Los quiebres de stock son uno de los problemas más comunes de los retailers. Se presentan cuando no hay inventario de un producto. Es decir, no se cuenta con existencias de un artículo determinado, considerándolo como agotado o quebrado.
Esta situación genera ventas perdidas, ya que el cliente no encuentra el producto que busca en el punto de venta. Por eso, es posible que lo busque en otra tienda, cambie de marca o simplemente, no lo vuelva a comprar.
¿Cómo medir los quiebres de stock en el retail?
Para determinar cuánto costó el no tener disponible un producto, se pueden utilizar diferentes metodologías. Inicialmente, se cuenta con una fórmula breve que implica un cálculo mental simple:
Costo de inventario = (D x S x P) + C
- D → Días sin inventario. Pueden aumentar si es un producto con logística compleja, niveles de escasez, plazos de entrega lentos, entre otros.
- S → Promedio de unidades que se venden al día
- P → Precio por unidad
- C → Costo de consecuencia. Es decir, el monto necesario para igualar las existencias del producto
Análisis de datos
Los quiebres de stock pueden medirse por medio de una serie de modelos de análisis de data, que se integran para lograr un entendimiento del comportamiento pasado, actual y a futuro del portafolio.
Estos análisis también pueden sincronizarse con otros sistemas de relacionamiento con el cliente, gestión del servicio, marketing, etc.
1. Análisis descriptivo
Describe información sobre una situación determinada, en un período de tiempo específico. Por ejemplo, Google Analytics. Con los datos que ofrece este sistema, se puede comprender el comportamiento de los usuarios, evaluar la estrategia de marketing, el contenido y los productos.
2. Análisis predictivo
Permite construir un escenario del futuro, con base en los datos actuales. A través del machine learning, este modelo estadístico identifica tendencias, que se convierten en suposiciones o hipótesis de lo que es probable que ocurra en el futuro.
Por eso, es un análisis probabilístico. Es decir, que no significa que ocurrirá el 100% de lo que se predice. La exactitud mejora con el aprendizaje del algoritmo del sistema de machine learning.
3. Análisis prescriptivo
Este modelo establece escenarios ideales, según el objetivo de negocio, teniendo en cuenta el análisis predictivo. En pocas palabras, se trata de evidenciar el mejor camino a seguir, en medio de lo que es probable que ocurra.
Este análisis también utiliza algoritmos de aprendizaje automático, que mejoran la exactitud en las acciones y resultados.
4 formas de evitar los quiebres de stock
Con Teamcore los quiebres de stock o inventario serán cosa del pasado. Nuestra metodología basada en inteligencia de datos, permite que desarrolles estas capacidades:
1. Visibilidad completa del punto de venta
Tus equipos en la tienda y en la oficina administrativa tendrán conocimiento en tiempo real de cómo se comporta el inventario. Así identificarán rápidamente los problemas y los solucionarán de inmediato.
Con estas acciones inteligentes es posible lograr entre el 6% y 9% de mejora en la disponibilidad.
2. Disponibilidad total: Smart OSA
Con Teamcore garantizas que tus productos estén siempre disponibles en el punto de venta, para que el cliente siempre encuentre lo que quiere, donde lo busca, en el momento indicado.
Por eso, uno de los indicadores que trabajamos en la Smart Suite de Teamcore, es el OSA -On Shelf Availability-. Con esta funcionalidad verificamos la disponibilidad del producto en el anaquel o góndola de la tienda, para consolidar un indicador que nos permite analizar y garantizar que esté disponible en el momento de la compra.
De esta manera, se reduce por lo menos el 75% de la venta perdida, aumentando las ventas alrededor de 5%.
3. Pronóstico de la demanda
Nuestro algoritmo calcula la cantidad del producto que será demandado por día, en cada punto de venta, para que tu inventario siempre esté disponible y aproveches mejor las promociones que realices.
Así también es posible definir cuando un producto presenta venta lenta o cero, para habilitar las estrategias necesarias desde las áreas comerciales y de mercadeo.
4. Evita sobrecostos en la cadena de valor
Al hacer seguimiento de los datos, se tiene mayor control de la operación logística, evitando costos por retrasos o pérdida de mercancía al no tener en cuenta ciertos detalles de la distribución y almacenamiento de ciertos productos.
Camino a la pérdida reputacional
Una de las consecuencias más graves de los quiebres de stock, es la pérdida reputacional que se genera con la experiencia negativa del consumidor.
Al no encontrar el producto que busca en la tienda, el cliente puede pensar que esa marca o compañía tiene problemas con su producción y distribución. Incluso, en ocasiones, esto se asocia con dificultades financieras, uso de ingredientes o materiales cuestionables, relaciones negativas en la cadena de valor, entre otros.
La construcción de una dudosa reputación llevaría a la organización a una ruina escalonada. Perder la confianza de los clientes, es firmar la sentencia de muerte de la compañía.
Puedes tener un portafolio diferenciado, productos únicos o una marca con respaldo mundial, pero si no cuentas con excelencia en la ejecución de la operación, nada de eso te garantizará rentabilidad ni sostenibilidad.
