La analítica avanzada como freno a la crisis de la cadena de suministro

Por Antonio Calvo, Head of Retail & CPG en SAS.

Publicado el 21 Mar 2022

Antonio Calvo, Head of Retail & CPG en SAS .

El problema del desabastecimiento en el sector retail y en la cadena de suministro es algo que está a la orden del día. Muchos retailers se están viendo en la tesitura de que no son capaces de hacer una buena gestión del inventario o de la demanda de sus productos, y lo mismo ocurre con las fábricas, que reciben más peticiones de las que ahora pueden atender. Esta situación está influyendo en la mayoría de empresas españolas que piensan que lo más duro está por llegar; más del 60% de la Encuesta del Banco de España sobre la Actividad Empresarial (EBAE) creen que la crisis de suministros será peor en 2022.

La explosión de la demanda y la complejidad de aumentar la producción están dejando a los consumidores sin acceso a determinados productos. La rápida evolución de la tecnología y los continuos lanzamientos de productos hiperconectados como por ejemplo los automóviles o los altavoces inteligentes están provocando una escasez de los chips. Lo que está ocurriendo aquí es que las fábricas, que cuentan con un tope de producción física, suman un retraso en la producción al planificar a largo plazo sin tener en cuenta la alta demanda. Según un informe de la SIA (Semiconductor Industry Association, según siglas en inglés), para hacer frente a esta crisis de chips, se tiene previsto crear 26 nuevas fábricas en diferentes países para poder hacer frente a la alta demanda.

Además, la inflación del transporte provocada por la escasez de contenedores es de gran importancia al contribuir en las interrupciones de la cadena de suministro. Esta inflación y consolidación del sector significa, por ejemplo, que enviar desde China un contenedor lleno ahora cueste más del triple que antes; o que algunos minoristas ya estén cambiando sus proveedores de transporte de materiales, provocando entregas irregulares y resultados desiguales para los consumidores.

Nueva era post-pandemia, nuevo perfil del consumidor

La pandemia de la COVID ha traído consigo muchas cosas inéditas, y entre ellas, la creación de un nuevo perfil de consumidor y una nueva demanda (menos visitas a tiendas y mayor ticket de compra, por ejemplo). Por ello, es de vital importancia que los minoristas tomen nota del cambio en las señales de la demanda de estos nuevos consumidores. Ahora, el cliente es más digital que nunca, tanto para buscar información como para comprar, y muchas de las grandes compañías, ya sea del sector retail o incluso de la alimentación, están aumentando sus facturaciones gracias a la venta online.

Muchos consumidores siguen trabajando desde sus hogares desenvolviéndose en una rutina híbrida, por lo que un consumidor que solía hacer paradas en varios comercios a lo largo de su ruta de desplazamiento antes de la pandemia, ahora se queda más cerca de casa o recurre directamente a las compras online, donde la experiencia de usuario es crucial.

Como ya he comentado antes, la inflación del transporte ha tenido un gran efecto en las interrupciones de la cadena del suministro, pero también ha afectado a este nuevo consumidor. Ahora, éstos deben de ser más flexibles y reducir sus expectativas sobre la variedad y surtido. Deberán entender que las marcas más reconocidas serán más difíciles de encontrar, y cuando las encuentren, pagarán más por ellas, dando lugar a un encarecimiento del producto.

La visibilidad del stock y conocer la disponibilidad real de los productos, por ejemplo, es algo que están pidiendo mucho los consumidores, que son cada vez más exigentes respecto a la automatización. Las compañías que utilizan los datos y que saquen el mejor provecho de ellos, como hace por ejemplo Amazon al mostrar las fechas de entregas e incluso el recorrido que hace repartidor en un mapa, son los que tendrán una mayor ventaja competitiva.

La analítica avanzada y la IA: la solución para frenar el desabastecimiento

En la década de los 90, las empresas adoptaban sistemas de Intercambio Electrónico de Datos (EDI) y de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) para conectar e intercambiar información entre los socios de la cadena de suministro. En los 2000, las organizaciones empezaron a recurrir a soluciones de software de analítica predictiva y de inteligencia empresarial. Actualmente, el desafío es cómo utilizar mejor las enormes cantidades de datos generados en las redes de su cadena de suministro.

En este sentido, para combatir el estrés que se produce en la cadena y para mejorar la gestión de recursos y necesidades, tecnologías como la analítica avanzada, la IA o el machine learning son grandes aliados. Ofrece una visión holística de la situación e incluso anticiparnos a los problemas o disrupciones en la cadena que pueden tener un impacto negativo en los negocios, permitiendo a los retailers entender como es la nueva demanda.

Fuente: Charlie Chase. SAS Executive advisor Retail and CPG lpb.
Fuente: Charlie Chase. SAS Executive advisor Retail and CPG lpb.

En la coyuntura actual, los minoristas que utilicen la analítica avanzada para descubrir las señales de la demanda de los consumidores para desarrollar un plan hiperlocal, son los que tendrán mejores resultados. La capacidad de percibir la demanda de los envíos es clave, ya que ese extremo de la cadena de suministro también tiene dificultades. Teniendo en cuenta que ahora los planificadores de la demanda trabajan en incrementos de 14 días, necesitan tecnologías como la analítica para ayudarles a tomar decisiones más rápidamente y descubrir rápidamente lo que las señales de la demanda indican sobre cuál es la mejor acción para llevar cabo.?

Los fabricantes y proveedores también están interesados en aplicar la analítica en todos sus procesos de compra y planificación. De hecho, estamos viendo como están realizando análisis de riesgos para predecir posibles desabastecimientos. Por ejemplo, a través de la simulación de Montecarlo, que está basada en diferentes atributos y que funciona gracias a la recogida de información e insights externos e internos, las empresas pueden saber si es posible asumir un riesgo, y si es el caso, que probabilidad hay de que ocurra.

La analítica también hace posible la optimización para mejorar y personalizar la experiencia de compra, ofreciendo a cada cliente un tipo de propuesta diferente. Por ejemplo, para un cliente que es muy leal, se le puede ofrecer un servicio gratis; y viceversa para los menos fieles. Además, los consumidores no son los únicos que salen beneficiados de la implementación de esta tecnología. La analítica predictiva permite en este caso conocer cómo y cuándo va a ser la demanda, y, por tanto, optimizar, preparar y organizar a los equipos de las empresas.

Teniendo en cuenta la situación a la que nos enfrentamos y el perfil del nuevo consumidor, nos encontramos en un contexto VUCA para el que se necesita una gestión más ágil y una perspectiva diferente. VUCA es un acrónimo utilizado para describir o reflejar la volatilidad, incertidumbre (uncertainty en inglés), complejidad y ambigüedad de condiciones y situaciones.

Nos encontramos en un contexto VUCA para el que se necesita una gestión más ágil y una perspectiva diferente.

Las empresas se verán obligadas a adaptarse a los continuos cambios que afecten a su programación estratégica, a sus rutinas profesionales, y a repensar el modo de abordar el negocio. Siguiendo con el ejemplo de Amazon, hay que destacar que es de las pocas compañías que está abordando correctamente esta situación. Sus equipos y sistemas evalúan constantemente aquello que creen querrán que comprar sus clientes y trabajan con colaboradores comerciales para garantizar que tienen existencias, de manera que pueden brindar una excelente experiencia de compra.

En definitiva, la analítica avanzada y la IA aplicada en la cadena de suministro ayudará a comprender mejor los riesgos, identificándolos y previendo los que puedan surgir en un futuro. Al analizar los datos de los clientes, estas tecnologías también podrán ayudar a las empresas a prever mejor la demanda futura, y finalmente, lograr una cadena de suministro ajustada, sin ningún impacto negativo por las disrupciones, y conociendo las necesidades de los consumidores para tomar decisiones mejor informadas.

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Redacción

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