Demand Planning

La importancia de segmentar nuestro catálogo

La experiencia nos indica que no todos los datos son iguales. De hecho, tratar cada dato de la misma forma es uno de los motivos principales para que el grado de precisión del pronóstico disminuya (o tengamos una mayor error ). Debemos asumir desde el principio que nuestro catálogo de productos es un conjunto de diferentes patrones basados en su comportamiento histórico, su situación en el ciclo de vida y factores causales internos y/o externos.

Este “simple” pero incontestable hecho, nos conduce a tener que utilizar diferentes métodos de cálculo del pronóstico según sean estos patrones de comportamiento que tengan cada uno de los productos que compongan nuestro catálogo. Pero también es importante entender que cada SKU no tiene un comportamiento completamente diferente al resto, sino que podemos agrupar y segmentar productos en función de patrones comunes. Si tuviésemos que encontrar patrones únicos por SKU, el proceso de realizar previsiones en las empresas se haría literalmente imposible.

Evaluaciones periódicas de nuestro catálogo referidas al comportamiento de los productos, deberían conducirnos a asegurar que en cada momento estamos utilizando el método que mejor se ajusta a lo que está sucediendo en términos de demanda. Y la mejor forma de asegurarnos es segmentar el catálogo en diferentes subconjuntos que agrupen SKU’s con características comunes creando grupos específicos. Por ejemplo por rotaciones, márgenes de beneficio, canales de ventas, tipo ABC, mercados o ciclo de vida. La “mezcla perfecta” entre los diferentes comportamientos nos conducirá a encontrar ese modelo que mejor se ajusta a cada grupo o segmento.

Segmentación del catálogo

El análisis de la demanda histórica (o serie temporal) puede proporcionar la comprensión necesaria para descubrir los patrones de la demanda. Cuando evaluamos los datos para realizar el pronóstico, tenemos en cuenta dos premisas claves: (I) El valor que tiene el producto para la compañía y (II) su grado de previsibilidad (forecastability). Y es aquí donde la segmentación entra en escena para determinar que métodos serán los apropiados según pertenezcan a un mercado, tipo ABC, ciclo de vida o cualquier agrupación que hayamos establecido previamente. Y lo más importante, cuanto esfuerzo debemos dedicar a cada grupo.

Básicamente nos podemos desarrollar una primera gran segmentación

  1. Bajo valor, Menos pronosticable.
  2. Bajo valor, Más pronosticable.
  3. Alto valor, Menos pronosticable
  4. Alto Valor, Más pronosticable.
Figura 1. Segmentación de producto. Elaboración propia

Obviamente, en las empresas preferimos siempre aquellos productos que se encuentran el el cuadrante 2 y 4, por su mayor “facilidad” a la hora de estimar la demanda futura. Pero es cierto que nuestro catálogo de productos contiene una cantidad importante de SKU’s que se encuentran en los cuadrantes 1 y 3.

A partir de esta primera segmentación básica, podemos profundizar en el establecimiento de segmentos de nuestro catálogo identificando según los siguientes comportamientos de nuestra demanda histórica. Basándonos en la rotación encontramos los siguientes tipos.

Productos de Baja Rotación (Slow-Moving Products)

Los productos de baja rotación representan aquellos que están enfocados a satisfacer la demanda de nichos de mercados y en algunos casos a determinados segmentos de clientes o áreas geográficas. Su escasa rotación obliga a mantener stocks elevados (respecto de su venta).

Por ejemplo productos basados en edades, géneros, tipos de clientes, estatus social, etc. En el entorno de B2B, podemos encontrar un ejemplo muy claro en los repuestos (spare parts), donde las empresas deben mantener un stock a pesar de que su demanda disminuye a lo largo del tiempo de forma importante.

Para cualquier organización suponen un coste de mantenimiento más elevado, por lo que solo es aceptable su gestión si el margen de beneficio absorbe el exceso de coste de mantenimiento debido a su baja rotación. El grado en el que se puede realizar pronóstico con fiabilidad es muy bajo debido a su alta variabilidad, siendo el factor irregular el que mayor presencia tiene en el comportamiento. La escasez de información externa para determinar patrones causales impide una mayor grado de fiabilidad del pronóstico. Pero el uso de internet en los mercados B2C está facilitando un mayor acceso a datos del consumidor, lo que está permitiendo mayores posibilidades en la búsqueda de patrones distintos a la tendencia o estacionalidad para aumenta la fiabilidad del pronóstico.

Generalmente este tipo de productos suelen estar asociados al cuadrante 3.

Nuevos Productos (New Products)

Los productos nuevos son aquellos que se crean en la organización con el objeto de abrir un nuevo mercado o evolucionar en alguno ya existente mediante modificaciones o adaptaciones. De forma general, podemos catalogarlos en tres subcategorias.

Evolucionarios. Son extensiones de productos ya existentes en nuestro catálogo y pueden llegar a representar el 95 % de los nuevos lanzamientos. Son evoluciones de productos ya existentes en nuestro catálogo. Erróneamente, este tipo de productos se consideran nuevos, como si no tuviesen una demanda histórica. La dificultad en la mayoría de las organizaciones estriba en identificar el producto ya existente que mejor se ajuste a este nuevo por falta de procesos que faciliten esta labor de una forma automática. Organizaciones que continuamente crean productos nuevos de tipo evolucionario, incurren en un alto grado de obsolescencia y excesos de inventario causado por este motivo.

En este caso, se pueden utilizar técnicas que permitan asignar modelos de comportamiento ya existente en función de atributos cuantitativos y cualitativos, y con ello determinar cual es la técnica de previsión más adecuada. Esto también nos permite asignar una estimación de demanda futura en el momento de su lanzamiento.

Revolucionarios. Estos productos crean nuevos mercados o segmentos de mercado que no existían previamente. Un ejemplo muy claro lo encontraríamos en las cámaras digitales o el primer smartphone. Representan una verdadera “ruptura” con lo anterior. En este tipo de productos, la no existencia de nada parecido anteriormente , dificulta enormemente cualquier intento de modelizar un pronóstico.

La experiencia del equipo de ventas, investigaciones de mercado, encuestas y valoraciones emitidas por expertos dentro de la empresa suelen ser los criterios que se utilizan para realizar una estimación inicial. El factor clave será el seguimiento que se haga de los mismo en su etapa inicial de lanzamiento, con el objeto validar las estimaciones que realizamos en la etapa previa.

Vida corta. Estos productos generalmente se presenta en la industria de la moda. La demanda histórica para estos productos es generalmente inferior a un año ( de media 6 meses). Sin embargo, pueden ser gestionados como si fuesen extensiones de productos anteriores similares en características, segmento de mercado, precio, temporada, etc.

La mayor dificultad estriba en que su demanda histórica es muy corta, por lo que determinado comportamientos son difíciles de detectar, por ejemplo la tendencia. También hay que dimensionar muy bien el final de vida del producto, ya que el objetivo es llegar a stock 0 al final de su ciclo.

Productos de Alta Rotación (Fast-Moving Products)

En este segmento se encuadran aquellos productos que son el motor del negocio ya que generan el suficiente volumen y beneficio para que la empresa funcione. Suelen competir en mercados con un elevada competencia existiendo una demanda histórica consistente que permite analizar con alto grado de fiabilidad la tendencia y estacionalidad si éstas están presentes. Pero a su vez. sobre ellos suelen recaer muchas acciones de marketing o ventas (campañas, promociones, descuentos o publicidad) que pueden generar una alto grado de variabilidad “no explicada”. Y es en este punto donde las empresas no mantienen un sistema de recogida de datos que evalúe el impacto de las acciones anteriores, perdiendo toda opción de mejorar su pronóstico futuro.

Recoger datos de forma organizada de todas aquellas acciones que se realicen sobre ellos, permite determinar factores causales que ayuden a explicar de forma cuantitativa parte de la variabilidad “no explicada”. Una vez más, la automatización de este proceso es fundamental para que podamos realizar estimaciones futuras en función de factores causales.

Generalmente estos productos quedarían dentro del cuadrante 2.

Productos estables (Steady-State Products)

Finalmente, el segmento de los productos estables representa aquellos que mantiene un alto margen de beneficio y un crecimiento lento. Se han vendido durante años y se encuentran en su fase de madurez. En alguno sectores, por ejemplo, industria o el farmacéutico, pueden durar años en este segmento. Aunque estos productos no son considerados de alta rotación, su contribución al negocio es importante. El comportamiento de la demanda es muy estable (baja variabilidad), por lo que el calculo del pronóstico debe ofrecer un alto grado de fiabilidad (o un bajo error de previsión)

Generalmente estos productos quedarían dentro del cuadrante 4.

De forma general, diversos estudios han determinado que un 10 % de los productos del catálogo pueden ser de tipo Baja Rotación (Slow-Moving), un 5 % pueden ser Nuevos productos (New Product), un 35 % son Alta Rotación (Fast-Moving)   y Productos Estables ( Steady-State Products) un 50 %. Pero obviamente, cada empresa puede tener una distribución diferente según el mercado(s) donde esté presente.

 

Figura 2 .Comportamiento según segmentos. Elaboración propia

 

Según podemos ver en el cuadro, podemos deducir que al menos un 85 % de los productos pueden ser pronosticables, entendiendo que los métodos a utilizar no serían iguales. esta cifra podría aumentar si somos capaces de asignar a productos nuevos tipo evolucionarios el comportamiento histórico de productos semejantes.

Conclusiones

La segmentación del catálogo de productos es un paso previo esencial para poder determinar qué parte de nuestro catálogo es pronosticable y cómo debemos realizar el pronóstico. Para ello necesitamos datos.

El objetivo de toda segmentación es doble. (I) Conocer en detalle como se distribuye y comporta nuestro catálogo y (II) determinar dónde debemos poner los esfuerzos en función del tipo y margen de beneficio que aporta a la empresa.

La segmentación permite definir con mayor precisión cual es el mejor método que se ajusta a cada producto o grupo de productos. Ello nos conduce a disminuir la incertidumbre, por lo tanto, nuestro nivel de inventario

La mayoría de los sistemas que utilizamos como base para realizar el pronóstico (I) no realizan ningún tipo de segmentación del catálogo y (II) no contemplan más que un solo método para realizar el pronóstico.

La segmentación es variable y puede ir cambiando a lo largo del tiempo, por lo que debemos recalcular y actualizar el estado de la segmentación cada cierto tiempo.

La segmentación debe ser un proceso que se pueda automatizar. Procesos manuales impiden mantener un catálogo correctamente segmentado.

Víctor Felipe
Mi experiencia profesional de veinte años dentro del sector de la Logística me ha permitido adquirir un profundo conocimiento técnico del sector, en particular, en las áreas de cadena de suministro: Planificación de la Demanda, Aprovisionamientos, Transporte nacional e internacional, Gestión de Inventarios, Dirección de Proyectos Logísticos y de productividad, Subcontratación de Operaciones Logísticas mediante modelos 3PL. Certified Supply Chain Professional (APICS), Diplomado en Sistemas, Máster Dirección Logística y Producción, Dirección de Comercio Internacional, Six Sigma Project Lead y muchos proyectos logísticos detrás de mí. Logistics & Customer Service Manager en Praxair España, Imparto cursos y seminarios sobre Demand Planning & Inventory Compartir mi experiencia profesional y enriquecerme con la de otros es un gran objetivo.

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