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Cómo evitar roturas de stock en el Black Friday

Amazon, el gigante de comercio online, nos tiene acostumbrados a una inmediatez que es muy compleja de imitar o batir por el resto de retailers sobre todo en épocas promocionales. El fenómeno Black Friday llegó para quedarse. Impulsado por grandes superficies, cuenta cada vez con más adeptos y se ha convertido en una de las fechas marcadas en dorado en el calendario de todos los retailers.

Sin embargo, para que esta campaña promocional no se convierta en un infierno logístico es necesario adelantarse a las preferencias de los clientes, predecir su consumo y disponer de un único punto de gestión de existencias.

La teoría, como puedes ver, es muy sencilla pero las experiencias vividas por nuestros clientes y el resto del sector demuestran que la realidad logística es mucho más compleja con servidores que se caen, frustración de los consumidores y de nuestros empleados que se repiten en estas fechas, entregas con retraso y…. las temidas roturas de stock.

¿Por qué suceden estas roturas de stock?

Existen diversas causas a lo largo de toda la cadena de suministro, tales como:

• No contar con las herramientas de BI adecuadas para obtener insights de valor del ERP, el Sistema de Gestión de Almacén o los programas de gestión de flotas de transporte, entre otros sistemas, de cara a tomar mejores decisiones logísticas

• Aumento inesperado de la demanda. Cuando el lead time de producción y distribución es mayor al margen que dan las fechas, estamos frente a una gran rotura de stock. Ocurre por ejemplo cuando un producto en concreto se convierte en la estrella inesperada de la campaña promocional

• Deficiencias en el Demand Forecast. Para estimar la demanda con exactitud hay que analizar gran variedad de datos, entre los que tienen una importante presencia el histórico de ventas o la estacionalidad

• Fallos humanos en distintos puntos de la cadena de suministro como podría ser la falta de exactitud entre los datos de inventario registrados y la realidad o ciertos errores en la contabilidad del stock

• Retrasos o problemas en el transporte o con los proveedores

El hecho de no poder satisfacer la demanda de los consumidores trae consecuencias negativas para el negocio como la pérdida de clientela dado que se está perjudicando su experiencia de cliente hasta límites insospechados. Otra de las consecuencias negativas es el aumento de los costes logísticos, reto al cual se está haciendo frente a través de metodologías como el cross-docking, donde la mercancía pasa muy poco tiempo en el almacén y no llega ni a ponerse en las estanterías.

Y aquí llega “la madre del cordero”.. ¿Cómo se evita que haya estas roturas de stock?

La clave está en controlar todos los KPI´s de la gestión de stock y actuar a partir de datos como la rotación de mercancías, el índice de cobertura, la ocupación del espacio de almacenaje además de controlar el punto de pedido y contar con suficiente stock de seguridad sin incurrir en un sobredimensionamiento de las existencias.

En un entorno tan cambiante como el logístico es necesario explotar el Big Data y contar con herramientas de BI como Alteryx y Tableau para analizar continuamente los datos internos tantos externos con los que se cuente con el objetivo de reducir la incertidumbre lo máximo posible.

Contar con insights de valor te permitirá controlar el stock en todo momento, ajustar las rutas de transporte y los flujos de distribución, llevar a cabo un mantenimiento preventivo de máquinas y sistemas y desarrollar una atención al cliente totalmente personalizada.

Todos estos flujos de información que se convierten en insights de valor gracias a estas herramientas de BI provienen de:

• Sistemas de operaciones tradicionales que contienen información como; indicadores financieros (control del coste operacional de la instalación de almacenaje), KPI de productividad (eficiencia de los procesos), indicadores temporales (cumplimiento de plazos o reacción en la recepción de mercancías) o KPI´s de calidad (pedidos servidos a tiempo, pedidos con errores, etc.).

• Previsiones económicas, meteorológicas y de tráfico

• Actividad de la flota de transporte. La combinación de la instalación de sensores y el Geo-Analytics hace posible controlar con exactitud los horarios, recorridos y consumo de combustible según infinidad de casuísticas.

• Alertas preestablecidas de desabastecimiento de los puntos de venta en función al lead time que maneje el fabricante.

• Comportamiento online y offline de los usuarios. Nº de visitantes que registra la web, patrón de navegación que siguen, productos mejor posicionados y demandados y más demandados en la tienda online combinado con el comportamiento de los clientes en los puntos de venta físicos suponen un filón de información que valen su peso en oro y que ayuda a realizar un pronóstico de la demanda sólido, previniendo las temidas roturas de stock.

En campañas tan potentes como Navidad, rebajas o el Black Friday es fundamental tener el máximo de información sobre el comportamiento de los clientes y saber cómo cambian sus hábitos de consumo en estas fechas. La analítica predictiva y el aprendizaje automático extraen valor de los datos recogidos en las interacciones con la marca como las consultas online, las compras, productos más visitados, los que más se marcan como favoritos, artículos que se quedan el carrito pero no finalizan en compra o factores cualitativos como pueden ser la experiencia de compra o qué esperan los clientes del servicio postventa.

Con todos los insights obtenidos, se toman decisiones gestionando la parte logística y comercial de manera omnicanal, dado que las organizaciones cuentan con una visión 360º del entorno físico y digital y se diseñan estrategias de Marketing cruzadas entre canales para dar respuesta a las diferentes necesidades de los clientes.

Adoptar la tecnología y asociarse con el partner tecnológico adecuado supone importantes beneficios económicos para estas organizaciones dado que logran la eficiencia operacional deseada y comienzan a competir de tú a tú con el resto de players cada vez más digitales.