«Cuando un cliente no encuentra su producto deseado en el punto de venta, se conoce como quiebre de inventario»
Es lunes por la noche y vas al supermercado a buscar tu cereal favorito. Llegas al pasillo de cereales y buscas el anaquel donde por años, mes con mes, has comprado la misma caja con personaje de animalito, pero esta vez está vacío. ¿Qué haces? Si no puedes evadir tu antojo, seguramente comprarás un producto con sabor similar o será oportunidad de probar un cereal nuevo. De cualquier forma, ¿te has preguntado cuánto dejó de ganar la marca del cereal que no encontraste? o ¿Quién fue el responsable de que no encontraras el producto que tanto querías?
Desmenucemos semejante tragedia desde el punto de vista del retailer. El cereal que buscabas se considera de alta rotación, es decir, la gente lo compra con frecuencia, por lo que la tienda debe estar preparada con inventarios en bodega. Entonces, si hay inventarios ¿por qué no había producto exhibido cuando lo buscaste?
Recordemos que nuestra historia sucede el lunes, supongamos que un día anterior cientos de familias fueron a hacer sus compras de la semana y vaciaron la góndola. Alguien no se percató de eso y no rellenó los espacios vacíos con nuevo producto. Veamos cómo se traduce en números este error humano y cómo podemos prevenirlo usando inteligencia artificial.
Cuando un cliente no encuentra su producto deseado en el punto de venta, se conoce como quiebre de inventario. Para saber cuánto costó esta pérdida, explicaremos una breve fórmula usando cantidades hipotéticas para que todo quede en un simple cálculo mental.
Costo de inventario = (D x S x P) + C
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Donde la letra D corresponde a días sin inventario. Considera que esto puede aumentar si es un producto que involucra una logística compleja, escasez, plazos de entrega lentos, por mencionar algunos ejemplos. La S corresponde al promedio de unidades que se venden al día mientras que P es el precio por unidad. Por último, C se refiere al costo de consecuencia. Normalmente es el gasto necesario para igualar las existencias.
Volviendo a nuestro ejemplo, el quiebre de inventario es de un día. La marca de cereales vende en promedio 100 cajas diarias a un precio de $4 dólares cada una. Suponemos que no hay costo de consecuencia porque había producto en inventario, solo que simplemente no fue exhibido. Por lo tanto, nuestro costo de inventario sería de: (1 día x 100 cajas x 4 usd) = $400 usd.
Aunque nuestras cifras fueron ficticias, te puedes dar una idea del costo al que puede incurrir una empresa por no llevar una buena ejecución en punto de venta, sin mencionar los costos que implica recuperar la confianza de un cliente.
Hoy en día, existen empresas que le enseñan a las computadoras a detectar los productos exhibidos en un anaquel, usando algoritmos de machine learning. Con esto, entregan indicadores en tiempo real, los cuales generan alertas antes de que haya quiebre de inventario. Evitando así pérdidas significativas en los negocios. Además, también son capaces de generar porcentajes de participación de cada marca, calificación de acomodo vs planograma, entre otros.
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