Share this aricle
Follow us on Linkedin
En la economía actual, impulsada por el consumidor, la planificación efectiva de la demanda se ha vuelto tanto más compleja como más esencial. A pesar de esto, muchas empresas de bienes de consumo todavía basan sus pronósticos principalmente en datos de embarques. Si bien los embarques ofrecen una visión parcial, no logran capturar el panorama completo de la demanda. Como observó Alexis Lozada, director de Práctica de Planificación de Cadena de Suministro en Westernacher Consulting, en un podcast reciente, depender únicamente de los embarques es “cómo manejar un auto semi a ciegas”.
La limitación es clara: los embarques revelan lo que se envió a los minoristas, pero no lo que los consumidores realmente compraron. La verdadera demanda está en el consumidor final: la persona que toma la bebida, el medicamento de venta libre, o el artículo de temporada en el estante. Sin capturar la demanda real del consumidor, las empresas se exponen a errores costosos en la planificación de la demanda.
Los Riesgos de Depender Solo de los Datos de Embarque.
Cuando la planificación de la demanda se construye únicamente en torno a pronósticos de embarque, las empresas a menudo caen en una de dos trampas:
- Exceso de inventario: Sobreenvíos a minoristas cuando la demanda del consumidor no se ha materializado, lo que lleva a pérdidas contables, obsolescencia, capital inmovilizado en inventario, saturación de la capacidad de almacén, y descuentos para mover stock estancado.
- Desabasto y “apagar incendios”: Perder demanda adicional cuando un producto nuevo tiene mejor desempeño de lo esperado, lo que resulta en estantes vacíos, consumidores insatisfechos, manufactura apresurada y mayores costos de transporte.
Ambos escenarios erosionan los márgenes de utilidad y dañan las relaciones de servicio con minoristas y consumidores finales.
El Verdadero Poder de los Datos de Punto de Venta (POS).
Los datos POS ofrecen una visión mucho más completa. En lugar de planificar a partir de lo que salió del almacén, los datos POS muestran lo que los consumidores realmente compraron. Esta señal histórica de demanda es un predictor mucho más sólido de la demanda futura que el historial de embarques por sí solo.
Al incorporar datos POS en la planificación de la demanda, las empresas pueden:
- Mejorar la precisión de los pronósticos basando las predicciones en el comportamiento real de compra del consumidor.
- Asignar recursos de manera más eficiente, sabiendo dónde, cuándo y cuánto inventario se necesita en toda la red de distribución.
- Reducir costos asociados a obsolescencia, exceso de inventario y logística acelerada.
- Aumentar los niveles de servicio tanto para minoristas como para consumidores finales.
Como explica Lozada, “los datos POS te dan el registro histórico real de la demanda del consumidor. Tienen un mayor poder explicativo sobre cómo se comportó la demanda en el pasado, y cómo es probable que se comporte en el futuro”.
Tecnología que Escala.
Históricamente, recopilar y armonizar datos POS era lento y manual, a veces tomaba meses para un solo minorista. Hoy en día, con tecnologías como Alloy.ai integradas en SAP IBP (SAP Integrated Business Planning para la cadena de suministro) por Westernacher Consulting, las empresas pueden recopilar, depurar y aplicar datos POS a escala en todos sus socios minoristas.
“A menudo los procesos tradicionales de planificación de demanda son lentos”, dijo Joel Beal, CEO de Alloy.ai. “Suceden más en una cadencia mensual o quizás semanal, pero estás respondiendo a una señal que va rezagada. Una de las cosas que hacemos en Alloy.ai es traerte la señal de demanda en tiempo real para que puedas ver cosas como: ¿Cuánto se está vendiendo realmente cada día al consumidor final? ¿Cuánto inventario está disponible en ese minorista hoy? Puedes ver inmediatamente cuándo la demanda del consumidor está cambiando y ajustar tu plan de embarque en consecuencia.”
El futuro de la planificación de la demanda no se trata solo de agregar datos POS, se trata de construir la base correcta para la IA. Los datos limpios y armonizados son el punto de partida. A partir de ahí, las funcionalidades de Machine Learning/IA en la planificación de demanda pueden automatizar la reducción de ruido en el historial de demanda, seleccionar los algoritmos de pronóstico óptimos, y ayudar a los planificadores a enfocarse en las excepciones donde más importa la experiencia humana.
Westernacher Consulting está ayudando activamente a las empresas a diseñar esta base, haciendo que la planificación de la demanda no solo sea más rápida, sino más inteligente. Con las herramientas, alianzas y el enfoque correcto —como Westernacher Consulting, SAP IBP y Alloy.ai— las empresas pueden potenciar su planificación de demanda, convirtiendo los insights del consumidor en un poderoso motor de desempeño para la cadena de suministro.
