Distribución

Debido a que los pedidos no servidos se traducen, generalmente, en ventas perdidas que afectan directamente al resultado final, los altos niveles de servicio al cliente son de una importancia crítica para los distribuidores. Pero lidiar con la demanda intermitente o “long tail” es, en última instancia, un desafío. Los distribuidores deben atender esta demanda frente a la estacionalidad, los ciclos de vida del producto cada vez más cortos, el aumento del número de SKUs, el riesgo de obsolescencia y los riesgos de contar con proveedores en el extranjero (con plazos de entrega más largos y menos flexibles).Con demasiada frecuencia, sin los sistemas de planificación adecuados, los mayoristas se vuelven “heroicos” en el corto plazo, sin realizar ningún tipo de optimización de inventario, análisis de datos o planificación de ventas y operaciones (S&OP).

• Demand Modeling y Machine Learning para abordar las variaciones de la demanda interna y externa, como las tendencias del mercado, los perfiles de la demanda estacional y el forecast de las promociones.
• Forecast probabilístico que evalúa la posibilidad de órdenes repetidas, al examinar los datos las líneas de pedido. En lugar de la demanda agregada, se realiza un seguimiento del número de líneas de pedido para alcanzar la cantidad total.
• Colaboración de la demanda que reúne datos de demanda y de forecast de múltiples fuentes en una plataforma web de consenso que incluso mide el Forecast Value Added (FVA).
• Optimización de inventario que calcula los stocks de seguridad y otros parámetros de inventario para un mix de inventario óptimo de entre millones de SKU-Locations. También aborda las restricciones de caducidad, sustitución y transporte del producto, así como las cantidades mínimas de pedido.
• Un enfoque de “modelo único” que garantiza los niveles de servicio al cliente en toda la red a través de niveles de inventarios óptimos.