En el proceso de introducir nuevos productos en la categoría de productos, los gerentes deben considerar cuánto de un nuevo producto se debe pedir para que se venda todo antes de reponerlo. La mayoría de los minoristas intentan calcular la demanda en Excel. Los clientes de RETANO emplean los beneficios de pronóstico de la inteligencia artificial de Retano SCM.
Solución típica
El enfoque más común es asignar manualmente referencias a nuevos productos. Las referencias se utilizan como ejemplos del modelo de ventas para el nuevo producto hasta que se recopile suficiente información. La rotación anual a veces supera el 30% del rango. Esto hace que la identificación y ajuste manual de las referencias sea demasiado laborioso.
El minorista puede enseñar al sistema de pronóstico a seleccionar referencias para nuevos productos basándose en atributos del producto. Por ejemplo, una buena referencia inicial para la categoría de «leche» se puede encontrar buscando productos con el mismo precio, volumen y atributos inherentes. Atributos como el contenido de grasa, lactosa y gluten. Este enfoque tiene sus desventajas:
- El conjunto de atributos importantes del producto puede cambiar con el tiempo. Por ejemplo, al principio, el sabor del producto puede ser el factor decisivo. Luego, la reputación del fabricante y la composición del producto pueden volverse más importantes. Estos cambios deben agregarse regularmente al sistema logístico de forma manual. Con un volumen de varios miles de productos, este proceso es difícil y costoso.
- Para obtener un pronóstico de alta calidad sobre un producto de referencia, se necesitan 13 meses de historial de ventas. No todos los productos de referencia lo tendrían.
El sistema de pedidos automatizado de Retano SCM puede crear pronósticos de alta calidad para nuevos productos sin depender de características adicionales de productos de referencia.
El sistema de pedidos automatizado de Retano SCM puede crear pronósticos de alta calidad para nuevos productos sin depender de características adicionales de productos de referencia.
Para los productos de clase «A» en ABC. Los nuevos líderes de categoría de productos no aparecen con frecuencia en el rango. Para ellos, es conveniente utilizar pronósticos basados en el producto de referencia. Para un trabajo conveniente con productos de referencia, Retano SCM tiene un maestro gráfico donde los gerentes de categoría pueden encontrar una referencia adecuada para el precio y la velocidad de ventas. En comparación con las características del producto, estos datos no necesitan actualización manual.
La participación humana solo es necesaria para la etapa de elección visual de la referencia en el maestro. El sistema puede procesar las demás etapas por sí mismo.
Para las categorías de productos «B» y «C». El stock de presentación se calcula automáticamente en función del tamaño asignado de la exhibición del producto en el planograma. Luego, el sistema pronostica la demanda en función del historial de ventas existente. Las influencias estacionales y de tendencia se toman de los datos del grupo de productos.
Retano SCM emplea varios métodos de pronóstico. La inteligencia artificial del sistema elige de forma independiente el método más adecuado para el grupo de productos y las circunstancias específicas. El usuario no tiene que pensar en la agrupación correcta de productos y tiendas para identificar cambios estacionales y tendencias. El algoritmo calcula todas las opciones y elige la mejor. Para productos perecederos, este enfoque permite obtener un pronóstico de alta calidad después de 1-2 semanas de ventas sin intervención humana.
