Previsión de la cola larga y la demanda intermitente

Los artículos con demanda intermitente, impredecible o de «cola larga» tienen un peso cada vez mayor en los negocios. No hace falta ser un retailer online como Amazon para verlo. Las empresas gestionan cada vez más artículos de baja rotación con patrones de demanda impredecibles. Esto complica la previsión de la demanda y la gestión de inventario, y hace más importante saber reconocer las señales predictivas de la demanda.

Por qué crece la cola larga y qué implica

Los retailers suelen tener una cola larga. En un gran retailer online, supone más del 95 % de todos los SKU y el 79 % de los ingresos. Pero incluso una empresa de gran consumo (FMCG) de marca que conocemos tiene demanda intermitente en el 86 % de sus SKU y en casi la mitad de sus ingresos. Tres tendencias hacen crecer la cola:

• Proliferación de productos: más productos y variantes fragmentan la demanda y aumentan la variabilidad en cada SKU
• Aprovisionamiento más frecuente: las entregas más rápidas y la reacción a los cambios de la demanda exigen periodos de aprovisionamiento más cortos, lo que genera muchos más periodos de demanda cero intercalados con picos de demanda irregulares
• Supply chains extendidas: la mayor colaboración entre proveedores, distribuidores y retailers da visibilidad de la demanda aguas abajo, más cerca del cliente final. La demanda se desagrega en flujos más pequeños en los que el comportamiento intermitente se vuelve habitual

Las soluciones de supply chain tradicionales no se diseñaron para una demanda muy variable. El mix de inventario y los niveles de servicio se desequilibran en toda la red y se alejan de los objetivos de negocio. Los planificadores lo compensan añadiendo inventario a mano, que se acumula en la cola. El mix de inventario deja de ser el adecuado. Algunos productos tienen un servicio excesivo, que inmoviliza un capital circulante muy valioso, mientras que otros quedan desatendidos y provocan pérdidas de margen y de penetración en el mercado. También puede provocar un «efecto látigo». Los planificadores se centran en la «cabeza» y gestionan la «cola» como excepciones, lo que suele obligar a muchas intervenciones manuales. Como este inventario es difícil de planificar, tienden a actuar directamente sobre los pedidos de aprovisionamiento, con el riesgo y la tendencia a reaccionar en exceso. Este efecto látigo provocado a mano genera exceso de stock en la cola, que se acumula con el tiempo y a menudo acaba en obsolescencia.

La solución no es la precisión de la previsión

El problema clave al gestionar los SKU de la cola es que, con demanda intermitente, hay muchos periodos de demanda cero. Por eso la variabilidad de la demanda es muy alta y las distribuciones de probabilidad de la demanda son muy asimétricas. Esta «variabilidad intrínseca», causada por la baja frecuencia de pedidos, tiene muy poco que ver con la precisión de la previsión. Por ejemplo, si un SKU vende de media una unidad cada diez días y la previsión diaria se acerca a 0,1, la previsión es bastante precisa en conjunto. El problema es que resulta muy difícil predecir cuándo llegará la próxima demanda y de qué tamaño será. Así que cualquier intento de mejorar la «precisión de la previsión» probablemente será inútil, porque no reducirá de forma relevante la variabilidad percibida de la demanda. Un enfoque mucho más eficaz es analizar la distribución de probabilidad completa y crear una descripción estadística fiable de cómo se comporta la demanda. Por eso, la clave para prever la cola larga es modelar las probabilidades de la demanda futura. A diferencia de prever una única cifra de demanda, ver un abanico de comportamientos de la demanda te ayuda a elegir mejor entre alternativas y a decidir cómo dar servicio. Las empresas pueden centrarse en la probabilidad de que ocurran los eventos futuros, con señales predictivas de la demanda, y en los riesgos para el capital circulante y el nivel de servicio. No te dejes arrastrar por la moda de la precisión de la previsión: ayuda con los artículos de la cabeza, pero es solo una pequeña parte de la solución para la cola. Ahí se trata de identificar el abanico de resultados posibles y después aprovechar las políticas de stock y la optimización de inventario para dar servicio y mitigar el riesgo.

Prever la demanda de cola larga con señales predictivas de la demanda

Tres capacidades ayudan a prever el comportamiento de la demanda y sus distribuciones de probabilidad en una gran variedad de patrones:

• Modelado fiable de la demanda: funciona con todo tipo de comportamientos de SKU para entender todos los elementos de la incertidumbre de la demanda y del error de previsión, incluida la variabilidad intrínseca causada por la frecuencia y el tamaño de las líneas de pedido
• Modelado avanzado del inventario: describe el comportamiento estadístico del inventario y elimina las aproximaciones burdas de la teoría tradicional de gestión de inventario
• Propagación de la señal de demanda: combina el modelado de la demanda y del inventario para modelar el impacto de las políticas y restricciones de aprovisionamiento en cada nivel de la supply chain

Estas capacidades pueden dar resultados de planificación de la supply chain muy distintos. Por ejemplo, un fabricante de gran consumo multicanal comprobó que dos SKU vendían de media menos de una caja al día, así que su software tradicional de previsión y gestión de inventario recomendaba el mismo stock de seguridad para ambos. Pero la demanda de uno de los SKU eran muchos pedidos pequeños, fáciles de atender con poco stock; la del otro, unos pocos pedidos grandes que necesitaban mucho más inventario para atender cada uno. Cuando la empresa implantó una solución que entendía bien la demanda de cola larga, obtuvo un objetivo de 28 días de inventario para un SKU y de 155 días para el otro. El enfoque funcionó: la empresa logró optimizar el inventario y el nivel de servicio, con un mix de inventario eficiente que alcanzó su objetivo de una tasa de servicio por cajas del 99,6 %. Prever la demanda de cola larga es complicado, pero perfectamente posible con las herramientas adecuadas. Haz clic abajo para descargar un white paper sobre la previsión de la demanda de cola larga: