Optimizando el inventario con kits o bundles
Los comerciantes frecuentemente venden kits (o bundles), donde se venden varios artículos juntos, mientras que sigue existiendo la posibilidad de comprar los artículos por separado. La existencia de kits complica aún más la optimización del inventario porque introduce dependencias entre los artículos en lo que respecta a la disponibilidad. En este post, tratamos de arrojar algo de luz sobre la optimización del inventario en presencia de kits.
Existen dos enfoques opuestos para tratar con kits:
- No almacenar ningún kit, solo artículos por separado. Ensamble los kits en el último momento, asumiendo que todos los artículos están disponibles.
- Almacenar todos los kits pre-ensamblados como un SKUs. Los kits se ensamblan con anticipación. Si no hay un kit disponible de inmediato, se considera que el kit está faltante de stock.
En la práctica, la mayoría de las políticas de inventario con respecto a los kits tienden a ser una mezcla de esos dos enfoques.
Empecemos la revisión con el primer enfoque. El beneficio principal de mantener todo desensamblado es que maximiza la disponibilidad de los artículos por separado; sin embargo, esto viene a costa de la disponibilidad del kit.
De hecho, asumiendo que los niveles de disponibilidad de los artículos son independientes y se refieren como L1, L2, … Lk (para un kit con k artículos), entonces la disponibilidad del kit es LK = L1 x L2 x … x Lk.
Supongamos que tenemos un kit con 5 artículos, todos con el mismo nivel de servicio. El gráfico de arriba ilustra la correspondencia entre el nivel de servicio del kit y los niveles de servicio de los artículos por separado.
Por ejemplo, con 5 artículos con un nivel de servicio del 90%, el kit termina con un nivel de servicio ligeramente inferior al 60%. Este comportamiento ilustra el comportamiento de eslabón más débil de los kits: basta con que un artículo esté faltante de stock para que se considere que todo el kit está faltante de stock. Incluso si todos los artículos tienen una disponibilidad bastante alta, la disponibilidad del kit puede ser mucho menor; y mientras más grande sea el kit, peor será la situación. Si, en lugar de 5 artículos, consideramos un kit con 10 artículos con un nivel de servicio del 90%, entonces la disponibilidad del kit se reduce al 35%; lo cual es típicamente inaceptable para la mayoría de las empresas.
El segundo enfoque consiste en almacenar kits pre-ensamblados. Este enfoque maximiza la disponibilidad de los kits. En este caso, los kits se tratan como cualquier otro artículo: la demanda de los kits se forecast, con quantiles forecasts, y se calcula un punto de reorden para el SKU que representa los kits. Esta política de inventario preserva un acoplamiento estricto entre el kit y sus artículos.
Con este enfoque, el nivel de servicio del kit es impulsado por el cálculo de quantiles. Como tal, el kit no se ve afectado negativamente por la disponibilidad separada de los artículos. Cada artículo también obtiene su punto de reorder.
La principal desventaja de este segundo enfoque es que, en el peor de los casos, la cantidad de inventario puede duplicarse para una disponibilidad limitada o nula. En la práctica, sin embargo, asumiendo que aproximadamente la mitad del consumo de artículos proviene de las ventas de kits, el stock se incrementa típicamente en aproximadamente un 50% al aplicar este segundo enfoque en lugar del primero; el inventario extra se utiliza para asegurar el alto nivel de disponibilidad del kit en sí.
La estrategia óptima de inventario, la que maximiza el ROI (Return On Inventory), suele ser una mezcla de esos dos enfoques.
La optimización exacta del inventario de kits es un problema relativamente complejo, sin embargo, el problema podría reformularse como: ¿en qué punto debería el comerciante comenzar a negarse a vender por separado uno de los artículos del kit porque correría el riesgo de perder pedidos más ventajosos de kits en su lugar?
De hecho, mientras los kits estén disponibles, normalmente no existe incentivo para que el comerciante se niegue a vender un kit con el fin de preservar la disponibilidad de los artículos por separado. (Podría haber un incentivo si los artículos tuvieran un margen bruto mucho mayor que el kit, pero para efectos de simplicidad, este caso está fuera del alcance de la presente discusión).
Para determinar cuántos artículos se deben reservar para kits (ensamblados o no), se puede utilizar un alternativo quantile forecasts, donde el nivel de servicio no se establece como un objetivo deseado de disponibilidad, sino con una probabilidad mucho menor que refleja un volumen probable de ventas que debería reservarse.
Por ejemplo, supongamos que un nivel de servicio del 30% en un kit produce un forecast quantile de 5. Este valor se puede interpretar como “hay un 70% de posibilidades de que se vendan 5 o más unidades de los kits durante el plazo de entrega”. Si un 70% de confianza en vender 5 kits supera los beneficios de vender el siguiente artículo ahora (asumiendo que solo quedan 5 artículos), entonces el artículo debería ser considerado como reservado para fines de kitting.
Todavía solo estamos arañando la superficie en lo que respecta a los kits. No dudes en publicar tu pregunta en los comentarios.
Comentarios de los lectores (2)
¿Puedes elaborar en un escenario donde las partes individuales que componen un kit o bill of materials no sean vendibles por sí solas?
William Davidson (5 years ago)
En teoría, las partes siempre son vendibles por sí solas. Sin embargo, hay situaciones en las que tiene poco sentido. Por ejemplo, IKEA podría intentar vender sus muebles sin los destornilladores hexagonales que normalmente se incluyen en cada paquete, cobrando $0.20 menos en este caso. Sin embargo, no solo la demanda es demasiado baja para justificar tan extra complejidad de supply chain, sino que también confundiría a muchos clientes.
Joannes Vermorel (5 years ago)
