En el panorama actual del retail europeo, la diferencia entre ganar cuota de mercado o perderla se define cada vez más en los procesos que definen la gestión del inventario. No es cuestión de abastecer una tienda con los productos del almacén; es necesario tener los productos correctos, en el lugar adecuado y en el momento exacto. El gran problema es que ese equilibrio no siempre es fácil de mantener, y cada fallo, por pequeño que parezca, deriva en pérdidas económicas y en clientes que puede que no vuelvan.
El impacto real de fallar en la gestión del stock
Los datos son claros, y reflejan cómo, en el sector de consumo europeo, las roturas de stock provocan pérdidas anuales superiores a los 4.000 millones de euros, con una media del 8.3% de productos no disponibles en el momento en los que se buscan. El problema contrario, el exceso de stock, como ya comentamos en artículos previos, inmoviliza capital y ocupa espacio de almacenamiento, además de forzar a la empresa a liquidar productos con descuentos que erosionan los márgenes del negocio. En ninguno de los casos se cumple el objetivo mencionado en la introducción, pues la empresa no logra ajustarse a la demanda y, por tanto, se pierde dinero en el proceso.
El coste de un estante vacío o de un producto agotado en una web o en la misma tienda es algo más que una pérdida puntual, y la mayoría de clientes actúan de inmediato (ya sea buscando en otra tienda, o comprando la misma categoría de producto pero de otra marca). Cada vez que esto ocurre, se abre una puerta para que la competencia gane terreno.
El daño más difícil de revertir es el de la relación a largo plazo con los clientes. Puede que necesites comprar algo de urgencia y no lo encuentres; tampoco es un daño irreparable, habrá más ocasiones. No obstante, cuando la situación se repite varias veces, la tendencia es que el cliente deje de acudir a la misma tienda online, y recuperarlo implica recomponer la confianza (algo mucho más costoso que evitar el problema desde el principio).
La obsolescencia de los modelos de previsión tradicionales
Durante décadas, la previsión de la demanda se ha basado en datos históricos de ventas, y limitarnos a estos puede dar buenos resultados solo mientras asumamos que el mercado seguirá igual. Esta lógica, como se puede intuir, funcionaba en mercados más estables, pero hoy la realidad es otra.
La demanda cambia de forma imprevisible, y cualquier campaña que se haga viral, alteración climática, variación en la economía local o global, o incluso la aparición de nuevos competidores son variables que hay que tener en cuenta, y cuya manifestación hace que el modelo tradicional para la previsión de demanda no resulte efectivo. Los modelos tradicionales son demasiado lentos para adaptarse a la velocidad que rige el mundo actual.
La omnicanalidad ha añadido un nivel extra de complejidad, pues se espera que un mismo cliente pueda consultar información desde su móvil, añadir productos al carrito en un ordenador y decidir recogerlos en una tienda física. Esa ruta fragmentada incide en la forma de gestionar el stock, y el inventario ya no sigue un flujo lineal; debe estar sincronizado en todos los puntos de contacto con el cliente. Cuando esa sincronización falla, se puede llegar a la consecuencia de que el cliente sienta que la marca no cumple lo que promete.
El poder de la predicción con Inteligencia Artificial
A diferencia de los sistemas tradicionales, los modelos de Inteligencia Artificial pueden procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y extraer patrones que podrían no resultar evidentes para un analista humano.
Además de las ventas pasadas, la Inteligencia Artificial puede integrar otras fuentes de información externa, como las previsiones meteorológicas de la zona, los calendarios de eventos locales o las campañas de marketing en curso de la empresa, entre muchos otros. Para una empresa, significa poder crear previsiones más precisas y adaptadas a cada punto de venta. La Inteligencia Artificial puede indicarnos la demanda probable de cada producto en una tienda concreta, en un día específico y hasta en determinadas franjas horarias (siempre en función de los datos que hayamos empleado para entrenar dicho modelo). Con los resultados que obtenemos, la compañía puede ahora optimizar sus procesos de reposición de inventario, minimizando tanto las roturas como el exceso de stock.
Otra ventaja que nos brinda la Inteligencia Artificial es la detección temprana de anomalías, ya que estos sistemas son capaces de identificar variaciones inusuales en la demanda que apunten a un error administrativo, un problema logístico o un aumento repentino en la popularidad de cierto producto, haciendo que la empresa pueda actuar antes de que el problema crezca.
Protegiendo la rentabilidad del negocio
La gestión de inventario implica ser capaz de prever que la demanda puede variar, y tener siempre los productos disponibles antes de que el cliente los pida.
La incorporación de Inteligencia Artificial en los procesos de la empresa puede ser también de utilidad para ajustar precios de forma dinámica, planificar promociones con datos sólidos y detectar oportunidades de venta cruzada que antes pasaban inadvertidas, logrando como resultado una mayor eficiencia interna y una experiencia de compra más coherente para el cliente. Cuando los productos están disponibles en el lugar y momento correctos, se cumple la promesa de marca, se fortalecen las relaciones con los clientes y se protege la rentabilidad del negocio.
