Cómo anticipar y responder a las necesidades de los consumidores

Por Ariadna Zárate, Gerente de Inside Sales, SAS Latinoamérica Norte

El propósito de un cliente al llegar a una tienda es adquirir los productos que satisfagan sus necesidades: alimentos, bebidas, calzado, vestido, medicamentos, herramientas, etc. Y va con la expectativa de encontrarlos en cantidad suficiente, a precios justos y buena calidad.

De no hallar lo que busca, optará por adquirir otra marca o ir a un establecimiento distinto. Al mismo tiempo, la tienda a la que acudió en primera instancia corre el riesgo de perder credibilidad y lealtad del cliente, además de ver afectados sus ingresos.

Una de las industrias más susceptibles a éstos y otros factores externos es la de bebidas y alimentos, o mejor conocida por sus siglas en inglés como CPG. El desabasto, los valles y picos en la demanda o el exceso de inventario, entre muchos otros, merman seriamente su imagen entre los consumidores.

La propia naturaleza de este mercado puede poner en graves dificultades la planeación operativa y la organización de la logística necesaria. Aquí se combina una serie de ingredientes entre los que se incluyen:

· Alteraciones estacionales (inviernos más largos, veranos sin lluvia, etc.)
· Cambios en la demanda (un producto se vende menos que el mes/temporada anterior)
· Disponibilidad y fluctuación de los precios de commodities
· Gestión de productos perecederos
· Cadena de suministro y logística global, regional o local
· Eventos deportivos/sociales

Esta industria se caracteriza también por procesar enormes lotes de productos a fin de mantener los precios accesibles, garantizar su calidad y aprovechar la disponibilidad de las materias primas. Al mismo tiempo, las empresas productoras de alimentos y bebidas deben tener la cantidad adecuada de mercancía en el lugar y momento convenientes. De ahí que dependan de su capacidad de predecir las órdenes de sus clientes (tiendas, mayoristas, distribuidores y consumidor final) de la forma más precisa posible.

Un objetivo primordial es poder anticiparse a los comportamientos de las variantes en su conjunto en lugar de solamente reaccionar a ellos. Para lograrlo, las organizaciones del sector se enfocan en fortalecer sus procesos de alineamiento, estrechar la colaboración con clientes y usar la metodología de predicción (forecasting) más avanzada.

De hecho, existen dos formas de generar pronósticos. Por un lado está el método subjetivo que depende de las estimaciones y valoración de los planificadores a partir de la experiencia que han acumulado. Por otro, el estadístico que utiliza los datos disponibles para combinarlos, procesarlos y analizarlos a fin de generar predicciones.

Contar con datos históricos suficientes hace más confiable aún el pronóstico estadístico. Esto lo sabe Nestlé, uno de los productores de alimentos más grandes del mundo. Para asegurarse de llevar las cantidades exactas de productos a los anaqueles y de ahí a las manos de los clientes, la firma utiliza herramientas de forecasting.

Nestlé gestiona con cuidado su cadena de suministro y mantiene los inventarios dentro de límites bien establecidos de acuerdo con el tamaño de sus operaciones. Pone también énfasis en la planeación, y más específicamente en aquella alrededor de la oferta y la demanda.

El complejo entorno donde se mueve la compañía exige una evaluación precisa de la confiabilidad de los pronósticos, los cuales son afectados por la volatilidad de la demanda de los productos. De ahí que combinar distintos métodos es crítico para aquellos que muestran amplias fluctuaciones en su demanda.

Para ello, Nestlé se apoya en SAS Forecast Server. Gracias a la automatización de los modelos estadísticos integrados es posible explorar las distintas jerarquías de clientes e integrar el impacto que pudieran tener las promociones y ofertas especiales.

De este modo, con los resultados en mano, Nestlé puede hacer predicciones más acertadas para su portafolio y darle mayor tiempo a los planificadores para que se concentren en los productos altamente volátiles.

Hoy la analítica predictiva juega un papel cada vez más determinante en distintas industrias para hacer pronósticos precisos del inventario, tienda y por día, así como asegurar las existencias a un costo mínimo y niveles de existencias más equilibrados. Todo con la finalidad de que el cliente encuentre siempre lo que necesita.

Acerca de 

Periodista especializado en Publicidad y Mercadotecnia, pionero en Medios Digitales y Director del concepto Multipress.com.mx

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