Las empresas de retail han estado experimentando grandes cambios en la demanda durante los últimos meses, lo que genera ciertos desfases entre la demanda y la distribución llegando a tener roturas de stock de ciertos productos. Con algoritmos de predicción de la demanda, las compañías de retail tienen la capacidad de adelantarse a las necesidades de sus clientes y obtener una mejor respuesta respecto a la competencia.
En un ecosistema tan complicado como es el empresarial y en la situación actual de pandemia, resulta imprescindible poder adelantarnos a lo que va a suceder para poder elegir el camino correcto. Los constantes cambios en la demanda y la incertidumbre hacen que ahora más que nunca las empresas no puedan permitirse planificar a ciegas la producción, distribución y venta de un producto. Deben adelantarse a las necesidades de los clientes para no ocasionar roturas o excedentes de stock.
La gestión ineficiente del stock de productos (por “sobre-stockage” o rotura de stock) o su planificación logística, son áreas de gran impacto en la rentabilidad de la industria retail. Tan malo es no llegar, como pasarse. No tener la cantidad suficiente de producto para satisfacer la demanda, representa un impacto económico negativo debido a la pérdida de ventas, y también una reducción de la fiabilidad y credibilidad, al promocionar un producto del que no hay stock. Por otro lado, tener excedentes de un producto ocasiona costes de almacenamiento y de oportunidad, pues ese dinero no lo estamos reinvirtiendo en otras áreas más necesarias.
Para evitar estas problemáticas y poder adelantarse a los pedidos de los clientes, es crucial predecir la demanda que tendrán los productos en el futuro; y planificar toda la cadena de suministro de acuerdo a esa predicción, desde la fábrica hasta la tienda, pasando por el transporte logístico.
Anticiparse a la demanda del cliente es fundamental para lograr una planificación eficiente de las operaciones de la cadena de suministro. La predicción de la demanda en retail ayuda a preparar la cantidad de stock adecuada o fijar los recursos de distribución necesarios, cuestiones claves que reducen de forma significativa los riesgos a los que se enfrentan las compañías y garantizan unos mayores índices de éxito. Además, mejora la gestión de los costes asociados (variables y fijos), planes de inversión y plazos de entrega, lo que tiene un impacto directo en el precio final del producto, que repercute al cliente.
Hasta hace pocos años esta planificación se realizaba de manera manual, una tarea que era tremendamente compleja. Afortunadamente, la asombrosa capacidad actual de disponer de un volumen ingente de datos gracias al Big Data, y las técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, proporcionan a las empresas de Retail la oportunidad de prever la demanda de forma rápida y precisa, y administrar y controlar el inventario, optimizando la distribución del producto y su reposición en la red de puntos comerciales.
Grandes firmas del sector retail -que ya han comenzado a hacer uso de estos recursos- están perfeccionando sus previsiones y, como resultado, disminuyendo los stocks de seguridad y reduciendo los costes. Además, incorporando la capacidad de simulación de diferentes escenarios de demanda, las compañías pueden ver los posibles cambios que serán necesarios, y los resultados de los mismos antes de aplicarlos realmente.
En decide4AI hemos organizado un webinar para el próximo 5 de noviembre llamado “Utilidades de la previsión de la demanda en el sector retail” en el que contaremos cómo algunas compañías de retail ya han comenzado a hacer usos de estos recursos y están perfeccionando sus previsiones, mejorando sus resultados.
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