Una planeación de demanda acertada y rápida es posible utilizando Smart Forecasting, con Analítica Avanzada y Machine Learning.

Para cualquier empresa es de vital importancia planear la demanda, ya que eso determina cuánto producto vas a generar y vender. Si produces de más, tienes altos costos de inventario, merma, y producto sobrante. Si produces de menos, tienes anaqueles vacíos y puedes perder clientes por no tener el producto que necesitan cuando lo necesitan. Para optimizar inventario, optimizar compras y disminuir productos obsoletos, el reto más grande para la cadena de suministro es llegar a un plan único de ventas que sea certero y con la menor posibilidad de error.

Tradicionalmente la planeación de demanda se hacía en un Excel, utilizando información histórica de las ventas de años anteriores. Por lo general una o pocas personas tenían la experiencia y conocimiento para determinar, con base en esta información histórica, los niveles de venta que se podrían esperar en el nuevo ciclo. Esto hacía que la planeación de la demanda viviera principalmente en la cabeza de las personas encargadas de ello y se basaba en la previsibilidad de los patrones de consumo de los clientes.

Ahora, nos encontramos en una situación sin precedentes en nuestra generación, y los patrones de consumo han cambiado drástica y rápidamente. Los datos históricos sirven de muy poco para generar predicciones para este nuevo reto. Los consumidores están cambiando dónde compran, qué compran, y cuánto compran en gran escala y a gran velocidad.

De acuerdo con Nielsen, los datos de ventas en varias categorías presentaron cambios drásticos. Mientras los productos como papel higiénico, frijoles, y productos de limpieza duplicaron sus ventas; los consumidores restaron importancia a bienes como cosméticos, electrodomésticos y electrónicos.

Los productores de bienes de consumo están intentando urgentemente ver cómo estos cambios afectarán el comportamiento del cliente en sus categorías, canales y marcas durante y más allá de la crisis sanitaria. Por ejemplo, las compañías que venden productos de limpieza y desinfección tuvieron serios problemas de desabasto cuando comenzó la pandemia por Covid-19 y aún no logran tener un abasto completo en muchas categorías. Sus planes de demanda presentaban errores de hasta un 90% por estos cambios drásticos en patrones de consumo.

Para estos productores es imperativo apoyarse en las tecnologías de Demand Planning con Analítica Avanzada, que ya estaban en tendencia ascendente, pero que aún no se adoptaban ampliamente en las empresas.

Utilizar Analítica Avanzada para la planeación de la demanda tiene la ventaja de poder analizar grandes cantidades de datos rápida y correctamente. Además de las variables de la empresa, como ventas históricas, niveles de inventario, promociones y descuentos, estas herramientas pueden incluir variables exógenas en su análisis. Nuestra herramienta se adapta a incluir las variables que sean necesarias de acuerdo con el tipo de industria, lo cual se determina en una evaluación.

Por ejemplo, un producto como la cerveza es sensible a la temperatura y el clima, aumentando sus ventas con clima caluroso. El pan, por otro lado, se vende más cuando hay clima lluvioso. Cuando el PIB sube se venden más productos de lujo o de alto valor, y cuando baja, los consumidores tienden a posponer este tipo de compras para mejores tiempos. Contar con una herramienta que tome todas estas variables y las integre en el análisis, hace que la planeación sea más acertada, y más rápida, casi en tiempo real.

Sin embargo, siempre va a existir el factor de la experiencia y el conocimiento humano. Por lo que, aun contando con el análisis generado por estas herramientas, es necesario que se reúna el equipo de planeación de demanda, que incluya personal del área comercial, marketing, y operaciones entre otros, para enriquecer la predicción de la herramienta con su conocimiento particular del negocio, las condiciones de ventas, y cualquier otra negociación que no haya sido tomada en cuenta por la herramienta. Es decir, correr un proceso de Integrated Business Planning.

El conjunto del análisis de datos de la herramienta de Analítica Avanzada, con la experiencia y conocimiento de los equipos humanos, pueden generar pronósticos con niveles de error hasta 30% más bajos que los métodos tradicionales. Esto genera ahorros en inventarios, y libera flujo de capital, que es vital en estos tiempos difíciles. La velocidad de análisis de estas herramientas, te permiten tener información en tiempo real para tomar decisiones siempre que sea necesario. En este tiempo de incertidumbre, los ciclos de planeación de demanda se han hecho cada vez más cortos, ya no aplica la planeación trimestral, ni mensual, se necesita estar ajustando con mayor frecuencia.

En Sintec contamos con la solución de Smart Forecasting, que te ayudará a rápidamente poder aprovechar los beneficios de la Analítica Avanzada en tu Planeación de Demanda. Tenemos más de 30 años de experiencia en manejo de cadenas de suministro y utilizamos tecnología de punta para ayudar a nuestros clientes a resolver sus problemas. Nuestra solución cuenta con datos económicos, climáticos, y de sentimiento en redes sociales, entre muchos otros que nos ayudan a obtener resultados más certeros en la predicción del comportamiento de los clientes. Tengamos una charla, ¡contáctanos!

Referencias

• “Key Consumer Behavior Thresholds Identified as the Coronavirus Outbreak Evolves.” Nielsen, 10 Mar. 2020, www.nielsen.com/mx/en/insights/article/2020/key-consumer-behavior-thresholds-identified-as-the-coronavirus-outbreak-evolves/
• Pozzi , Federico Alberto. “How IoT Is Helping Real-Time Demand Planning in Retail.” Bright Data, 12 July 2016, https://blogs.sas.com/content/brightdata/2016/07/12/how-iot-is-helping-real-time-demand-planning-in-retail/