Rate-Of-Return (RoR) es la métrica definitiva para Supply Chain

Joannes Vermorel

En mi libro Introduction to Supply Chain, argumenté que el rate of return – RoR – debería ser considerado como la métrica definitiva para gobernar las decisiones de supply chain. Lo presenté allí como uno de muchos temas. Aquí, quiero centrarme únicamente en esta idea: explicarla en términos simples, mostrar cómo se diferencia de la visión dominante y sugerir qué cambia una vez que te tomas en serio el RoR.

Mantendré la discusión autocontenida. No es necesario que hayas leído el libro, ¡aunque deberías!

¿Qué estamos realmente tratando de optimizar?

Si abres un libro de texto estándar o una presentación sobre gestión de supply chain, encontrarás una definición sorprendentemente consistente. La gestión de supply chain se describe usualmente como la integración de proveedores, fábricas, almacenes y tiendas de manera que los productos se produzcan y distribuyan en las cantidades correctas, a los lugares correctos, en el momento correcto, con el fin de minimizar el costo total del sistema mientras se satisfacen los requerimientos de servicio.¹

Frameworks como el modelo SCOR transforman esta visión en un amplio catálogo de métricas. SCOR organiza el desempeño alrededor de cinco atributos – confiabilidad, capacidad de respuesta, agilidad, costo y gestión de activos – y luego define cientos de indicadores asociados.² Los enfoques de Balanced Scorecard hacen algo similar desde otro ángulo: recomiendan monitorear la supply chain a través de cuatro perspectivas – financiera, del cliente, de procesos internos, aprendizaje y crecimiento – cada una con su propia lista de KPIs.³

El resultado es familiar: dashboards llenos de niveles de servicio, OTIF, forecast accuracy, inventory days, cash-to-cash cycle, costo de transporte por unidad, productividad de warehouse, CO₂ por envío, y así sucesivamente.⁴

No hay nada malo con estas métricas en sí. Describen la salud del sistema desde muchos ángulos. El problema es que, tomadas en conjunto, no te indican lo que realmente deberías hacer con la siguiente unidad de recurso escaso – el siguiente dólar de capital, la siguiente posición de pallet, el siguiente camión, la siguiente hora de capacidad de producción.

¿Deberías invertir ese dólar en stock adicional de Producto A o Producto B? ¿Debería ese último pallet ir a la Tienda X o a la Tienda Y? ¿Deberías pagar por transporte aéreo o esperar al barco? ¿Deberías aceptar una promoción de bajo margen que inmovilice capacidad durante varias semanas?

Un dashboard lleno de métricas describirá las consecuencias de la elección una vez que se haya tomado. Rara vez te indica, con un solo número, cuál opción es mejor de antemano. Ese es el rol que asigno al rate of return.

Una definición simple de rate of return

Permíteme desglosar la idea hasta sus elementos esenciales.

Cada vez que comprometemos recursos en la supply chain – cuando compramos inventario, reservamos capacidad, enviamos un camión, abrimos un almacén, otorgamos una línea de crédito a un cliente – estamos efectivamente realizando una pequeña inversión. Comprometemos una cantidad de capital ahora y esperamos recuperarla más tarde, con un excedente.

El rate of return es simplemente:

“Net gain” es la ganancia neta generada por esa decisión en monedas (cualquiera sea tu moneda). “Capital committed” es la cantidad de capital inmovilizada debido a esta decisión – en inventario, capacidad, cuentas por cobrar, etc. “Time” es el tiempo durante el cual ese capital permanece inmovilizado.

Las unidades lo dicen. El RoR se mide en “por unidad de tiempo”: por año, por mes, por día. En otras palabras, el RoR es una velocidad. Captura qué tan rápido una decisión determinada convierte capital en más capital.

Un RoR positivo significa que la decisión crea valor. Un RoR negativo significa que destruye valor. Entre dos decisiones factibles, aquella con el RoR más alto es, económicamente, mejor que la que tiene un RoR inferior, una vez que se ajusta por el riesgo.

Esta es una idea muy antigua en finanzas, pero sorprendentemente subutilizada en supply chain, donde a menudo se observan márgenes y costos sin tener en cuenta completamente el tiempo.

Por qué la frecuencia de returns domina sobre todo lo demás

Considera un ejemplo muy simple.

Supón que tienes dos SKUs, A y B, con precios similares y márgenes similares por unidad. Si solo miras el porcentaje de margen, parecen igualmente atractivos.

Ahora añade el tiempo. A rota cada mes; B rota una vez al año.

Incluso si los márgenes son iguales, el SKU A te ofrece doce oportunidades al año para ganar ese margen sobre el mismo fondo de capital, mientras que B te ofrece solo una. Una vez que se capitalizan las rotaciones, A generará un rate of return mucho mayor que B.

Los minoristas ya intuyen esto a través de métricas como GMROI (Gross Margin Return on Inventory Investment): observan cuántas unidades de gross margin obtienen por unidad de inversión en inventario durante un año. Pero el GMROI se calcula usualmente a nivel agregado, y típicamente sin integrar el contexto más amplio de supply chain.

El punto clave es que las diferencias en la frecuencia son enormes. A lo largo de un catálogo amplio, rutinariamente encuentras flujos cuyo rate of return anual efectivo difiere en uno o dos órdenes de magnitud. Algunos ítems apenas cubren el costo de capital; otros, si pudieras proporcionarles suficiente capacidad y espacio en estantería, generarían retornos enormes.

Una vez que ves esto, muchos debates en supply chain se ven de forma diferente. Reducir unos pocos puntos porcentuales en los costos de transporte puede valer menos que aumentar la velocidad de rotación de los ítems correctos en una cantidad modesta. Acortar un plazo de entrega puede compensar, no porque a los clientes les guste en abstracto, sino porque te permite reciclar capital dos o tres veces más al año sobre el mismo surtido.

El tiempo entra en la ecuación no como un KPI para “reducir plazos de entrega”, sino como el denominador de la métrica fundamental.

RoR como el objetivo único

Desde esta perspectiva, el objetivo de la supply chain se vuelve muy simple de enunciar:

Asigna recursos escasos – capital, capacity, tiempo, atención – a las decisiones admisibles que ofrecen el rate of return esperado más alto, una vez que se ha tenido en cuenta el riesgo.

Todo lo demás es secundario.

Los niveles de servicio importan porque los faltantes de stock dañan los ingresos, los márgenes y la reputación; cuando este daño se traduce en dinero, reduce el rate of return de las decisiones con bajo stock. Los días de inventario importan porque cambian el tiempo durante el cual el capital queda inmovilizado; ciclos más largos reducen el RoR. El costo de transporte importa porque reduce el net gain; pero si un transporte más rápido o más caro incrementa la rapidez y la confiabilidad de rotaciones rentables, en realidad puede aumentar el RoR.

Esto es a lo que me refiero cuando digo que el RoR es la métrica definitiva. No significa que dejemos de medir cualquier otra cosa. Significa que todas las demás métricas son subordinadas: solo importan en la medida en que mejoren o deterioren nuestro rate of return a largo plazo sobre recursos limitados.

De manera implícita, ya es así como los mercados nos juzgan. A largo plazo, los inversionistas observan qué tan eficientemente una empresa convierte capital en beneficio, año tras año. Simplemente estoy abogando para que los profesionales de supply chain adopten la misma perspectiva dentro de la empresa.

Cómo esto confronta la visión dominante

La visión dominante, como mencioné anteriormente, tiende a organizarse en torno a una amplia familia de KPIs: costo, servicio, confiabilidad, agilidad, asset utilization, ESG, y así sucesivamente. Los frameworks SCOR y Balanced Scorecard otorgan a este enfoque un andamiaje respetable.

Lo que no hacen es elevar una métrica por encima de las demás como la función objetiva única. En su lugar, invitan a trade-offs: aumentar el servicio mientras se mantiene el costo “bajo control”; mejorar la agilidad mientras se mantiene la asset efficiency; equilibrar las perspectivas financiera y del cliente.

En la práctica, estos trade-offs se manejan mediante la política, el hábito y la intuición, en lugar de un cálculo económico riguroso. El departamento de transporte lucha por un costo de freight más bajo por unidad. Ventas presiona por niveles de servicio más altos y más promociones. Finanzas se fija en el working capital. Sostenibilidad desea menores emisiones. Cada uno tiene sus propias métricas y, a menudo, su propio óptimo local.

El RoR corta a través de este enredo.

Toma el nivel de servicio. En una visión centrada en RoR, no optimizas el nivel de servicio “tan alto como sea posible”. Estimas, tan honestamente como puedas, el impacto económico de un faltante de stock: gross margin perdido, ventas futuras perdidas, daño a la marca, sanciones. Expresas esto como un costo en monedas por unidad de shortage. Una vez que haces eso, el nivel de servicio se convierte en consecuencia de un problema de optimización cuyo objetivo es el RoR.

Lo mismo se aplica a la sostenibilidad o resiliencia. Si una disrupción amenaza pérdidas catastróficas, invertir en redundancy o buffering es perfectamente racional – pero debería tratarse como una opción que tiene un costo hoy y un beneficio ponderado por probabilidad a lo largo del tiempo. Nuevamente, el RoR te da una regla coherente para comparar tales inversiones con usos más mundanos del capital.

La visión de KPIs dominante es, por lo tanto, descriptiva y plural. La visión de RoR es prescriptiva y singular.

Qué cambia en las decisiones cotidianas

Podrías preguntar razonablemente: ¿esto cambia algo concreto, o es solo una preferencia filosófica?

Permíteme ilustrar con algunos patrones recurrentes.

Imagina que tienes capacity inbound escasa – por ejemplo, un número limitado de contenedores que puedes permitirte traer este mes, dadas tus restricciones de cash. Tienes una larga lista de SKUs candidatos y cantidades que te gustaría importar.

El enfoque habitual es llenar los contenedores de acuerdo con una mezcla de reglas: cobertura mínima de inventario, forecasted demand, restricciones de servicio, quizás algunos objetivos de categoría negociados con los buyers. Cuando terminas, mides los niveles de servicio y costos esperados resultantes del plan.

Un enfoque centrado en RoR es diferente. Para cada unidad candidata que podrías importar, estimas su net gain esperado durante el horizonte que importa (margen de ventas menos obsolescence esperada, discounting, handling, etc.), y la cantidad de capital y tiempo que esa unidad inmovilizará. Luego, llenas los contenedores comenzando por las unidades con el rate of return esperado más alto, continuando hasta que alcanzas tus límites de capacity o cash.

Muy a menudo, encontrarás que algunos ítems “strategic” que lucen bien en términos de margen o posicionamiento de marca tienen un RoR miserable una vez que se toma en cuenta su lenta rotación y alto riesgo de markdown, mientras que ítems modestos que se venden rápidamente se quedan sin capital.

O considera la elección entre transporte regular y un modo más expensive pero faster. En un mundo de KPIs, podrías ver esto como “cost up, service up” y evaluarlo cualitativamente. En un mundo de RoR, haces una pregunta más precisa: ¿el modo faster, después de deducir su costo extra, incrementa la velocidad a la que este flujo convierte capital en beneficio? Si la respuesta es afirmativa por un margen cómodo, deberías elegirlo, incluso si hace que tu KPI de costo de transporte se vea peor.

El mismo razonamiento se aplica hasta la unidad más pequeña de decisión. La última unidad de free shelf space, el último espacio en una ruta de delivery, la última hora de overtime: cada una debería ir hacia donde el rate of return esperado sea más alto.

La incertidumbre no es una ocurrencia tardía

La supply chain opera bajo incertidumbre: la demanda fluctúa, los proveedores fallan, los plazos de entrega se alargan, las promociones fracasan, los competidores reaccionan.

El RoR no elimina mágicamente la incertidumbre, pero te obliga a enfrentarla honestamente. El “net gain” y “time” en la fórmula de RoR no son números fijos; son variables aleatorias. Nunca sabes con exactitud qué tan rápido se venderá un producto o qué discounting podrías necesitar más adelante.

En lugar de perseguir un único “best forecast” y luego optimizar como si fuera cierto, una mentalidad centrada en RoR te anima a pensar en términos de distribuciones: un rango de futuros posibles, cada uno con su propia probabilidad y resultado financiero. Lo que importa es el rate of return esperado, ajustado por el riesgo de colas desagradables.

Esto tiene dos consecuencias prácticas.

Primero, centra la atención alejándola de la abstracta forecast accuracy y orientándola hacia el impacto económico. Mejorar la forecast accuracy en un 5% en un producto de lento movimiento y bajo margen puede ser matemáticamente satisfactorio pero económicamente insignificante. Mejorarlo ligeramente en un flujo fast y de alto margen con restricciones de capacity estrictas puede valer mucho. El RoR te brinda una forma de clasificar tales esfuerzos.

Segundo, convierte el “waiting” en una decisión legítima. A veces, lo mejor que puedes hacer con tu capital es no hacer nada: esperar por más información, dejar que la demanda se revele, evitar comprometer inventario cuyo RoR es actualmente ambiguo. En muchas organizaciones, “do nothing” no se percibe como una decisión en absoluto; bajo la perspectiva de RoR, a menudo es el punto de referencia contra el cual se deben comparar todas las demás opciones.

El RoR es exigente – y esa es una característica

Hay una razón por la cual el RoR no es el lenguaje dominante de la supply chain hoy en día: es exigente.

Para aplicarlo en serio, necesitas una visión razonablemente coherente de cómo tus decisiones se traducen en resultados económicos. Debes decidir, explícitamente, cuánto cuesta un faltante de stock, cómo valorar la obsolescence, cómo contabilizar los beneficios a largo plazo de un mejor servicio o de operaciones más greener. Debes enfrentar el hecho de que diferentes departamentos pueden tener preferencias conflictivas y que no todas se pueden conciliar sin asignar números a los trade-offs.

Los dashboards con muchos KPIs son atractivos en parte porque evitan estas conversaciones dolorosas. Cada uno obtiene su métrica y puede reclamar éxito a nivel local. El RoR, en contraste, es despiadado: expone optimizaciones locales que destruyen el valor a nivel global.

Sin embargo, es precisamente por eso que creo que el RoR merece estar en la cima de la jerarquía. La supply chain es, en esencia, economía aplicada. Decidimos, miles de veces al día, cómo desplegar recursos escasos en un mundo de incertidumbre. Pretender que esta actividad en última instancia no responde a una única medida económica no hace que esa medida desaparezca; solo la oscurece.

Incorporando el RoR a tu propia práctica

No estoy sugiriendo que deseches tus dashboards y reemplaces cada KPI de la noche a la mañana con un indicador de RoR. Eso sería poco realista e imprudente.

Lo que estoy sugiriendo es un cambio en la postura mental.

Cuando observes tus métricas, intenta verlas como instrumentos en un cockpit, no como objetivos en sí mismos. Pregunta, para cada una: si empujo esta métrica hacia arriba o hacia abajo, ¿cómo afecta a la tasa de retorno a largo plazo de nuestros recursos escasos? Cuando diseñes un nuevo proceso, una nueva regla de planificación o un nuevo sistema, pregunta: ¿nos ayuda a asignar sistemáticamente capacidad, capital y tiempo hacia las opciones con el RoR más alto?

Con el tiempo, puedes trasladar cada vez más decisiones —empezando por aquellas con el mayor impacto financiero— a este modo de pensar. No necesitas calcular un RoR perfectamente preciso para cada micro-decisión; incluso una comparación aproximada, de orden de magnitud, suele ser suficiente para revelar qué flujos son visiblemente superiores y cuáles están silenciosamente destruyendo valor.

La visión dominante nos ha proporcionado un vocabulario rico para describir supply chains. Lo que propongo es un principio más preciso para regirlas. En un mercado competitivo, el verdadero marcador es monedas por unidad de capital por unidad de tiempo. Mejor hagámoslo explícito y dejemos que guíe la forma en la que diseñamos, medimos y automatizamos nuestros supply chains.