Planificación de promociones en retail – Desafíos del proceso
En nuestro post anterior, cubrimos los desafíos de datos en las previsiones de promoción. En este post, abordamos los desafíos del proceso: ¿Cuándo se producen las previsiones? ¿Cómo se utilizan? Etc. De hecho, aunque obtener previsiones precisas ya es difícil, los minoristas frecuentemente no aprovechan las previsiones de la forma en que deberían, lo que lleva a usos subóptimos de los resultados numéricos disponibles. Como de costumbre, la previsión estadística resulta ser una ciencia contraintuitiva, y es demasiado fácil tomar todos los caminos equivocados.
No negocies los resultados de la previsión
El departamento de compras usualmente supervisa el proceso de planificación de promociones. Sin embargo, aunque el regateo puede tener un poder tremendo para obtener buenos precios de los proveedores, el regateo sobre las previsiones no funciona. Punto. No obstante, observamos rutinariamente que las previsiones de promoción tienden a ser una especie de compromiso negociado entre Compras y Supply Chain, o entre Compras y IT, o entre Compras y Planificación, etc.
Asumiendo que existe un proceso de previsión – el cual puede o no ser preciso (este aspecto es una preocupación separada) – entonces, las previsiones no están abiertas a negociación. Las previsiones son simplemente la mejor estimación estadística que se puede producir para que la empresa anticipe la demanda de los artículos promocionados. Si una de las partes negociadoras dispone de un método de previsión claramente superior, entonces este método debería convertirse en la referencia; pero, nuevamente, no hay negociación involucrada.
La errónea concepción generalizada aquí es la falta de separación de preocupaciones entre previsión y análisis de riesgo. Desde la perspectiva del análisis de riesgo, probablemente esté bien pedir un volumen 5 veces mayor que la previsión si el proveedor ofrece una oferta excepcional para un producto de larga duración que ya se vende en la red fuera del evento promocional. Cuando la gente “negocia” sobre una previsión, se está llevando a cabo un análisis de riesgo no reconocido. Sin embargo, se obtienen mejores resultados si la previsión y el análisis de riesgo se mantienen separados, al menos desde un punto de vista metodológico.
Elimina las intervenciones manuales de las previsiones
En el comercio minorista de mercancías generales, todos los procesos de datos que involucran operaciones manuales son costosos de escalar a nivel de red: demasiados artículos, demasiadas tiendas, promociones con demasiada frecuencia. Así, desde el principio, el objetivo debería ser un proceso de previsión automatizado end-to-end.
Sin embargo, mientras que (casi) todos los proveedores de software prometen soluciones completamente automatizadas, los requerimientos de mano de obra se infiltran por todos lados. Por ejemplo, es posible que se tengan que mantener jerarquías especiales entre artículos solo por el bien de los sistemas de previsión. Esto podría involucrar grupos especiales de artículos dedicados al análisis de estacionalidad, o el listado de productos “emparejados” donde la historia de ventas del producto antiguo se utiliza como sustituto cuando al producto nuevo no se le encuentra historia de ventas en la tienda.
Además, el fine tuning de los propios modelos de previsión podría ser muy exigente, y aunque se supone que es una operación única, debería contabilizarse como un costo operacional continuo.
Como pequeño consejo, para redes de tiendas, cuidado con cualquier proveedor que prometa visualizar previsiones: gastar hasta decenas de segundos por punto de datos para verlas es horriblemente caro para cualquier red minorista de tamaño considerable.
El tiempo que dedican los empleados debería dirigirse a las áreas donde la inversión se capitaliza a lo largo del tiempo – mejorando continuamente la planificación de promociones – en lugar de consumirse simplemente para sostener la actividad de planificación en sí.
No omitas niveles completos de la iniciativa
Las previsiones más inexactas que producen los minoristas son las implícitas: decisiones que reflejan algún tipo de previsión subyacente pero que nadie ha identificado como tal. Para las previsiones de promoción, típicamente hay tres niveles distintos de previsión:
- previsiones nacionales utilizadas para dimensionar el pedido global realizado al proveedor para toda la red minorista.
- previsiones regionales utilizadas para distribuir las cantidades nacionales entre los almacenes.
- previsiones locales utilizadas para distribuir las cantidades regionales entre las tiendas.
Observamos frecuentemente que entidades distintas dentro de la organización del minorista terminan siendo responsables por separado de partes de la iniciativa general de planificación: Compras se encarga de las previsiones nacionales, Supply Chain se encarga de las previsiones regionales y los Gerentes de Tienda se encargan de las previsiones locales. Luego, la situación empeora cuando las partes comienzan a regatear sobre los números.
Cuando se divide el proceso de previsión entre múltiples entidades, nadie resulta claramente responsable de la (in)eficacia de la planificación de promociones. Es difícil cuantificar la mejora aportada por cualquier iniciativa específica porque los resultados se ven mitigados o amplificados por iniciativas interferentes llevadas a cabo por otras partes. En la práctica, esto complica los intentos de mejorar continuamente el proceso.
Previsión tan tarde como puedas
Una creencia errónea común acerca de la previsión estadística es la esperanza de que, de alguna manera, las previsiones se vuelvan perfectamente precisas en algún momento. Sin embargo, las previsiones de promoción jamás estarán ni de lejos cerca de lo que la gente comúnmente percibe como muy preciso.
Por ejemplo, en los mercados occidentales, observamos que para la mayoría de los artículos en promoción a nivel de supermercado, se venden menos de 10 unidades por semana durante la vigencia de la promoción. Sin embargo, hacer una previsión de 6 unidades y vender 9 unidades ya produce un error de previsión del 50%. No hay esperanza de lograr un error inferior al 30% a nivel de supermercado en la práctica.
Sin embargo, aunque las previsiones están condenadas a tener un nivel irreducible de inexactitud, algunos minoristas (en realidad no solo los minoristas) agravan el problema al hacer previsiones para un periodo más lejano en el futuro del que se requiere.
Por ejemplo, las previsiones nacionales se necesitan típicamente con hasta 20 semanas de anticipación, especialmente cuando se importan mercancías desde Asia. Sin embargo, ni las previsiones regionales ni las previsiones locales necesitan establecerse con tanta antelación. A nivel de almacén, la planificación normalmente puede realizarse solo con 4 a 6 semanas de anticipación y luego, en lo que respecta a las tiendas, los detalles cuantitativos de la planificación pueden finalizarse únicamente 1 semana antes del inicio de la promoción.
Sin embargo, dado que el proceso de previsión generalmente es manejado en conjunto por diversas partes, surge un consenso sobre una fecha que se ajusta a las limitaciones de todas ellas, es decir, la fecha más temprana propuesta por cualquiera de las partes. Esto con frecuencia resulta en hacer previsiones de la demanda a nivel de tienda hasta 20 semanas de anticipación, generando previsiones salvajemente inexactas que podrían haberse evitado por completo posponiendo las previsiones.
Así, recomendamos que la planificación de las promociones sea hecha a la medida para que las decisiones cuantitativas queden pendientes hasta el último momento, cuando finalmente se produzcan las previsiones definitivas, aprovechando los datos más recientes.
Aprovecha el(los) primer(es) día(s) de ventas promocionales a nivel de tienda
Hacer previsión de la demanda promocional a nivel de tienda es difícil. Sin embargo, una vez que se observa el primer día de ventas, hacer previsión de la demanda para el resto de la promoción puede realizarse con una precisión mucho mayor que la de cualquier previsión producida antes del inicio de la promoción.
Así, la planificación de promociones puede mejorarse significativamente al no enviar todos los productos a las tiendas de una vez, sino solo una fracción, manteniendo reservas en el almacén. Luego, después de uno o dos días de ventas, las previsiones de promoción deberían revisarse con las ventas iniciales para ajustar cómo se debe enviar el resto del inventario a las tiendas.
No ajustes tus previsiones después de cada operación
Una de las preguntas frecuentes que recibimos de los minoristas es si revisamos nuestros modelos de previsión tras observar el resultado de una nueva promoción. Aunque esto parece un enfoque razonable, en el caso específico de las previsiones de promoción, hay un pero y una aplicación ingenua de esta idea puede resultar contraproducente.
De hecho, observamos que, para la mayoría de los minoristas, las operaciones promocionales, es decir, el conjunto de productos que se promueven en el mismo período, típicamente con un mensaje promocional unificado, vienen acompañadas de fuertes correlaciones endógenas entre los incrementos. En pocas palabras, algunas operaciones funcionan mejor que otras, y la diferencia entre las operaciones de menor rendimiento y las de mayor rendimiento es de al menos un factor 10 en volumen de ventas.
Como resultado, después del fin de cada operación, es tentador revisar todos los modelos de previsión al alza o a la baja basándose en las últimas observaciones. Sin embargo, esto crea significativos problemas de sobreajuste: las previsiones históricas revisadas se hacen artificialmente más precisas de lo que realmente son.
Para mitigar los problemas de sobreajuste, es importante revisar los modelos de previsión de promoción únicamente como parte de un extenso proceso de backtesting. Backtesting es el proceso de reproducir toda la historia, regenerando de manera iterativa todas las previsiones hasta la última operación promocional recién agregada. Un backtesting extenso mitiga grandes oscilaciones en los incrementos anticipados de las promociones.
Valida los registros de promoción “ex post”
Como se discutió en el primer post de esta serie, la calidad de los datos es un ingrediente esencial para producir previsiones de promoción sólidas. Sin embargo, descubrir las anomalías de las promociones meses después de que hayan terminado es impráctico. Por lo tanto, sugerimos no retrasar la revisión de los datos de promoción y hacerlo al final de cada operación, mientras la operación sigue estando fresca en la mente de las personas involucradas (gerentes de tienda, proveedores, compradores, etc).
En particular, sugerimos buscar valores atípicos tales como ceros y volúmenes sorprendentes. Los ceros reflejan que, o la operación no se ha llevado a cabo o la mercancía no ha sido entregada a las tiendas. De cualquier forma, unas pocas llamadas telefónicas pueden ser muy útiles para identificar el problema y luego aplicar las correcciones de datos adecuadas.
De manera similar, los volúmenes extremos inesperados pueden reflejar factores que no se han tenido en cuenta adecuadamente. Por ejemplo, algunas tiendas podrían haber asignado espacio para exhibiciones en su entrada, mientras que el plan inicial era mantener la mercancía en los pasillos. Naturalmente, los volúmenes de ventas son mucho mayores, pero es solo una mera consecuencia de una disposición alternativa.
Mantente atento, la próxima vez discutiremos los desafíos de optimización en la planificación de promociones.
