Ajuste del perfil estacional es una parte vital, aunque a menudo ignorada, de la previsión de la demanda estacional. ¿Están a la altura los modelos de previsión de su empresa? Para la mayoría de las empresas que compiten en la caótica cadena de suministro actual, es el momento de buscar herramientas de aprendizaje automático.
Gestión estacional de la cadena de suministro
Del 1 de noviembre al 31 de diciembre de 2018, la industria minorista vio la mejor temporada de vacaciones hasta la fecha, con ventas minoristas estacionales que superaron los 850 mil millones de dólares. Las enormes cifras que obtienen los minoristas durante el invierno (y otras épocas del año) no son ningún secreto, por lo que no debería sorprender que los gestores de la cadena de suministro necesiten planificar este repunte.
Y. Entonces. Está. 2020. [cola la música oscura]...
Hace que los años pasados parezcan pan comido, ¿verdad?
Mientras que la gestión de la cadena de suministro con demanda estacional era (en su mayor parte) predecible antes, este año es un animal completamente diferente.
Para gestionar eficazmente el inventario, primero hay que casar la estrategia óptima de previsión y optimización del reaprovisionamiento con cada SKU, lo que requiere un enfoque más avanzado de previsión de la demanda estacional.
Aprovechar las técnicas de aprendizaje automático puede ayudar a identificar más fácilmente los artículos estacionales, generar previsiones más precisas y obtener una ventaja sobre los competidores que aún luchan con modelos de demanda elementales.
Previsión de la estacionalidad: Lo imprescindible
Para dominar la gestión del perfil estacional, tenga en cuenta estas 4 áreas clave:
- Determinar qué artículos ajustar. ¿Conoce cada SKU que debería tener un perfil estacional? Las técnicas adecuadas de clasificación de la demanda pueden ayudarle a comprender cómo es probable que fluctúen las ventas en una amplia variedad de comportamientos de la demanda. Mediante la previsión probabilística y el análisis avanzado de la cadena de suministro, puede crear un modelo preciso de previsión estacional para cada artículo, incluso para los más difíciles.
- Encontrar el modelo adecuado. Muchas empresas confían en un modelo clásico de suavización exponencial para predecir la demanda, que suaviza la actividad de ventas a lo largo del año en una previsión holística. Pero, ¿qué ocurre si un artículo no se vende durante 5 ó 6 meses al año, como ocurrió con la gran crisis de febrero/marzo? En lugar de suavizar los periodos sin ventas en la previsión, lo que no produce los resultados más precisos, utilice técnicas de previsión avanzadas para las referencias con demanda intermitente. Por ejemplo, agregar las ventas a un nivel superior, como categoría o ubicación, puede ayudar a obtener una previsión más precisa.
- Medir la precisión. ¿Está seguro de que sus previsiones estacionales son correctas? Las herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a eliminar las conjeturas del ajuste estacional. Mediante algoritmos de coincidencia de patrones, estas herramientas ayudan a garantizar que los ajustes estacionales mejorarán realmente la precisión antes de realizar el cambio.
- Automatización de las previsiones. El minorista medio tiene miles de SKU, lo que hace prácticamente imposible crear manualmente previsiones para cada producto de temporada. Además de mejorar la precisión, las herramientas de previsión de inventario pueden aportar grandes mejoras de eficiencia al producir previsiones a nivel de producto, sin necesidad de intervención del usuario.
Mejorar la precisión de las previsiones
A medida que la tecnología de gestión de la cadena de suministro sigue evolucionando, técnicas emergentes como el aprendizaje automático no supervisado pueden ayudarle a mejorar aún más la precisión. Gracias a una inteligencia casi humana, estas herramientas pueden identificar automáticamente tendencias, como la agrupación de patrones estacionales, y enviar alertas diarias para que pueda adaptarse y ajustar los niveles de inventario con mayor rapidez y precisión que nunca.
La previsión de la demanda estacional con aprendizaje automático le libera de la trampa del stock de seguridad, a la vez que posiciona a su empresa para mantener productos en stock para los clientes a un coste menor.
¿Cree que necesita explorar herramientas avanzadas de previsión estacional?
