Reyes… ¿sin el regalo deseado?

Iñigo Osoro, director de Análisis de Negocio y Optimización de IBM España, Portugal, Grecia e Israel.

En esta época, las compras para los regalos de Navidad y el comienzo de las rebajas disparan la vorágine del consumo y el caos comercial donde anuncios, música y decoración se mezclan para atraer a un consumidor que sigue haciendo compras independientemente de la situación económica.

Es sorprendente que muchos de los productos estrella para regalar estas navidades, como las muñecas Monster High, los coches y las pistas de coches Scan2Go, entre numerosos artículos de todo tipo, lleven agotados semanas en las tiendas y muchos consumidores se sientan frustrados al intentar encontrar el producto tan deseado y que sin embargo no está disponible.

¿Con tanta demanda, cómo puede estar agotado? Esta falta de previsión es una obvia oportunidad de venta perdida para las tiendas.

La falta de producto abre además la puerta a competidores adicionales, mediante el comercio electrónico, que hace que clientes frustrados ante la falta de stock en una tienda acuda a aquel distribuidor de Internet, independientemente de dónde tenga su sede, que simplemente le garantice un plazo de entrega razonable.

Marketing, inventario y cadena de suministro bien coordinados

La buena coordinación entre los departamentos de Marketing, los responsables del inventario y de la cadena de suministro, es la única manera de prevenir una falta de existencias. No es una tarea sencilla para ningún distribuidor, pero especialmente para los minoristas, determinar exactamente la cantidad de unidades que van a necesitar de un producto. Tradicionalmente, estas previsiones de ventas se hacen extrapolando las ventas de meses anteriores o de los mismos meses en años anteriores. Y en función de esas previsiones se fabrica o se pide al proveedor la cantidad de producto necesario.

No cabe duda de que este procedimiento es casi más arte que ciencia. Este sistema, llamémosle tradicional, define la demanda de forma rígida en base a variables estables, lo que es como mínimo, incompleto. No tiene en cuenta variables como:

– La capacidad de comparación que tiene actualmente en consumidor mediante la disponibilidad casi inmediata de información online comparativa.

– La aparición reciente de nuevos productos o servicios competidores, que puede impactar en la demanda de nuestro producto vs periodos anteriores.

– Nuestra capacidad de gestión o suministro: por ejemplo, qué impacto tiene en mi capacidad de oferta el que haya tenido que reducir un 10% la plantilla del almacén.

– Un aumento repentino del 30%, por ejemplo, del precio de la materia prima y los efectos de esta subida en el proceso de fabricación y operativo.

– La capacidad de compra de los consumidores, que ha bajado debido a la situación económica.

Un análisis de demanda tradicional ignora por completo un elemento fundamental en la actualidad: la comprar por recomendación, que es tenida en cuenta en un 80% de las decisiones de compra actuales, y que tiene una enorme volatilidad. Tener la capacidad de analizar en tiempo real la percepción y respuesta de los clientes en los canales sociales se antoja en este momento como algo fundamental, y no sólo para hacerlo de forma discreta en el tiempo, sino para hacerlo de manera continua.

En estas fechas, tener la flexibilidad de adaptar los precios y el surtido a nivel de referencia, hora del día, código postal o tienda, es fundamental, y para ello, un conocimiento casi exacto del comportamiento de la demanda es imprescindible para evitar morir de éxito, y sufrir roturas de stock.

El regalo perfecto: extraer e interpretar datos

Ahora, más que nunca, la tecnología permite analizar e interpretar todos los datos de consumo y de la organización para tomar decisiones en tiempo real que pueden ser de gran relevancia.

¿Verdad que sería fantástico poder predecir la variabilidad de precios, el número exacto de productos que se venderán, en qué estantería situar cada producto para maximizar las ventas y cuántos productos se pueden fabricar a partir de la materia prima y recursos de los que se dispone?

Imaginemos, por ejemplo, una tienda de electrónica de consumo. Estas navidades, las tabletas están siendo uno de los regalos estrella, y rápidamente vuelan de las estanterías cada vez que se repone el producto.

Por un retraso en los procesos de la cadena de suministro, se podría dar el caso de que los productos lleguen demasiado tarde, cuando la época de Navidad ya se ha terminado, y que al final los productos se queden en stock durante semanas, con la consecuente pérdida de dinero. Para evitar ese exceso de stock y dar salida al producto, muchas veces los comerciantes se ven obligados a ofrecer descuentos y precios especiales.

IBM ha implementado con éxito software de análisis predictivo en infinidad de compañías de consumo y distribución, que ayudó a predecir con mayor exactitud el comportamiento y demanda en las compras de los usuarios, y así anticipar fallos en el proceso de fabricación y en la cadena de suministro que les pudieran impedir llegar con suficiente inventario a la temporada de compras navideñas.

El análisis predictivo aprovecha todos los datos internos sobre el consumidor, distribución, inventario y fabricación, así como los datos externos extraídos de las conversaciones en medios sociales. Posteriormente, todos estos datos se aplican a un modelo predictivo, de manera que las organizaciones obtienen una visión más completa y fidedigna de las intenciones de consumo por parte del público objetivo y de qué productos serán los más demandados, y por lo tanto necesitará más existencias.

Hoy en día, la predicción de la demanda ha dejado de ser una tarea basada en un conjunto reducido de variables fácilmente medibles y almacenables, para ser un proceso que requiere de fuentes de información interna, externa, estructurada, no estructurada, cambiante en el tiempo y en todo caso compleja, heterogénea y abundante, que obliga a utilizar tecnología y expertos muy especializados en este campo.

Aquellos distribuidores que utilizan simulación y análisis predictivo para ajustar precios, surtido y stock están comprobando el impacto de esta tecnología en sus resultados, y sobre todo, en la satisfacción de sus clientes. Un cliente que encuentra lo que necesita, cuando lo necesita, y al precio que puede pagar es un cliente que vuelve. Y de eso viven las compañías de distribución.

Por tollo ello, los directores Comerciales y de Marketing no deben olvidar incluir en su carta a los Reyes Magos software de análisis predictivo. Estoy seguro de que aunque no lo hagan, los Reyes se lo traerán, porque no querrán encontrarse sin juguetes que llevar a los niños.