (pero recopilados de manera más estratégica) tiene un gran impacto, dice Blum: "Hay muchísima información oculta detrás de la máscara de un conjunto de datos masivo". El Diseño de experimentos (DOE) óptimo ayuda al equipo a centrarse en lo que es importante y ayuda a los departamentos a optimizar los recursos que utilizan en la realización de estudios.

    "El DOE ha comenzado a jugar un papel cada vez más importante dentro de la empresa", dice Blum. "Si uno puede permitirse hacer grandes estudios de consumidores, normalmente se obtendrán las respuestas. Pero hoy en día la mayoría de los departamentos [prefieren utilizar los recursos de manera más eficiente]. De hecho, [con el DOE óptimo] es posible encontrarse con que hay diferentes soluciones que varían enormemente en costo para la empresa. Y si se tienen dos o tres soluciones óptimas, se puede elegir la más económica. Solo el DOE nos dará este tipo de opciones. Así que en cada paso, tratamos de usar el DOE siempre que sea posible".


    Las variables de composición y construcción afectan la manera en que un pañal se ajusta. Los datos del producto pueden compararse con la respuesta del consumidor para lograr la mejor calidad posible.

    La experimentación sofisticada proporciona más información en menos tiempo con JMP®

    Incluso antes de que P&G adoptara JMP como su software preferido, Blum dice que "ya era consciente del hecho de que la plataforma de DOE en JMP era excepcional". Los primeros usuarios de la división utilizaban JMP para desarrollar scripts personalizados que le servirían a todo el laboratorio: "Los datos provenían de la máquina y bastaba con hacer clic en un botón [en JMP] para obtener el resultado".

    No pasó mucho tiempo antes de que la propia Blum utilizara el software para realizar análisis cada vez más complejos. "JMP tiene una interfaz muy práctica que le permite trazar datos intuitivamente con el Constructor de gráficos; cualquiera puede hacerlo. Siempre y cuando los datos estén estructurados, el Constructor de gráficos ayudará a entender lo que hay ahí en realidad antes de que se empiece a hacer el análisis; eso es lo que más me gusta".

    Blum dice que para una empresa como P&G donde la diversidad de antecedentes y experiencia es considerada el componente central de un equipo exitoso, JMP ayuda a cerrar las brechas. "Decidimos adoptar [la cultura de diversidad de P&G] y ver las cosas desde diferentes perspectivas: una persona especializada en informática, una persona especializada en aprendizaje automático. Si todos miran el mismo problema, el resultado será una mejor comprensión de lo que hay ahí en realidad y cómo podemos mejorar lo que leemos de esos datos". De esta manera, se salvarán las diferencias entre estadísticos e ingenieros, así como entre el personal de la fábrica y el de las salas de juntas.

    "La visualización es la clave de todo porque esto es lo que la gente suele entender, especialmente en la gerencia. Ellos no quieren lidiar con los números. En cambio, entrégueles un panorama que cuente la historia. No es necesario que sea el más preciso; solo tiene que contar la historia que sostiene la conclusión. Aquí es también donde debo decir que veo en JMP la ventaja de ofrecer esos gráficos y razonamientos. Y la interactividad".


    Blum y sus colegas de la División de Ciencias Cuantitativas exploran diferentes variantes de materias primas para ayudar a que los pañales sean más suaves y cómodos.

    Un cambio de cultura encarna los valores de la marca P&G

    Las estrategias basadas en estadísticas se están abriendo camino en otras aplicaciones empresariales. Blum dice que la empresa está encontrando cada vez más formas de extraer información de datos no estructurados a través de la minería de texto. "Antes había que leerlo todo; ahora las técnicas de minería de texto son muy útiles para las patentes y [para analizar] los comentarios de los consumidores. Mientras que antes nuestra división de marketing solo se interesaba por los estudios de mercado, hoy en día tiene una perspectiva diferente". Y lo mismo ocurre con los gerentes de la cadena de suministro de P&G.

    No cabe duda de que el pensamiento cuantitativo y orientado a la innovación desempeña un papel fundamental en P&G. "Ha sido divertido ver este cambio de cultura aquí", dice Blum. "P&G está mejorando continuamente, avanzando. No hay una rutina. No hay tareas repetitivas. Es una cultura de aprendizaje.

    "Básicamente, cuanta más gente se ha dado cuenta de que con todos los datos que recopilamos [podemos obtener información tan valiosa], mayor ha sido nuestra capacidad de lograr lo que antes no podíamos lograr".

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    Los resultados ilustrados en este artículo son específicos para situaciones, modelos de negocio, captura de datos y entornos informáticos particulares descritos aquí. La experiencia de cada cliente de SAS es única de acuerdo con las variables de negocio y técnicas y todas las declaraciones deben considerarse atípicas. Los ahorros, resultados y características del desempeño reales pueden variar dependiendo de las configuraciones y condiciones individuales de los clientes. SAS no garantiza o representa que cada cliente obtendrá resultados similares. Las únicas garantías para los productos y servicios de SAS son aquellas que se establecen en las garantías expresas del contrato escrito para dichos productos y servicios. Nada de lo descrito aquí debe ser interpretado como una garantía adicional. Los clientes han compartido sus éxitos con SAS como parte de un intercambio contractual acordado o de un resumen del éxito de un proyecto después de una implementación exitosa del software de SAS.