Los mayoristas y distribuidores de comestibles son un eslabón crítico en la cadena de suministro. Como intermediarios, facilitan el acceso a una amplia gama de productos, incluidos artículos frescos altamente perecederos, así como una disponibilidad confiable para sus clientes de retail, de servicios alimentarios e institucionales, incluidas escuelas, hospitales, restaurantes y empresas de catering.
Sin embargo, su rol único significa que también asumen un riesgo financiero significativo mientras operan con márgenes estrechos. Este reto se ve a menudo agravado por las fuerzas del mercado: los cambios en la demanda de los consumidores llevan a los retailers a modificar sus surtidos, las disrupciones en la cadena de suministro retrasan los envíos y la inflación eleva los costes, creando una competencia feroz.
Para colmo, los mayoristas de comestibles enfrentan retos únicos con productos altamente perecederos. Deben tener en cuenta la vida de anaquel y las fechas de caducidad para mantener la frescura de los productos y garantizar una alta disponibilidad para sus clientes de retail. Las ineficiencias en su cadena de suministro pueden dar lugar fácilmente a productos caducados o de mala calidad, lo cual afectaría la opinión de los clientes y perjudicará unos márgenes ya de por sí ajustados. Simplemente, esta no es un área en la que los mayoristas y distribuidores puedan permitirse correr riesgos.
La buena noticia es que la tecnología puede ayudar activamente a los mayoristas a gestionar la demanda fluctuante. Con una plataforma de pronóstico de demanda impulsada por inteligencia artificial en funcionamiento, los mayoristas y distribuidores ahora pueden analizar grandes cantidades de datos, incluidas las ventas históricas, las tendencias del mercado y factores externos, para generar predicciones precisas y ayudar a los planificadores a optimizar eficazmente sus niveles de inventario y así satisfacer la demanda de los clientes.
Considere estos tres retos comunes de la venta al por mayor que una plataforma de previsión de la demanda basada en el machine learning puede ayudar a resolver:
Reto #1: Alta demanda de cuentas clave
Muchos mayoristas y distribuidores de alimentos atienden a múltiples cuentas de diversos tamaños, ofreciendo una amplia gama de surtidos. Frecuentemente, sus cuentas más grandes representan una concentración desproporcionada de negocio, por lo que es crucial mantener niveles de inventario óptimos y ofrecer a estos clientes niveles de servicio consistentemente altos o arriesgarse a perder las cuentas y una gran parte de su base de ingresos.
Los mayoristas que no utilizan pronósticos de la demanda basados en las cuentas de los clientes o en niveles de grupos de clientes pueden enfrentar riesgos como la falta de existencias, el exceso de inventario y la reducción de la rentabilidad. Emplear una solución de este tipo permite a los mayoristas comprender mejor los patrones de compra de sus clientes, anticipar la demanda y asignar el inventario en consecuencia. Este enfoque ayuda a garantizar altos niveles de servicio y satisfacción del cliente, al tiempo que se evitan faltantes de existencias y se reducen los costos de mantenimiento de inventario.
Por ejemplo, al reservar una parte del inventario para clientes clave con alta demanda, los mayoristas pueden mejorar los resultados al evitar la falta de existencias y aumentar la probabilidad de negocios recurrentes. Priorizar el inventario para clientes clave puede ayudar a fortalecer estas relaciones e incrementar la lealtad del cliente, lo que conduce al éxito empresarial a largo plazo.
Además, la previsión de la demanda puede mejorar la planificación de las ventas, lo que permite a los mayoristas identificar y aprovechar las oportunidades del mercado al tiempo que mitigan los riesgos que surjan, como el exceso de existencias que inmoviliza el capital, hace perder márgenes y aumenta los costes de transporte.
Reto #2: Ineficiencia operativa
Independientemente del tamaño de la cuenta, los mayoristas deben abordar cualquier ineficiencia en sus operaciones y procesos de compra para proteger sus inversiones y márgenes. Con gran parte de su capital inmovilizado en inventario, los mayoristas no pueden permitirse aumentar sus costes de transporte mediante un exceso de existencias, ni pueden permitirse un exceso de existencias y arriesgarse a perder ventas.
Esta es otra área clave en la que una herramienta de previsión de la demanda basada en machine learning puede proporcionar información precisa y automatizada para optimizar los niveles de existencias, garantizando que los mayoristas puedan satisfacer la demanda de sus clientes. La solución adecuada puede liberar una cantidad significativa de capital mediante la reducción de las existencias y, al mismo tiempo, reducir el espacio de inventario necesario para almacenar dichos productos, que cada vez es más caro en muchos mercados debido a la inflación.
Desafío #3: Gestión de la mano de obra
El estado actual del mercado laboral, con escasez de mano de obra, aumento de los costos laborales y mayor rotación de personal, ha planteado muchas dificultades e ineficiencias operativas para los mayoristas y distribuidores. Dado que la preparación de pedidos en almacenes representa aproximadamente el 70% de la mano de obra, es crucial para los mayoristas optimizar sus recursos y horarios de trabajo para alinearse con sus demandas y mejorar sus eficiencias operativas.
Una solución automatizada puede ayudar a los mayoristas a conseguir ahorros concretos en la gestión de la mano de obra. Al permitir a los usuarios acceder a las previsiones de demanda y alinear esos datos con los envíos entrantes y salientes, los mayoristas pueden comprender mejor cuándo se necesitan más empleados para ayudar a sacar los productos del almacén o colocarlos en las estanterías, y cuándo los productos pueden permanecer en las estanterías o en cajas un poco más, reduciendo las necesidades de mano de obra.
Los pronósticos de la demanda ya no son solo algo bueno, son imprescindibles
La ineficacia puede afectar a cualquier eslabón de la cadena de suministro. Aunque siempre ha sido complejo, el aumento de las expectativas de los clientes y el incremento de los costes hacen que los mayoristas ya no tengan margen de maniobra para aceptar ningún tipo de desperdicio.
La mejor manera de combatir la ineficacia es comprender mejor los retos que se avecinan, y ahí es donde entran en juego los pronósticos de la demanda. Los mayoristas y distribuidores que abordan los riesgos y las ineficiencias de su cadena de suministro y operaciones con soluciones basadas en IA han observado mejoras significativas, como la reducción de la merma de alimentos, la mejora de los niveles de servicio, la mejora de la eficiencia operativa y la reducción de los tiempos de procesamiento de pedidos.
Los mayoristas desempeñan un papel demasiado importante en la cadena de suministro como para confiar en procesos de planificación manuales y obsoletos. Los pronósticos de la demanda son la respuesta.
