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Actualmente, el e-commerce es el elemento disruptor más importante en la industria del retail. Y debido a las altas ventas online, los ejecutivos a cargo de la distribución y logística han tenido que modificar varios de sus procesos, incluidos la planeación de la demanda.
Para saber cómo generar soluciones efectivas respecto a este panorama, Mariano Fiscella, vicepresidente de Operaciones de Sam’s Club México, impartió el webinar titulado “Consejos prácticos para una estrategia moderna de planeación de la demanda y S&OP”, organizado por THE LOGISTICS WORLD, en el cual compartió una serie de consejos prácticos que te serán útiles al momento de crear tu pronóstico y tu Sales & Operation Planning (S&OP).
¿Cómo tener una planeación de la demanda exitosa?
Ante las exigencias del cliente omnicanal y la búsqueda por brindar una experiencia de compra satisfactoria, el experto en e-commerce y logística ofrece las siguientes recomendaciones que tendrán un impacto positivo, tanto en el demand forecasting como en la eficiencia de la cadena de suministro.
A continuación te compartimos los siguientes consejos.
1. Aplica machine learning
Esta tecnología es una de las más innovadoras para potenciar la planificación de la demanda, ya que no sólo permite un mejor manejo de la data, sino también ayuda a extraer nuevas variables que, al ser integradas en tu modelo de planeación, te ayudarán a generar soluciones más óptimas y precisas.
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2. Depura y haz más sofisticados tus modelos predictivos
Al momento de realizar tu demand forecasting debes depurar tus datos para que la información que analices sea la correcta y, en consecuencia, el pronóstico sea mucho más exacto.
Preguntas como “¿qué hacer para generar demanda de mi producto o servicio?, ¿de acuerdo a la demanda, cómo debo diseñar mi plan? y ¿de qué manera hay que prepararse para satisfacerla?”, son interrogantes básicas que deben formularse, ya que servirán de guía para la ejecución de la estrategia logística.
3. Usa tecnologías para reducir el nivel de inventario
Apóyate en machine learning e inteligencia artificial para buscar si existe un exceso o decremento en el inventario.
Esto, abarca a toda la cadena de abasto, es decir, desde las fábricas o plantas de manufactura, pasando por los centros de distribución y tiendas físicas, hasta la llegada de mercancías al cliente final. Al hacer esto tus mermas se reducirán y no habrá una sobreproducción.
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4. Utiliza parámetros actualizados en tiempo real
Aquí debes disponer de procesos digitales que favorezcan la obtención, procesamiento y aplicación de datos de forma inmediata.
De esta manera no necesitarás de un ingeniero que supervise si algo sale mal, sino que ahora se encargará de sofisticar los modelos de predicción de la demanda.
5. Alinea tus decisiones de manera integral
Esto implica no sólo el trabajo individual de cada área de la empresa, sino también un involucramiento y colaboración de todos los departamentos para que la planeación de la demanda y venta sea lo más correcta y eficiente posible.
6. Analiza tus modelos y automatiza si es necesario
Revisa cada modelo predictivo y analiza también cuál es la profundidad que le quieres dar a tu pronóstico y así decidir qué vale la pena automatizar. Para esto la curación de la data es parte fundamental.
Con ayuda de la automatización es más sencillo que el talento y las habilidades de las personas involucradas sean dirigidas hacia actividades mucho más estratégicas.
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7. Crea un soporte ejecutivo
Significa que debes fomentar un equipo de trabajo que opere de manera integral y en función de objetivos generales que apliquen para toda la compañía.
Para ello será necesario que emplees un lenguaje y una comunicación mucho más refinada y así conectar con los líderes de cada área involucrada.
8. Mantente atento al cambio
Los responsables de S&OP deben tomar en cuenta que la disrupción en retail va a seguir, por lo que es indispensable que se preparen para cambios constantes y mayores en la demanda.
Mariano Fiscella invitó a las empresas a que trabajen de la mano con el personal de supply chain para que, con la implementación de machine learning e inteligencia artificial, los modelos de demand forecasting, planeación de la demanda y S&OP sean más sofisticados.
Si aplicas estas recomendaciones podrás ofrecer mejores experiencias de compra, reducir el nivel de inventarios y optimizar tu nivel de servicio.
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