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Optimizar el inventario con la analítica de retail

4/11/17 8:30 AM

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Cuando los productos no se venden bien en algunas tiendas específicas, los retailers se ven obligados a rebajar el inventario para eliminar el stock y pierden la oportunidad de optimizar el inventario para incrementar ventas.

Cuando no hay más existencias o incluso antes de que se reponga el inventario, los minoristas experimentan ventas perdidas en tiendas donde estos productos todavía están en demanda mientras que los clientes deciden comprar a la competencia para poder realizar la compra.

Las ventas perdidas se interpretan de forma inexacta, como por ejemplo que hay una menor demanda, lo que a su vez hace que un retailer ordene y almacene menos producto para optimizar el inventario (de una manera errónea). Esto es lo que se llama, "distorsión de inventario".

Soluciones de analítica para optimizar el inventario

 Un estudio del grupo de IHL señala que la distorsión de inventario cuesta a los retailers de forma global casi 800 mil millones de dólares. Éste es el eterno problema que el sector retail tiene desde que existe.

Afortunadamente, este desafío obligó al sector a buscar nuevas maneras de lidiar con la gestión para optimizar el inventario mediante la analítica de datos.

No todas las soluciones son iguales. Hay sistemas de gestión para optimizar el inventario que no se centran en todo el proceso del negocio de retail.

Así, las soluciones para establecer precios, merchandising, planificación, asignación, rebajas y promociones de eventos no se toman en cuenta y ofrecen resultados contradictorios y predicciones imprecisas. Entonces, ¿cómo puedes encontrar la mejor solución analítica para optimizar el inventario y aumentar las ventas?

 Balanceo para optimizar el inventario entre tiendas y analítica de retail

 Con el fin de predecir adecuadamente la demanda y construir la estrategia óptima para optimizar el inventario, la mejor solución debe adaptarse al proceso de negocio específico de cada retail, lo que significa que debe tener en cuenta todos los factores que afectan a la demanda.

La tecnología de analítica de retail mejorará significativamente la precisión de la previsión de la demanda y sugerirá mejores estrategias de asignación y reposición para optimizar el inventario y evitar quiebres o excedentes de stock. Además, existen herramientas específicas que te permitirán disminuir la distorsión del inventario.

 Para ilustrar cómo funciona imagina esta hipotética situación:

 Imagina que hay dos 2 tiendas, "Tienda A" y "Tienda B" y 1 producto (un vestido negro). Cada tienda tiene una asignación inicial de 9 vestidos negros.

 Después de 3 semanas de ventas, el panorama general se vuelve desigual. La tienda A ya está bajo en inventario debido a un aumento de la demanda, mientras que la tienda B tiene baja demanda para el mismo producto, y se ve obligada a rebajar los vestidos para vaciar sus estantes.

Ante esta situación, rápidamente se hace evidente que si 4 vestidos se mueven de la tienda B a la tienda A, todos los pedidos se cumplirán y se habrá logrado optimizar el inventario sin pérdidas.

Sin embargo, en este punto, cualquier acción de un minorista será retroactiva, los clientes ya se han ido al competidor y mover el producto para optimizar el inventario no evitará los costes de stock que ha creado este problema.

La única manera de evitar estos costes es hacer estos movimientos de forma proactiva. Un software de analítica de datos permite a los minoristas hacer estos movimientos para, entre otras cosas, optimizar el inventario.

Por ejemplo, puedes encontrar una solución de equilibrio entre tiendas. El sistema analiza de forma proactiva todos los factores que influyen en un retail y, a través de los resultados que te ofrece, puedes desarrollar el programa óptimo de transferencia entre tiendas para mover los productos de venta lenta a las tiendas donde existe una alta demanda. Esto te permitirá optimizar el inventario.

Esto significa que el retailer evita rebajas innecesarias y tiene la capacidad de vender el producto a precio completo. El ejemplo utilizado anteriormente con sólo dos tiendas es muy sencillo.

Para poner esta estrategia en perspectiva, un retailer con 100 tiendas, tiene 10 millones de transferencias entre tiendas posibles.

Para hacer la decisión aún más compleja, el sistema debe considerar las diferentes combinaciones de tamaños, colores, la distancia recorrida entre cada tienda, el precio de la mercancía, el volumen de mercancía disponible en cada tienda y el coste de transferir el producto para calcular las transferencias óptimas. Mediante la analítica de retail puedes hacer que todo esto suceda.

 Utilizar la analítica para optimizar el inventario te dará resultados muy tangibles, tales como:

  •  Una disminución de entre el 25 – 40% en los costes de inventario
  • Un aumento en las ventas de entre el 11 - 20%
  • Un aumento en la facturación de hasta 3,5 veces más.

 Como ves, existen beneficios significativos para los retailers que emplean la analítica con el fin de optimizar el inventario evitando así los costes y las obsolescencias de stock.

En este sentido, las organizaciones pueden generar beneficios utilizando el tiempo empleado anteriormente en la gestión de inventarios, para garantizar la fiabilidad y disponibilidad de los activos físicos.

Sin embargo, los retos importantes para optimizar el inventario radican en el volumen de las transacciones de que deben analizarse y en la complejidad del análisis requerido para identificar las tendencias de la demanda. Una buena gestión del stock te permitirá afrontar estos desafíos. 

De hecho, la analítica es una oportunidad para solucionar la gestión de inventario. Debes desarrollar un proceso de evaluación del riesgo de obsolescencia, ayudando a los gerentes de inventario a evaluar la probabilidad de que los artículos se vuelvan obsoletos y señalen los elementos que corren el mayor riesgo de convertirse en tales.

Además de esto y para optimizar el inventario, puedes utilizar el análisis para identificar elementos ya obsoletos, identificar elementos que la organización puede permitirse gestionar de forma reactiva y reducir el esfuerzo manual que implica calcular la probabilidad de obsolescencia.

La incorporación de la analítica de retail para optimizar el inventario proporciona a las organizaciones los datos que necesitan para aplicar estrategias de mitigación, tales como acuerdos de proveedores, actualizaciones de sistemas o transferencias entre tiendas… En este artículo te ampliamos el tema: 'La analítica predictiva de datos en el sector retail'.

De esta manera tienes la garantía de que cuentas con inventario suficiente para manejar la demanda fluctuante mientras se mantienen los costes bajos.

Los beneficios potenciales son sustanciales y van desde el análisis casi en tiempo real hasta el impacto financiero cuantificado y la optimización automática, todo lo cual conduce a un mayor flujo de efectivo y a ahorros en los costes de inventario.

Si te estás preguntando cómo Wivo Analytics puede beneficiar a tu negocio, te invitamos a obtener más información aquí.

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