NEXT GENERATION: LA NUEVA REALIDAD DEL SECTOR RETAIL

Escrito por Ainara Leeman Gerez | 30-07-2020

En la última década, la revolución digital ha provocado cambios profundos en la forma en la que compran las personas. Ha transformado el modo en el que los consumidores evalúan los productos, los canales de compra que usan y sus expectativas de entrega y devolución. Estos cambios, que afectan a todos los eslabones de la cadena de suministro, han obligado a las empresas retail a repensar cómo planifican la demanda y posicionan el inventario. En este artículo, se explora cómo los retailers de hoy en día pueden optimizar sus cadenas de suministro para obtener una ventaja competitiva.

El mundo multicanal ya es una realidad

Empresas como Amazon, Aliexpress, Ebay y otras se están convirtiendo en plataformas dominantes para acceder al mercado, y además ahora, están tratando de extenderse al ámbito industrial. Algunos proveedores afirman que pueden lograr márgenes más altos al vender a través de este tipo de plataformas, que a través de sus propios canales. La clave de su éxito reside en combinar el comercio electrónico con un tiempo de servicio al cliente reducido y de bajo coste.

La presión sobre las cadenas de suministro para apoyar este modelo es significativa, ya que deben ser dinámicas y flexibles, operar a una frecuencia alta, proporcionar múltiples opciones de recolección y entrega a los clientes, así como equilibrar los inventarios a medida que la demanda evoluciona de manera dinámica.

Asimismo, es necesario un cambio de cultura en la organización. Este cambio trata de hacer una transición de un modelo operativo centrado en el producto, a uno centrado en el cliente. Este nuevo enfoque junto con una cadena de suministro de alto rendimiento y optimizada en cada eslabón, es la única forma de sobrevivir en un mercado definido por las altas exigencias del consumidor.

El Machine Learning entra en escena

Para formular una estrategia de cadena de suministro ganadora, no es suficiente basarse en datos históricos. Como parte de este pensamiento, se ha desarrollado un nuevo tipo de inteligencia artificial (IA) llamada Machine Learning, un programa que analiza grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados, para comprender el significado contextual y hacer recomendaciones para que el humano responda.

Una de las funcionalidades de Machine Learning, es ayudar a predecir el rendimiento del lanzamiento de un producto nuevo, ya que los modelos pueden incluir indicadores tempranos como análisis web, atributos de productos o incluso datos de redes sociales.

Otra forma en la que el retail ha aplicado Machine Learning para elevar el rendimiento de las promociones comerciales y las promociones de eventos en los medios, es haciendo uso de un Machine Learning Engine (MLE), que puede atribuir el ROI en actividades y eventos. Esto permite a los retailers comprender y anticipar el comportamiento del cliente, centrándose en ganar estrategias de planificación promocional, y adelantarse a la demanda y, por lo tanto, a sus competidores.

Machine Learning puede también mejorar los pronósticos de demanda afectados por una estacionalidad compleja o extrema y por factores externos como, por ejemplo, el clima, mejorando así las ventas y el resultado final.

El eterno reto de mejorar el flujo de caja mediante la optimización del inventario; es hoy más factible que nunca

Al emplear estas herramientas de planificación basadas en Machine Learning y predecir así las ventas potenciales, se almacenan los artículos con una mayor demanda pronosticada. Esto hace posible reasignar el efectivo que normalmente estaría atado a un inventario de bajo rendimiento, evitar la erosión de los márgenes de rebajas y existencias muertas, y aumentar la disponibilidad general de los productos ofrecidos.

En retail, el axioma rector es tener la cantidad correcta de existencias en el lugar correcto y en el momento correcto. Sin embargo, paradójicamente, el inventario se envía a las tiendas por adelantado, basándose en la creencia de que los productos deben estar en tienda para vender. El desafío es que, una vez llegados a este punto, no siempre es rentable reubicar el inventario. Al aferrarse a esta creencia heredada, se causan tanto ventas perdidas como rebajas porque el stock está mal posicionado para satisfacer la demanda del canal.

Para combatir esto, los retailers están comenzando a cambiar a una implementación de inventario basada en la demanda para todos los SKU. Esto significa fusionar el sistema tradicional “push” y la reposición, en un solo proceso que se basa en un pronóstico prospectivo.

Es evidente que los cambios que ha ocasionado la revolución digital en el mundo del retail, son significantes. Por esta razón, las empresas deben tratar de evolucionar junto con los avances tecnológicos para poder sobrevivir. Para ello es imprescindible reinventarse, adaptando la cadena de suministro a un mercado mucho más dinámico y unos consumidores cada vez más exigentes. Es importante que se efectúe un cambio de cultura, en el que las empresas se focalizan en sus clientes, más que en el producto en sí. Y como hemos visto, Machine Learning es uno de los avances tecnológicos que cuenta con múltiples funcionalidades para facilitar este cambio tan necesario. Incorporando esta y otras herramientas en el día a día, el sector retail podrá hacer frente a cualquier reto que se le presente.