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Este artículo es un resumen del webinar «Utilidades de la previsión de la demanda en el sector retail» que se impartió el pasado 5 de octubre. En el webinar nuestro experto en logística y Supply Chain, David Martínez, explicó cómo las compañías de retail tienen la capacidad de adelantarse a las necesidades de sus clientes y obtener una mejor respuesta respecto a la competencia, gracias a herramientas basadas en analítica predictiva y prescriptiva.

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Cómo ganar la batalla a la incertidumbre en el sector retail

La crisis sanitaria del Covid-19 y las medidas de confinamiento aplicadas por los gobiernos han supuesto un gran desafío para el sector retail. Esta situación crítica ha demostrado la importancia de tener una cadena de suministro eficiente y capaz de ajustarse rápidamente a los cambios.

Según un estudio de Kantar, hubo un incremento del 13,9% en las ventas de supermercados en los primeros 6 meses de 2020 en comparación con el 2019. Incremento que ha tensionado las cadenas de suministro haciendo realmente difícil asegurar la disponibilidad de stock en las estanterías.

Las compañías ganadoras durante este periodo han sido las que han demostrado flexibilidad para adaptarse y responder de forma rápida a los cambios. Contar con sistemas precisos de previsión de demanda y aprovisionamiento les ha permitido ajustar dinámicamente la demanda prevista con la información en tiempo real, replanificando el abastecimiento de las tiendas y los pedidos a proveedores, evitando así roturas de stock y excedentes de producto.

La previsión de la demanda es hoy en día indispensable para las compañías de la cadena de suministro, desde la fábrica hasta la tienda, pasando por la distribución logística. Pero, ¿para qué sirve realmente conocer la demanda futura de los productos? La previsión de la demanda permite:

  • Gestionar de manera eficiente el stock de productos, evitando roturas de stock o excedentes de productos.
  • Planificar la actividad logística de manera óptima (asignación de pedidos, flotas y personal, rutas de distribución, etc.)
  • Utilizar los recursos materiales (flota vehicular, maquinaria, etc.) y humanos (personal de almacén, conductores o empleados de tienda) de manera eficiente.
  • Tomar decisiones sobre la cantidad y plazos de fabricación, o pedidos a proveedores, maximizando la rentabilidad del suelo logístico y evitando pérdidas innecesarias.

Las ventajas son evidentes, ya que este tipo de herramientas permiten diseñar la oferta de productos a medida adaptándola a los hábitos de compra, perfeccionar la gestión del inventario, anticipar el estado del siguiente flujo de caja, adelantarse a las necesidades de personal o a posibles averías de la maquinaria, o detectar actuaciones o movimientos fraudulentos o impagos.

Aplicando IA y Machine Learning para la predicción precisa de la demanda

¿Son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning el futuro de la previsión de la demanda en el sector retail? Durante el webinar David insistía en que la previsión de la demanda está en el corazón de la cadena de suministro y es fundamental para las ventas, la rentabilidad y la experiencia de compra del cliente, teniendo un efecto dominó en toda la cadena de suministro.

Por eso recalca la importancia de la precisión de estas predicciones. Una precisión que sólo se puede conseguir aplicando Inteligencia Artificial y técnicas basadas en Machine Learning. Estos sistemas superan las limitaciones de la previsión de la demanda, por ejemplo los algoritmos de Machine Learning detectan patrones automáticamente y establecen conexiones en grandes lotes de datos. Algo que para las capacidades humanas sería imposible de hacer o llevaría demasiado tiempo de análisis de datos.

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.