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Shelfcheck (beta), optimización de disponibilidad en anaquel

Una aplicación web que monitoriza la disponibilidad en anaquel de sus productos a nivel de tienda y envía alertas priorizadas cuando los productos están en falta en el anaquel. Además, la aplicación elabora un análisis histórico completo de episodios de falta de existencias pasados, que ofrece a los gerentes de tienda tanto datos claves como evaluaciones de las capacidades.

Ideal para minoristas. No se necesita contar con conocimientos estadísticos. Resulta adecuado tanto para empresas muy grandes como muy pequeñas. Shelfcheck importa los datos de sus POS (Puntos de venta) directamente desde la aplicación comercial con la que usted ya cuenta y genera reportes web. Y, además, podrá recibir alertas en su teléfono inteligente.

Tabla de Contenidos [Ocultar/Mostrar] Shelfcheck (beta), optimización de disponibilidad en anaquel    Panorama general    La detección de productos faltantes en anaquel    ¿Cómo funciona Shelfcheck?    ¿Es Shelfcheck adecuado para su empresa?    ¿Por qué elegir Shelfcheck en lugar de las alternativas o la competencia?    Sensibilidad contra Precisión    Funciones: Análisis y alertas de OOS       Datos del analizador    Aplicaciones complementarias    Precios    Primeros pasos    Notas sobre seguridad    Referencias

Panorama general

Estudios (*) demuestran que, en promedio, del 5 al 10 % de los productos ofrecidos en tiendas de comestibles no se encuentra disponible en un determinado momento, una situación que no ha visto mejoras a lo largo de dos décadas. Para los productos que no están disponibles al consumidor en el anaquel correspondiente se utiliza la designación de faltantes en anaquel (OOS). El control de los OOS es la piedra angular de la optimización de disponibilidad en anaquel. Shelfcheck, una aplicación web desarrollada por Lokad, entrega las métricas de OOS que usted necesita junto con alertas para que pueda optimizar su disponibilidad en anaquel.

A través del análisis histórico completo de situaciones de OOS pasadas, su empresa obtiene una visión inmediata del problema de los OOS. Así, puede dejar que los gerentes de tienda evalúen y comparen la disponibilidad del producto a través del tiempo, o bien contrasten los productos, por no mencionar la evaluación de las tiendas directamente.

Podrá acceder a las alertas de OOS en cualquier lugar, incluso desde su teléfono inteligente. Shelfcheck está optimizado para funcionar en dispositivos de bajo ancho banda y baja resolución.

Obtenga los análisis de OOS más precisos del mercado, ya que Lokad gestiona todos los patrones de demanda por usted: estacionalidad, tendencia, promoción, ciclo de vida del producto, etcétera. No se necesita contar con conocimientos de estadística.

El precio que se paga es por suscripción mensual y depende de los volúmenes de venta de su tienda. Coste de instalación limitado. Sin costes por terminación. Cuando deja de utilizar Shelfcheck, deja de pagar, sin tener que dar explicaciones.

Con Shelfcheck, obtenga una automatización completa del proceso. Extraiga datos de sus sistemas de TI actuales y consulte los resultados a través de reportes web, o recíbalos directamente introducidos en sus aplicaciones comerciales existentes. El mantenimiento continuativo de Shelfcheck no requiere trabajo por parte del personal.

La detección de productos faltantes en anaquel

Son varias las causas que generan situaciones de faltantes en anaquel (OOS):

• No se ha realizado una cantidad suficiente de órdenes del producto.
• El producto no se encuentra en el lugar adecuado y los clientes no logran encontrarlo.
• El producto ha sido robado y, debido a que existe un nivel de inventario electrónico incorrecto, no se logra volver a ordenarlo.
• El embalaje está dañado y los clientes vuelven a colocar el producto en el anaquel luego de observarlo atentamente.
• Etcétera.
  

Cuando un producto no está disponible en anaquel, se pierden ventas. Algunos estudios (*) demuestran que los clientes sustituirán ese producto faltante con productos disponibles solo 1/3 de las veces. Las situaciones de OOS causan una pérdida de ventas y generan frustración en los clientes, lo que se traduce en una pérdida de fidelidad. Los OOS llevan a sus clientes a elegir a la competencia.

¿Cómo funciona Shelfcheck?

Shelfcheck se vale de un método de medición indirecto. En lugar de intentar evaluar el estado físico del anaquel mismo, identificamos un OOS analizando e identificando el impacto en las ventas de la tienda. Por ejemplo, si las ventas de un determinado producto disminuyen a un nivel que es significativamente inferior a lo esperado (o 'normal'), entonces es muy probable que el producto sufra una situación de OOS. Shelfcheck monitoriza e identifica muchísimos patrones y signos de este tipo, que en conjunto dan una imagen clara de la situación, que luego Shelfcheck reporta.

El ingrediente clave para que una tecnología analítica de OOS de este tipo funcione es una tecnología de pronóstico de vanguardia. De hecho, los OOS se identifican como una divergencia entre ventas observadas y ventas esperadas (es decir, pronósticos). Nuestra tecnología combina una vasta librería de modelos estadísticos, un exhaustivo mecanismo de selección de modelo, un método de modelación de series de tiempo múltiple y una infraestructura de computación en la nube nativa para alimentar una solución tan intensiva en términos de procesamiento. Como resultado, se tienen en cuenta todos los patrones comunes: estacionalidad, tendencia, día de la semana, promociones, ciclo de vida del producto, entre otros.

¿Es Shelfcheck adecuado para su empresa?

Si tiene anaqueles con inventarios en rotación constante y rápida, entonces la respuesta es sí. Los minoristas de comestibles son el arquetipo de actividad comercial que más beneficios obtiene de Shelfcheck. Otros segmentos, como por ejemplo las tiendas de bricolaje, también obtienen grandes beneficios de esta tecnología. Como regla general, nuestra tecnología crea el mayor valor agregado cuando al menos un pequeño porcentaje de productos se vende una vez al día en promedio.

Así, parte del problema es que sin un sistema de medición de los OOS, como Shelfcheck, los minoristas no ven los situaciones de OOS. Debido a que Shelfcheck no requiere inversión inicial alguna, le ofrece la oportunidad de evaluar sus índices de faltantes en anaquel por un coste accesible que no requiere la gestión de ancho de banda ni trabajo intensivo por parte de los empleados de la tienda. Realizar una evaluación rápida con Shelfcheck es el mejor modo de evaluar el punto en el que se encuentra su empresa.

¿Por qué elegir Shelfcheck en lugar de las alternativas o la competencia?

Le mejora de la disponibilidad en anaquel es una batalla que viene de antaño. Aún así, las soluciones tradicionales presentan significativas desventajas:

• El control directo del anaquel es extremadamente laborioso.
• El RFID aún resulta demasiado costoso para la mayoría de los sectores minoristas.
• Las alteraciones basadas en reglas son demasiado inexactas para ser de uso práctico, excepto para los grandes comercios.
  

El desafío tecnológico detrás de Shelfcheck es la calidad de las métricas de OOS. De hecho, diseñar un software que genera cantidades enormes de alertas de OOS es tarea sencilla, pero el tiempo del personal de la tienda es precioso —y costoso—, y los empleados no pueden gastar sus energías capturando falsas alertas positivas, o problemas fantasma mostrados por el software, pero que carecen de una contrapartida real dentro de la tienda.

Al valerse de una tecnología de pronóstico superior, Shelfcheck entrega métricas de OOS tanto con sensibilidad como con precisión sin precedentes, las dos métricas más importantes cuando se trata del análisis de OOS.

Sensibilidad contra Precisión

Un detector de OOS indirecto, como Shelfcheck (o cualquiera de nuestros competidores), se vale del análisis de la divergencia entre las ventas observadas y las ventas esperadas. Aún así, sin importar la calidad del análisis estadístico, la posibilidad de fluctuaciones de mercado muy arbitrarias (impredecibles) es inevitable. Por esta razón, la monitorización de los OOS no puede ser 100 % exacta. No obstante, que no sea perfecta no quiere decir que no tenga valor.

Existen dos conceptos claves en el campo del análisis de OOS:

• La sensibilidad, que representa el porcentaje de OOS verdaderos capturados por el software.
• La precisión, que representa la proporción de OOS verdaderos dentro de los OOS reportados por el software.
  

Ni el 100 % de sensibilidad ni el 100 % de precisión son posibles; o, mejor dicho, un 100 % de sensibilidad implica un 0 % de precisión (y un 100 % de precisión implica un 0 % de sensibilidad).

A través de una tecnología de pronóstico superior, es posible mejorar tanto la sensibilidad como la precisión. Luego, por sobre la función de pronóstico, Shelfcheck ofrece un calibrado equilibrio entre sensibilidad y precisión que permite ajustar los sistemas a la aplicación y al cliente específicos.

Funciones: Análisis y alertas de OOS

Shelfcheck ofrece dos sets de funciones diferentes:

• Para gerentes: un motor de análisis que proporciona transparencia y evaluaciones a través de la red mediante el reporte de situaciones de OOS detectadas hasta una agregación diaria por producto.
• Para el personal: un motor de alertas que elabora alertas priorizadas atentamente referidas a situaciones de OOS.
  

Los datos, tanto los análisis como las alertas de OOS, pueden ser utilizados a través de la web desde Shelfcheck mismo, o bien introducidos en sus sistemas de TI existentes.

Datos del analizador

El motor analizador elabora datos que pueden ser aprovechados por los gerentes de tienda para obtener detalles sobre las situaciones de OOS y mejorar las prácticas globales. El gráfico a continuación ilustra los datos recopilados por Shelfcheck: las cantidades de ventas perdidas son reportadas por tienda, por producto y por día. Cuando no se detectan OOS, las celdas quedan en blanco.



Luego, los mismos datos son reportados también en la moneda local.



Los datos incluidos en esos dos gráficos son ficticios, pero podrá notar que las cantidades de OOS reportadas para el primer día de la situación de OOS son generalmente inferiores a las de los días siguientes. Observamos aquí un patrón muy común: las situaciones de OOS comienzan con un OOS parcial con una parte de inventario restante que termina de agotarse en el curso del día. Al OOS parcial le sigue luego un OOS total, situación en la que el inventario está agotado desde el comienzo del día. El OOS dura hasta que se realiza una reposición.

Naturalmente, estos datos pueden ser agregados a niveles más elevados, como por categoría o por familia de producto. La intención de Shelfcheck es darle acceso a los datos OOS puros en el nivel más fino posible; no obstante, Shelfcheck no reemplaza a un portal de inteligencia comercial.

Con estos datos se pueden llevar a cabo muchas operaciones:

• Cuantificar la pérdida total de ingresos y ganancias causada por los OOS.
• Identificar valores atípicos de OOS , como productos disponibles en poca cantidad.
• Contrastar una tienda con otra.
• Contrastar un producto con otro.
• Refinar las existencias de seguridad en la tienda.
• Identificar proveedores de bajo rendimiento.
• Etcétera.
  

Aplicaciones complementarias

Shelfcheck no está diseñado para ser un sistema que se ajuste a todos los casos posibles. En primer lugar, Shelfcheck se vale del sistema de TI existente para importar los datos de ventas de la tienda. En segundo lugar, los datos puros elaborados a través del análisis de OOS pueden estar a disposición para otras aplicaciones terceras.

En particular, los datos de Shelfcheck pueden introducirse en el portal de inteligencia comercial para reducir la necesidad de capacitación intensiva del usuario final a un nivel ínfimo.

Precios

Cobramos en base mensual de acuerdo con la cantidad de tiendas, con un precio por tienda que aumenta junto con la dimensión de la tienda. Vea nuestra página de precios para más detalles .

Shelfcheck se ofrece como un software como servicio; no se aplican costes adicionales al coste de Lokad (es decir, no se necesita hardware, software, contratación, capacitación ni mantenimiento).

Primeros pasos

Shelfcheck aún se encuentra en fase beta limitada. Para comenzar a utilizar el producto, deberá contactar con nosotros. Simplemente envíenos un e-mail a contact@lokad.com.

Hemos adoptado una estructura flexible que nos permite conectar un flujo de datos arbitrario a Shelfcheck. En la práctica, los datos son transferidos ya sea a través de archivos simples o a través de bases de datos SQL.

Datos requeridos por Shelfcheck:

• (obligatorio) Cantidades diarias vendidas por tienda por producto, con actualizaciones diarias continuas. Cuanto más extenso sea el historial, mejores serán los análisis. Estas cantidades son esenciales para que Shelfcheck realice el análisis de OOS.
• (opcional) Detalles de ticket. La lista detallada, incluidos los datos de la cesta de compras (en lugar de agregados diarios), puede ser utilizada por Shelfcheck para determinar con mayor precisión la hora de inicio dentro del día de un OOS para los grandes comerciantes.
• (obligatorio) Lista de catálogo de productos, con familias, subfamilias. Se recomiendan las actualizaciones mensuales o trimestrales. Las descripciones de producto son esenciales para la elaboración de reportes inteligibles.
• (opcional) La lista de los productos que deben estar presentes, o un equivalente preseleccionado de productos de mucha demanda. Estas listas pueden ser utilizadas por Shelfcheck para llevar a cabo una mejor priorización de las alertas.
• (opcional) Reposiciones diarias por tienda por productos, con actualizaciones diarias constantes. Las cantidades de reposición pueden ser utilizadas por Shelfcheck para aumentar tanto la sensibilidad como la precisión de las alertas de OOS emitidas por Shelfcheck.
• (opcional) Avisos de promoción por tienda por productos, con actualizaciones diarias constantes. Las promociones generalmente canibalizan a los productos no promocionados, lo que puede llevar a una disminución de la precisión de las alertas de OOS (las ventas en disminución se explican por la promoción, no por un OOS). Shelfcheck puede aprovechar los datos de promoción para refinar los pronósticos de demanda.
  

La primera fase generalmente consiste en el establecimiento de una prueba de concepto (POC) para una sola tienda. Dependiendo de los recursos con lo que cuente para extraer más datos, también podemos realizar una POC para toda la red minorista, si la extracción de datos se encuentra dentro de sus capacidades operativas. Mediante esta POC, usted podrá tener acceso a un análisis de OOS histórico exhaustivo por tienda, por producto y por día.

Notas sobre seguridad

Desde un punto de vista legal, tratamos cada uno de los datos expuestos a Lokad por clientes y potenciales clientes como si los mismos se encontraran sujetos a un estricto Acuerdo de Confidencialidad. Los datos son y seguirán siendo propiedad de su compañía. La seguridad es el segundo interés más importante para Lokad (siendo la precisión de los pronósticos el primero). Si fuera necesario, firmaremos un Acuerdo de Confidencialidad con su empresa si nos lo solicita. Simplemente envíenos por e-mail su modelo.

Desde un punto de vista técnico, Lokad está hospedado en Windows Azure, la infraestructura de computación en la nube de Microsoft, un ambiente computacional que creemos que es uno de los más (si no el más) seguros del mercado. Al valernos de Windows Azure, obtenemos beneficios de todos los esfuerzos de seguridad y monitorización continuativos que Microsoft está aplicando a su propia infraestructura computacional.

Referencias

• Improving On-Shelf Availability for Retail Supply Chains Requires the Balance of Process and Technology (La mejora de la disponibilidad en anaquel para las cadenas de suministro minorista requiere el equilibrio entre proceso y tecnología), Gartner, 26 May 2011
• Optimal Shelf Availability, Increasing shopper satisfaction at the moment of truth (Disponibilidad óptima en anaquel: Aumentando la satisfacción del comprador en el momento de la verdad), Roland Berger Consultants, 2003 descargar informe
• Retail Out of Stocks - A Worldwide Examination of Extent, Causes, and Consumer Responses (Falta de existencias en el sector minorista: Un examen mundial del alcance, las causas y las respuestas de los consumidores), Thomas W. Gruen (University of Colorado), Daniel S. Corsten (University of St. Gallen), Sundar Bahradwaj (Emory University), 19 May 2002 descargar informe