Demand Intelligence: La previsión de la demanda será vital para las tiendas en 2022
Uno de los temas que van a seguir marcando el inicio de este 2022 es la saturación de las líneas de transporte internacional y la crisis de suministros.
Muchos comercios se enfrentan a la escasez de ciertos productos como consecuencia de los desajustes producidos en las cadenas de fabricación durante la pandemia: fundamentalmente la falta de materias primas y componentes [como los chips] y el encarecimiento de combustibles y los servicios logísticos.
Todo esto está produciendo un alza en los precios y el desabastecimiento de muchos artículos, algo que está impactando de manera muy notable en algunas tiendas.
Algunos de los retailers que están viéndose más afectados son aquellos que se apoyan en modelos de producción y venta “just in time”. Eliminar o mantener los stocks al mínimo es viable cuando sabes que todo el ecosistema detrás de la fabricación y transporte de tus productos va a responder a tu pedido de manera fiable; pero si cuando precisas reponer una referencia y no tienes la certeza de que tus proveedores vayan a poder enviártela en el plazo o coste requerido, se corre el riesgo de tu catálogo de productos se vea perjudicado porque no tengas unidades disponibles o porque su coste final impacte en tus márgenes.
Esto ha cambiado el modo en que se calculan los pedidos. Mientras que mantener las referencias mínimas no parece prudente en la coyuntura actual, volver a modelos de almacenamiento masivo de hace años, tampoco parece viable ni en términos operativos ni de costes.
En este entorno la Demand Intelligence surge como una manera de aplicar la inteligencia artificial a los modelos de cálculo de stock y forecasting. El reto de los jefes de compra y aprovisionamiento siempre ha sido estimar con la mayor exactitud posible el equilibrio entre las expectativas de demanda, el inventario de productos, la capacidad de la logística para hacer el reaprovisionamiento y los precios de la mercancía.
Lo que aporta la Demand Intelligence a la previsión de la demanda es poder incluir en estos cálculos posibles eventos adversos que impacten en toda la cadena calculando la posibilidad de que sucedan, generando “planes B” para el supuesto de que estos ocurran.
La inteligencia artificial permite así incluir en estas predicciones variables como el tiempo atmosférico, los gustos cambiantes de los consumidores, conflictos internacionales e incluso nuevas tendencias en redes sociales.
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La nueva era en el análisis de datos permite que los retailers puedan incorporar estas circunstancias a sus cálculos y ser muchos más efectivos en sus predicciones de demanda; y esto es algo que en la coyuntura actual puede ser una ventaja competitiva.
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