previsión de la demanda en retail

5 principios básicos para la previsión de la demanda en retail

5 principios básicos para la previsión de la demanda en retail es una guía rápida para ganar eficiencia y eficacia en la gestión del proceso de previsión de la demanda en la industria de las ventas al por menor. Este análisis puede variar mucho en función del nivel de desarrollo, tecnologías y equipos de trabajo empleados para dicha gestión. Sin embargo, los 5 puntos que detallamos a continuación son un buen punto de partida para mejorar esta importante actividad en toda organización, independientemente del sector específico del negocio.

Las claves para la previsión de la demanda en retail

1. Depura los datos tanto como puedas

El proceso de cálculo de la previsión de la demanda en retail tiene por naturaleza una gran cantidad de datos que provienen del POS y que deben depurarse antes de calcular las previsiones. De esta manera nos ahorraremos el cuestionar la fiabilidad de los mismos.

En este sentido, es bien sabido que no hacer esta depuración de datos es muy peligroso. Por ello, definir los filtros y mantener cierta estabilidad facilitará en gran medida el proceso para la obtención de unos resultados fiables y sólidos que pueda utilizar toda la organización. Además, contar como mínimo con 2 niveles de limpieza (promociones y roturas de inventario) puede ayudar mucho en esta actividad.

Por lo tanto, en lo referente a la depuración de datos es mejor pecar por exceso que por defecto, ya que así podremos también evitar los típicos comentarios que generan desconfianza a los usuarios de la información en otras áreas internas del negocio.

2. Haz uso de múltiples técnicas de previsiones

Contar con diferentes técnicas de cálculo de previsiones nos ayudará a mejorar el trabajo y a ser más precisos en su elaboración. Hay algunas empresas que han creado sus propios algoritmos. Sin embargo, siempre llega el momento en que la realidad del mercado, el consumo y/o la economía no son suficientes para predecir con la exactitud necesaria o con la rapidez que cabría esperar. Esto ralentiza las actualizaciones, lo que finalmente se refleja en un mal nivel de servicio y un aumento de la obsolescencia.

Es habitual que en ocasiones se tengas que recurrir a modificaciones, a otras herramientas o a sistemas anexos para hacer este trabajo con un nuevo enfoque. Deja siempre abierta la posibilidad de utilizar las técnicas del mercado para mejorar la fiabilidad, independientemente de que la solución sea un desarrollo interno, y no te preocupes sin un único modelo no resuelve tus problemas, ya que es algo normal.

3. Antes de volver a pronosticar, aplica la regla del K.I.S.S.

(Keep It Simple Stupid) En muchas ocasiones, con el afán de reducir los errores en las previsiones caemos en el error de reajustar todos los SKUs de forma masiva y constante. Sin embargo, no siempre resulta ni efectivo ni eficiente realizar este tipo de procesos con la misma frecuencia.

Es conveniente establecer parámetros de control para identificar y procesar solo los productos que realmente lo que requieran y no toda la masa de SKU. Utilizar reglas de excepción es una forma muy eficiente de ajustar solo lo que realmente es necesario, permitiendo una mejor inversión del tiempo por parte de los usuarios.

Nuestras recomendación es que combines e identifiques la estrategia general (exceso o stock out) y que trabajes según este enfoque.

Checklist descargable: Las promociones en Retail>>

 4. Controla el equilibrio entre forecast (unidades) y presupuesto (€)

La gran mayoría de los retailers, por no decir todos, trabajan de forma separada el forecast o previsiones (en unidades SKU) y el presupuesto económico o budget. Lo último son las cifras que debe cumplir cierto punto de venta, categoría comercial o unidad de negocio global, lo cual garantiza la viabilidad económica del retail. Generalmente esta información está en el presupuesto OTB (Open to Buy). Hacer la comparativa periódica de los valores de previsión frente al presupuesto nos da una idea de cómo se comportan las previsiones estadísticas, frente los presupuestos teóricos a cubrir durante un periodo de tiempo determinado.

De esta manera, asegurarse de que esta diferencia se encuentre siempre por debajo del 20% refleja una consistencia de datos para cubrir las expectativas de ventas y mantener el equilibrio entre las necesidades logísticas y los objetivos comerciales.

5. Aprende de los errores de la previsión

Sobre todo al principio, es muy importante aprender de los errores de la previsión. Saber identificar las causas, factores y consecuencias que los que los han provocado es de gran ayuda, así como conocer el impacto que éstos han tenido sobre otros indicadores del inventario como las roturas de stock, los over stocks, las rotaciones o el cumplimiento de los objetivos de venta, entre otros.

Todo esto forma parte de un aprendizaje continuo y es por ello que la proactividad juega un papel muy importante.

 

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Imagen: Freepik

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