La cadena de suministro de bienes de consumo masivo (FMCG, por sus siglas en inglés) se caracteriza por la rápida rotación de productos de bajo coste y alto volumen, como alimentos, bebidas, artículos de higiene personal y otros bienes de consumo diario que forman parte de nuestras rutinas.
La modelización de la demanda es una palanca estratégica muy necesaria para los proveedores que buscan un nivel de control en este mar de caos de la cadena de suministro.
En busca de alivio ante la incertidumbre económica, las empresas de bienes de consumo de alta rotación y sus primos cercanos, los bienes de consumo de rápida rotación, deberían mejorar sus procesos de la cadena de suministro con una solución de detección de la demanda que dé sus frutos rápidamente y ahorre a las empresas tiempo y dinero en el futuro.
La programación de la producción es la clave para alcanzar estratégicamente los objetivos de producción: ni infrautilizar los recursos ni intentar objetivos imposibles con recursos de los que no se dispone; ni reaccionar exageradamente a las fluctuaciones, sino adaptarse a tiempo para evitar costosos retrasos.
Aunque muchas empresas están añadiendo nuevos productos a sus surtidos para atraer a compradores preocupados por el precio o reduciendo los envases para abaratar costes, es importante que cuenten también con 3 elementos fundamentales para mantener el control de la demanda
Unos datos de inventario precisos son vitales para la gestión óptima del stock. Este blog identifica 4 causas comunes de inexactitudes en los datos de inventario que los retailers deberían evitar.
Para ser competitivas, las farmacias tienen que gestionar con éxito la demanda particular y variable de los medicamentos con receta.
A través del intercambio proactivo y colaborativo de pronósticos y otros datos, retailers y proveedores pueden alinear sus objetivos de negocio, proporcionar visibilidad sobre las necesidades futuras y optimizar los procesos.
La categoría de bebidas alcohólicas presenta varios retos, como la planificación promocional, la gestión de capacidad y el reabastecimiento omnicanal, y si no se planifica minuciosamente, podría acabar en resultados poco satisfactorios.
Una S&OE de retail exitosa es clave para tener una alta disponibilidad en estantería, un uso eficiente de las horas de trabajo y de la capacidad de la cadena de suministro, y la posibilidad de adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.
Los retailers de alimentación que implantan una estrategia omnicanal deberían usar una solución de gestión de la cadena de suministro automatizada, transparente y fiable.
Tener en cuenta la meteorología en las previsiones de la demanda mejora el reabastecimiento y la disponibilidad, aumentando las oportunidades de venta y previniendo el exceso de stock y las mermas.
Los retailers generan enormes cantidades de datos, lo que significa que la tecnología machine learning justifica sobradamente su valor.
Durante la crisis del coronavirus, muchas empresas han visto un aumento de los pedidos online. Y es una tendencia que ha llegado para quedarse.
Aprendizajes de crisis pasadas para ayudar a los retailers a afrontar el cierre de sus tiendas y los planes de disminución de la demanda, tras la pandemia.
Los clientes italianos de RELEX fueron de los primeros y más afectados al inicio de esta pandemia por coronavirus. Nuestro director en Italia comparte cómo RELEX ha ayudado a sus clientes a gestionar esta crisis.
Las Mejores Prácticas de RELEX para gestionar la demanda de productos esenciales y no esenciales en un único entorno en tiempos de demanda extraordinariamente inusual.
No hay ningún sistema, por muy avanzado que sea, que pueda automatizar los cálculos con precisión cuando no hay precedente histórico sobre el qué hacer un modelo de pronóstico.
Los productos ultra frescos, como frutas y verduras, presentan algunos de los retos más difíciles para el retail, pero también forman uno de los mayores flujos de ingresos y costes de oportunidad.
Hay muchos factores que afectan al retail, como la meteorología y la canibalización, que con la ayuda del machine learning pueden ser tenidos en cuenta.
Este Whitepaper muestra cómo es posible pronosticar con precisión los productos de ciclo de vida corto a través del modelado estadístico inteligente que usa datos de lanzamientos de productos anteriores.
Al integrar las observaciones meteorológicas con datos en la previsión de la demanda, los productos afectados por la meteo se analizan de manera más efectiva.
El acceso a los datos no hace que un retailer, automáticamente, tome mejores y más rápidas decisiones. Aquí es donde entra la Ciencia de la Decisión.
Este Whitepaper analiza los efectos secundarios de una promoción de ventas, los denominados efectos de Canibalización y Halo.
El 16% de los grandes retailers de alimentación de EEUU aún basan los pronósticos de sus almacenes en datos históricos sobre las salidas de estos mismos centros.
Pronosticar las condiciones meteorológicas no es tarea fácil, y los cambios rápidos de tiempo pueden resultar muy costosos para un retailer.
Si usamos los pronósticos podremos producir planogramas basados en las previsiones que reflejarán las tendencias de la demanda con total precisión.