En el proceso logístico y de cadena de suministro, el gran número de operaciones y de activos que intervienen en el proceso, lo convierten en un área crítica para el sector retail. Por eso, mejorar los márgenes operativos en cada punto de la cadena de suministro tiene un impacto directo en los resultados de negocio.
Para poder mejorar en eficiencia de procesos, reducir costes operativos, maximizar márgenes operacionales y mejorar el nivel de servicio, hay que optimizar la planificación de inventario y recursos (humanos, materiales y financieros) y automatizar operaciones empresariales.
Las herramientas basadas en Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial son capaces de predecir de forma precisa la demanda futura, simular posibles escenarios y recomendar las mejores decisiones en cada momento.
Durante el proceso de la cadena de suministro en el sector retail, existen diferentes puntos en los que se puede actuar para mejorar los márgenes operativos. Desde la fábrica hasta la tienda, pasando por el transporte y los almacenes o centros de distribución se pueden optimizar procesos y automatizar decisiones.
En la fábrica, durante el proceso de producción, las empresas deben tomar decisiones diarias complejas, como el volumen de fabricación de cada producto teniendo en cuenta los recursos limitados que se tienen. Contemplando en todo momento la cobertura de stock y el rendimiento de las líneas de producción y entrega.
Una planificación de la producción basada en analítica predictiva y prescriptiva, optimiza estos procesos teniendo en cuenta previsiones, stock, centros de producción, tiempos y costes de configuración de líneas, plazos y costes de entrega, etc., para poder planificar de manera óptima la fabricación.
En distribución, realizar entregas al menor coste posible sin comprometer la calidad del servicio es uno de los principales retos de los operadores logísticos. La volatilidad de la demanda, el alto coste del combustible y el escaso margen de beneficio, hacen que una buena planificación de los recursos marque la diferencia entre que una entrega sea rentable o no.
Planificar de manera óptima teniendo en cuenta medios de transporte, su carga y las rutas de transporte, será esencial para poder mejorar los márgenes en logística inbound, outbound y logística inversa.
Tener una visión global del proceso desde la recepción de pedidos en el almacén, su preparación (proceso de picking), hasta su salida hacia los diferentes destinos, es clave. Con una gestión de pedidos eficiente apoyada en una planificación óptima del personal de almacén, se pueden optimizar mucho las operaciones en este punto de la cadena de suministro.
La Analítica Predictiva y elMachine Learning ayudan enormemente a la optimización de la gestión de inventario en almacén. Prediciendo el volumen de pedidos y sus ciclos de vida, para garantizar el nivel óptimo del servicio en todo momento.
Y llegamos al punto de venta, clave en la planificación toda la cadena de suministro. A través de los datos de la actividad de la tienda, se puede hacer la predicción de la demandafutura, que se utilizará tanto en planificación y gestión en almacén como en fabricación y logística.
Diferentes técnicas analíticas pueden aplicarse en la planificación y gestión de los distintos recursos de la tienda, como el espacio en el propio establecimiento, el producto (gestión de inventario, reposición), o los empleados (horarios y tareas).
Gestionar el inventario y la reposición de artículosde manera óptima, asegura un buen suministro de los mismos para no perder ventas ni tener excedentes. Esto es crucial a la hora de ahorrar costes y maximizar beneficios, pues mejora la disponibilidad de los productos, distribuyendo de manera óptima los artículos entre las tiendas para evitar roturas de stock.
Tener una buena gestión del personal también será primordial para reducir costes, ya que hasta el 40% del total de los costes de una tienda al final del mes, puede deberse al coste laboral.
Además, los empleados de cara al público son los que más pueden influir en la decisión de compra de los clientes. La Analítica Avanzada predice el volumen de visitas que tendrá la tienda en cada momento, para poder ajustar así los horarios y tareas de cada empleado con las visitas de los clientes. Consiguiendo tener al empleado perfecto en el momento y lugar adecuados para atender a los clientes y aumentar la tasa de conversión.
La implantación de soluciones basadas en Analítica Avanzada de datos no parece que vaya a reducirse en los próximos años, y menos en el sector retail. De hecho durante los próximos 3 años, más de 3/4 de las empresas del sector minorista piensan invertir en soluciones basadas en esta tecnología.
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