Planificación de promociones en el comercio minorista de mercancías en general - Desafíos de optimización

Joannes Vermorel

Hasta ahora, hemos cubierto los desafíos de datos y los desafíos de proceso en el contexto de los pronósticos de promociones. En esta publicación, la última de la serie, cubrimos la noción misma de optimización cuantitativa al considerar las promociones. De hecho, la elección del marco metodológico que se utiliza para producir los pronósticos de promoción y medir su rendimiento cuantitativo es de vital importancia y, sin embargo, generalmente se pasa por alto (casi) por completo.

Como dice el viejo refrán, no hay optimización sin medición. Sin embargo, en el caso de las promociones, ¿qué estás midiendo realmente?

Cuantificar el rendimiento de las promociones

Las estadísticas predictivas más avanzadas siguen siendo bastante “tontas” en el sentido de que no son más que la minimización de alguna función matemática de “error”. Como consecuencia, si la función de error no está profundamente alineada con el negocio, no hay posibilidad de “mejora”, porque la medida de la mejora en sí misma está desviada.

No importa poder moverse más rápido si ni siquiera sabes si te estás moviendo en la dirección correcta.

Cuando se trata de promociones, no solo se trata de las habituales fuerzas económicas del inventario:

• Los costes de inventario dinero; sin embargo, en comparación con el inventario “permanente”, puede costar “más” dinero si los productos no se venden habitualmente en la tienda, porque cualquier sobrante después de que termine la promoción ocupará espacio en los estantes.
• las promociones son una oportunidad para aumentar tu cuota de mercado, pero generalmente a expensas del margen del minorista; un impulsor clave de rentabilidad es la “pegajosidad” del impulso dado a los clientes.
• las promociones se “negocian” en lugar de simplemente “planificarse”; una mejor negociación con el proveedor puede generar más beneficios que una mejor planificación.

Todas estas fuerzas deben tenerse en cuenta “cuantitativamente”; y aquí radica la gran dificultad: nadie quiere ser responsable “cuantitativamente” de un proceso tan errático e incierto como las promociones. Sin embargo, sin responsabilidad cuantitativa, no está claro si una determinada promoción crea algún valor y, si lo hace, qué se puede mejorar para la próxima ronda.

Una evaluación cuantitativa requiere una medida algo “holística”, que comienza con la negociación con el proveedor y termina con las consecuencias de largo alcance de una asignación de inventario imperfecta a nivel de la tienda.

Hacia el análisis de riesgo con cuantiles

Las mediciones holísticas, aunque deseables, suelen estar fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones minoristas que se basan en pronósticos “medianos” para producir la planificación de promociones. De hecho, los pronósticos “medianos” son equivalentes implícitamente a minimizar el Error Absoluto Medio (MAE), que sin ser “incorrecto”, sigue siendo el arquetipo de la métrica estrictamente agnóstica de todas las fuerzas económicas presentes.

Pero, ¿cómo podría ser incorrecto mejorar el MAE? Como de costumbre, las estadísticas son engañosas. Consideremos un artículo promocionado relativamente errático que se venderá en 100 tiendas. Se supone que las tiendas son similares y el artículo tiene 1/3 de posibilidades de enfrentar una demanda de 6 unidades y 2/3 de posibilidades de enfrentar una demanda de cero unidades. El mejor pronóstico “mediano” aquí es de cero unidades. De hecho, 2 unidades por tienda no serían el mejor pronóstico “mediano”, sino el mejor pronóstico “promedio”, es decir, el pronóstico que minimiza el Error Cuadrático Medio (MSE). Obviamente, pronosticar una demanda cero en todas las tiendas es un error. Este ejemplo ilustra cómo el MAE puede no coincidir con las fuerzas empresariales. El MSE muestra disfunciones similares en otras situaciones. No hay un “almuerzo gratis”, no se puede obtener una métrica que sea a la vez “ignorante” de los negocios y “alineada” con los negocios.

Los pronósticos de cuantiles representan un primer paso para obtener resultados más razonables para los pronósticos de promoción, porque se vuelve posible realizar un análisis de riesgo, abordando preguntas como:

• ¿En el mejor caso del 90% superior, cuántas tiendas se quedarán sin stock antes de que termine la promoción?
• ¿En el peor caso del 10% inferior, cuántas tiendas quedarán con más de 2 meses de inventario?

El diseño de la promoción se puede descomponer como un análisis de riesgo, integrando fuerzas económicas, basado en los pronósticos de cuantiles. Desde un punto de vista práctico, el método tiene la considerable ventaja de preservar un pronóstico estrictamente desacoplado del análisis de riesgo, lo cual es una inmensa simplificación en cuanto al análisis estadístico se refiere.

Combinar el análisis de precios y demanda

Si bien un análisis cuantitativo de riesgo ya supera un simple pronóstico “mediano”, sigue siendo relativamente limitado “por diseño” en su capacidad para reflejar las fuerzas de negociación con el proveedor.

De hecho, un minorista podría verse tentado a regenerar los pronósticos de promoción muchas veces, variando las condiciones promocionales para reflejar los escenarios negociados con el proveedor, sin embargo, dicho uso del sistema de pronóstico conduciría a un sobreajuste significativo.

En pocas palabras, si se utiliza repetidamente un sistema de pronóstico para buscar la maximización de una función construida sobre los pronósticos, es decir, encontrar el mejor plan promocional considerando la demanda pronosticada, entonces, es muy probable que el valor más extremo producido por el sistema sea una casualidad estadística.

Por lo tanto, en lugar de eso, el proceso de optimización debe estar “integrado” en el sistema, analizando a la vez tanto la elasticidad de la demanda como las condiciones variables del proveedor, es decir, cuanto más grande sea el acuerdo, más favorables serán las condiciones del proveedor.

Obviamente, diseñar un sistema así es mucho más complicado que un simple sistema de pronóstico promedio de promoción. Sin embargo, no esforzarse por implementar dicho sistema en cualquier red minorista grande puede considerarse un “efecto de farola”.

Un policía ve a un hombre borracho buscando algo bajo una farola y le pregunta qué ha perdido. Él dice que ha perdido sus llaves y ambos miran debajo de la farola juntos. Después de unos minutos, el policía pregunta si está seguro de que las perdió aquí, y el borracho responde que no, que las perdió en el parque. El policía pregunta por qué está buscando aquí, y el borracho responde: “aquí es donde está la luz”.

La tecnología “empaquetada” de Lokad ofrece un soporte limitado para manejar promociones, pero esta es un área que abordamos extensamente con varios minoristas grandes, aunque de manera más “ad hoc”. No dudes en contactarnos, podemos ayudarte.