Problema en la cadena de suministro inversa para la previsión de la demanda

Joannes Vermorel

En lo que respecta a la previsión, hay un viejo dicho “Gargage In Garbage Out” que dice que incluso la mejor tecnología de previsión no puede corregir datos incorrectos. Aunque, en nuestra experiencia, los datos de ventas que tienen los minoristas y los fabricantes suelen ser bastante limpios. En esta era de transacciones electrónicas, la cantidad de datos de ventas ingresados incorrectamente es insignificante.

Sin embargo, todavía hay sutilezas cuando se trata de la previsión. En particular, Lokad se esfuerza por entregar pronósticos de demanda en lugar de pronósticos de ventas.

Al consolidar sus datos históricos de demanda, hemos notado que las devoluciones, parte del proceso de la cadena de suministro inversa, y las cancelaciones, frecuentemente se cuentan como negativas en las ventas consolidadas históricas. Este patrón genera típicamente ventas negativas que son bastante fáciles de detectar, incluso si son bastante raras, ya que el número de devoluciones suele ser pequeño en comparación con el número de pedidos.

Este comportamiento es correcto desde el punto de vista contable, pero desafortunadamente es engañoso desde el punto de vista de la previsión. Veamos por qué.

Supongamos que se ordenan 9 unidades de un producto el lunes. Al ser entregadas el martes, considerando el envío nocturno, se devuelven 3 unidades. Al final, solo se han vendido realmente 6 unidades el lunes. Sin embargo, ¿cuál es el pronóstico de demanda correcto para el lunes?

• Si asumimos que 6 unidades es la demanda correcta para el lunes, entonces solo se almacenan 6 unidades; lo que lleva a que solo se atienda a 6 clientes el lunes, y los 3 clientes restantes probablemente se queden sin servicio debido a la falta de mercancía disponible. Luego, el martes, todavía se devuelven 2 unidades (en lugar de 3). Este enfoque lleva a 4 ventas efectivas para el lunes.
• Si asumimos que 9 unidades es la demanda correcta para el lunes, entonces se almacenan y envían 9 unidades. Descontando las 3 devoluciones del martes, este enfoque lleva a 6 ventas efectivas para el lunes.

Obviamente, el segundo escenario es mejor para el minorista. Como pauta general, los datos que provienen de la cadena de suministro inversa no deberían tener impacto en los pronósticos de demanda.

Luego, en cuanto a las cancelaciones, hay un área gris.

• Si se cancela un pedido rápidamente, antes de que el artículo tenga la oportunidad de ser enviado, el artículo se vuelve inmediatamente disponible para realizar un nuevo pedido. En tal situación, tiene sentido no contar el artículo cancelado rápidamente como parte de la demanda.
• Sin embargo, si la cancelación ocurre un par de días después del pedido, pero aún antes del envío, entonces un artículo en inventario se ha considerado como no disponible durante todo el período entre el pedido y la cancelación. No contar este pedido de cancelación con un largo retraso como demanda podría evitar que los clientes reales compren el artículo que desean.

La segunda idea es aún más fuerte si la cancelación se debe al largo retraso en el envío en primer lugar.

Como pauta general, todas las operaciones que sirvan para asignar inventario deben contarse como demanda, incluso si esas operaciones se cancelan más tarde. La cancelación se puede considerar un reabastecimiento incierto, pero no como una demanda menor. Para un producto muy vendido asociado a un porcentaje de devolución bastante estable, esto eventualmente significaría que el stock en pedido que representa el inventario esperado para llegar en el futuro podría aumentarse según la cantidad de ventas en proceso para reflejar la tasa de cancelación esperada.