PRONÓSTICO DE INVENTARIO PARA REDES MINORISTAS CON LOKAD
La tecnología detrás de Lokad ayuda a minoristas de mercancías generales de cualquier tamaño a aumentar la disponibilidad de sus productos mientras minimiza la cantidad de inventario que mantienen tanto a nivel de tienda como de almacén. El altísimo nivel de automatización asociado con Lokad lo hace adecuado incluso para selecciones de productos complejas sin necesidad de involucrar mano de obra extra. La tecnología de forecast cuantílico está hecha a la medida para soportar altos niveles de servicio, incluso cuando las ventas son tanto intermitentes como erráticas. Además, a través de computación en la nube, Lokad es capaz de escalar hasta miles de tiendas.
Worten, un minorista de electrónica, cuenta con más de 300 tiendas y ecommerce, ofreciendo productos diversos para amantes de la tecnología.
Worten aboga por una estrategia digital con tiendas y un toque humano. Nuestra asociación con LOKAD nos permite digitalizar y renovar la inteligencia de nuestra gestión, asegurando que nuestras tiendas estén mejor preparadas para ofrecer a los clientes lo que desean. En última instancia, esta asociación es un avance tecnológico y de gestión en la forma en que vemos y gestionamos el supply chain.
Bruno Thiago Saraiva, Head of Stock at Worten
Automatización total para surtidos complejos
Lokad importa datos históricos de ventas y produce directamente forecast de inventario; y cuando decimos “directamente”, lo decimos en serio. No se requiere ninguna configuración estadística de ningún tipo al generar forecasts utilizando Lokad. Esto hace que Lokad sea fácilmente accesible para sus usuarios, incluso aquellos sin habilidades estadísticas.
Cuando se esperan intervenciones manuales para asegurar que los forecasts funcionen correctamente, no hay fin: hay demasiados productos, demasiadas tiendas.
Muchas soluciones clásicas de forecast ofrecen la posibilidad de “ajustar” los forecasts, pero, en lo que respecta al retail de mercancías generales, hemos observado una y otra vez, que tales características
son sumamente engañosas. Cuando se esperan intervenciones manuales para asegurar que los forecasts funcionen correctamente, no hay fin: hay demasiados productos, demasiadas tiendas. La automatización total es simplemente la única opción en este caso.
La tecnología única de forecast de Lokad aprovecha las correlaciones entre productos. De hecho, cuando se observa un solo producto, casi nunca hay suficientes datos históricos disponibles. Afortunadamente, las empresas a menudo venden cientos, si no miles, de productos al mismo tiempo y, aprovechando todos los patrones que se pueden observar en relación con los otros bienes de un catálogo de productos, Lokad evita la necesidad compleja de “ajustar” los forecasts manualmente. Esto puede verse como un comportamiento “blackbox” indeseable, pero nuestra experiencia indica que incluso los modelos lineales de forecast simples, en la práctica, se comportan como blackboxes para redes minoristas, porque nunca hay suficiente tiempo para revisar manualmente más que una pequeña fracción de los resultados producidos a diario.
Los sistemas clásicos de forecast también se ven afectados por casos extremos: productos con muy poco historial de ventas, productos con volúmenes de ventas demasiado bajos, productos con perfiles de estacionalidad poco claros, etc. Nuestra tecnología de forecast no deja ningún producto atrás, para asegurar una cobertura del 100% de todo el surtido.
Los modelos avanzados de forecast que aprovechan las correlaciones entre productos y tiendas son imprescindibles para las redes minoristas, precisamente porque tienen tantos datos para correlacionar en primer lugar.
Altos niveles de servicio para demanda intermitente
A nivel de tienda, la gran mayoría de los productos están asociados con patrones de demanda intermitentes, en los que solo se venden unas pocas unidades distintas de un producto cada día. Sin embargo, incluso si un producto se vende solo una vez por semana, la mayoría de los minoristas buscan entregar altos niveles de servicio para mantener satisfechos a sus clientes. A través de su tecnología de forecast cuantílico, Lokad puede ofrecer resultados precisos de forecast de inventario incluso para productos que se venden con muy poca frecuencia.
Las soluciones clásicas de forecast se basan en forecasts clásicos, es decir, forecasts medianos, o en otras palabras, forecasts que tienen un 50% de probabilidad de estar por encima o por debajo de la demanda futura. Sin embargo, a nivel de tienda, los forecasts clásicos simplemente no funcionan porque la mayoría de los productos se venden menos de una vez al día.
Una tecnología de forecast que responde directamente a una pregunta simple: ¿cuántas unidades del producto X necesito para lograr el nivel de servicio Y?
Algunas herramientas intentan abordar este problema haciendo forecast a nivel semanal o incluso mensual para desagregar forecasts de mayor nivel en forecasts fraccionados, pero la cantidad de errores asociados con tales métodos es bastante asombrosa. Usar el forecast clásico para la optimización de inventario aborda el problema desde el ángulo equivocado.
Lokad ha desarrollado una tecnología estadística de forecast para el retail que responde directamente a la siguiente pregunta simple: ¿cuántas unidades del producto X necesito para lograr el nivel de servicio Y? En lugar de tratar de responder esta pregunta a través de una ruta muy indirecta y altamente inexacta que típicamente implica forecasts medianos y stocks de seguridad, la tecnología de Lokad permite ofrecer una respuesta directa a través de forecasts cuantílicos. Como resultado, dado que el método de forecast de Lokad es directo, y no indirecto como con los forecasts clásicos, el rendimiento del inventario obtenido a través de forecasts cuantílicos supera con creces el rendimiento obtenido mediante el enfoque clásico.
Escalar hasta miles de tiendas
Ofrecer forecasts estadísticos avanzados para hasta miles de tiendas puede requerir una tremenda cantidad de potencia de procesamiento. Lokad ofrece esta potencia de procesamiento a través de su uso de Microsoft Azure, la plataforma de computación en la nube de Microsoft. Gracias a nuestro trabajo en Lokad, recibimos el primer Azure Partner Award de Microsoft en 2010.
En particular, Lokad aprovecha una técnica conocida como auto-scaling, lo que significa que tan pronto como se necesita realizar un trabajo de forecast por parte de Lokad, aprovisionamos dinámicamente los servidores en Microsoft Azure (potencialmente cientos de ellos dependiendo de la escala de la red minorista), y usamos inmediatamente estos servidores para ofrecer resultados de forecast en menos de 60 minutos. Tan pronto como se completa un cálculo, se desprovisionan todos los servidores.
Dado que los forecasts de inventario casi nunca se necesitan más de una vez al día, el auto-scaling ofrece una reducción directa del costo de hardware por un factor de 24; una reducción que puede ser trasladada a nuestros clientes. Sin embargo, la reducción real del costo de hardware surge del hecho de que hemos desarrollado una tecnología fuertemente orientada al procesamiento de datos minoristas de alto rendimiento.
Estrategias de compra complejas a nivel de almacén
Mientras que el proceso de reorden en la tienda es típicamente relativamente simple, las estrategias de compra a nivel de almacén pueden ser bastante complejas. A través del motor de scripting de Lokad, es posible transformar forecasts de demanda regulares en órdenes de compra correctas que tienen en cuenta descuentos por volumen, tarifas de envío, capacidades de almacén, variaciones en los tiempos de entrega, etc. Priceforge también puede utilizarse para establecer todos los KPIs altamente específicos de la industria requeridos por los managers para rastrear el rendimiento general de inventario de la red.