La gestión de inventarios parte por un buen forecast de ventas
Las tiendas de conveniencia o minimarkets tienen un reto muy fuerte: “tener el producto disponible, en la cantidad correcta, en el momento adecuado”. En la teoría suena muy sencillo, pero cuando nos acercamos a la realidad presenta algunos retos que la inteligencia artificial si puede resolver.
La rotación diaria de mercadería y la velocidad a la que funcionan las tiendas de conveniencia trae consigo algunos problemas que no son menores, por ejemplo:
Esto lleva consigo a que no se logre ser todo lo rentable que puede ser, y se pierde una cantidad de dinero no menor de producto que se bota, porque se daña.
Ventas por mes
Ventas por día de la semana
Ventas por hora del día
Los gráficos mostrados representan el comportamiento de las ventas de una tienda de conveniencia por mes, por día de la semana y durante las 24 horas del día, y, como se puede apreciar, el comportamiento se vuelve totalmente estacional, y en todos los casos se ha visto que para los ejecutivos de este rubro termina siendo interesante trabajar con este tipo de data porque saben lo que viene en el futuro sin mayor esfuerzo.
Los algoritmos de inteligencia artificial son capaces de organizar y ordenar millones de registros en tiempo real de la tienda en función a comportamientos de venta mensual, semanal y diaria agregada, por tienda agregada, por producto, y hasta por hora, casi con capacidad ilimitada de almacenamiento y sin restricciones en cantidad de variables a analizar.
Lo interesante es tener el poder de predecir la venta de la siguiente semana o mes con altos niveles de precisión, y para ello las variables a analizar son determinantes.
En este caso incluimos información como: ticket promedio de la zona, tránsito de personas en la zona donde está ubicada la tienda, tamaño del almacén de la tienda (en metros cuadrados y cantidad de pallets que puede apilar), cantidad de productos en un ticket de venta, asociación de productos que se venden juntos en un mismo ticket, frecuencia de venta por minuto, por hora, por bloques durante el día, por día, por semana, por mes.
Las posibilidades son infinitas de cuántas combinaciones se pueden lograr y lo más interesante es que en todos los casos hemos tenido resultados realmente valiosos en términos de precisión del modelo y adecuación a cambios en las dinámicas del mercado.
Logramos un modelo de forecast de venta para los siguientes 7, 14, 21 y 28 días con un alto nivel de precisión, incluso llegando a nivel de SKU por punto de venta, lo cual aumenta la certidumbre respecto a qué deberían surtir en cada tienda, cuándo hacerlo, dadas las limitaciones de espacio para recibir mercadería al mismo tiempo, y así minimizar la merma en 50% aproximadamente y aumentar la venta perdida que se traduce entre 1 y 4% de la venta total actual.
Estos resultados impactan directamente en la gestión de los inventarios y la única manera de llegar a ellos es contar con formas de análisis que inviten a realizar el surtido y planificación de tienda por producto y evaluando todas las variables que pueden estar afectando la venta en tiempo real, es un proceso de desaprender y aprender nuevas formas para solucionar problemas de negocios.
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