Tradicionalmente, la gestión del inventario minorista consta de tres componentes clave: Planificación, donde se alinean las estrategias financieras y de mercancías; Compra, que traduce los planes en un calendario de adquisiciones teniendo en cuenta a los proveedores y las limitaciones de la cadena de suministro; y Asignación, que distribuye entre el 70 y el 80% de la mercancía a las tiendas en función de las limitaciones del almacén, la disponibilidad de las tiendas para comprar y las actualizaciones de última hora.
¿Cuál es el problema? La mayoría de los compromisos de inventario se contraen antes de que los minoristas reciban las primeras señales reales de demanda, lo que les deja una flexibilidad mínima para optimizar las ventas.
Por término medio, los minoristas de ropa consiguen una tasa de ventas del 75%. Sin embargo, elevar esta cifra al 90% o más es crucial para el éxito financiero. Zara, por ejemplo, asigna sólo el 50% de su mercancía antes de la temporada y mantiene un nivel de ventas superior a los 90 puntos. Los planificadores no pueden esperar asignar el 80% de su mercancía con antelación y conseguir un 90% de ventas.
Las ventajas de pasar a una asignación ajustada son evidentes, pero la transición no es trivial ni fácil. Asignar solo el 50% antes de la temporada supone una mayor presión sobre las operaciones de reaprovisionamiento, lo que puede desbordar tanto a los equipos de mercancías como a los de la cadena de suministro.
El volumen total de unidades reabastecidas puede duplicarse, pero el verdadero reto reside en la complejidad de alinear la oferta con la demanda real. Este cambio exige enviar cantidades más pequeñas y con mayor frecuencia, algo que los equipos de reposición tradicionales no están preparados para gestionar a diario.
Aquí es donde la IA y la automatización marcan la diferencia. Un sistema de reposición inteligente puede incorporar las restricciones de la mercancía y de la cadena de suministro, al tiempo que aprende continuamente los patrones de demanda a nivel de SKU. Puede realizar un seguimiento de cientos de miles e incluso millones de ubicaciones de SKU en tiempo real, ajustando dinámicamente el reabastecimiento para maximizar las ventas. Se trata de una gestión del inventario más allá de la escala humana.
Los sistemas de reposición inteligentes, ya sean semiautomatizados o automatizados, no sustituyen al equipo de reposición. En su lugar, cambian la naturaleza de su trabajo proporcionando herramientas que permiten a los reponedores tener un impacto mucho mayor en el flujo de inventario a lo largo del ciclo de vida del producto, como la optimización de las consolidaciones de tamaño y la liquidación.
La asignación ajustada y el reaprovisionamiento inteligente mejoran el flujo de inventario de las tiendas. Un flujo más fluido se traduce en menos conflictos diarios: menos casos en los que las tiendas no pueden recibir mercancía nueva debido a los límites de OTB, menos problemas de inventario inactivo, menos tiendas que luchan con limitaciones de exposición y menos acumulación de productos sin vender en la trastienda.
Este enfoque no se limita al sector de la confección. Recientemente lo hemos aplicado con Panasonic en su negocio de electrodomésticos de línea blanca en Japón, integrando la fabricación ajustada con la asignación ajustada en la cadena de suministro. Los resultados: una reducción del 36% en el inventario de productos acabados de Panasonic, una disminución del inventario de los minoristas de 26 a 11 días y un aumento de los índices de entrega en el mismo día del 60% al 95%.
Sobre el autor
Yishai Ashlag, cofundador y consejero delegado de Onebeat, es economista, autor y autoridad mundialmente reconocida en la metodología de la Teoría de las Restricciones (TOC). Antiguo socio y miembro fundador del Goldratt Group y becario posdoctoral en la Wharton School of Business, Ashlag aporta su perspicacia académica y décadas de experiencia en consultoría de gestión para liderar la excelencia operativa y el crecimiento sostenible a través de la innovación para Onebeat y el comercio minorista en general.
Ashlag es doctor en Economía por la Universidad Bar Ilan y autor de aclamados títulos de ficción y no ficción sobre el tema de la gestión de la incertidumbre, TOC, etc.
