Cinco herramientas para la gestión de riesgos basada en la demanda

Al analizar el riesgo de la cadena de suministro, los gerentes de logística tienden a enfocarse en interrupciones generalizadas, como desastres ambientales y pandemias. De hecho, son estos eventos los que tienen un impacto más directo en el consumidor final y captan la atención de los principales medios de comunicación.

Sin embargo, hay cambios menos visibles pero no menos poderosos que también pueden descarrilar una cadena de suministro no preparada. Entre ellos se encuentra la interrupción de la cadena de suministro impulsada por la demanda, dictada por cambios repentinos en el comportamiento del consumidor. En nuestra economía de la cadena de suministro impulsada por la demanda, este tipo de interrupción es igualmente importante de planificar.

Aunque de naturaleza diferente, el riesgo impulsado por la demanda puede verse afectado por el riesgo de oferta. Como resultado de la pandemia de COVID-19, por ejemplo, los mercados de consumidores han visto una afluencia de mascarillas de diseñador, purificadores de aire HEPA y desinfectantes para manos.

La forma en que comen los consumidores y a quién compran sus alimentos también ha cambiado como resultado de los bloqueos. Según un estudio reciente de EIT, los hábitos alimenticios cambiaron en 2020, con más personas comiendo en casa, pidiendo comida a domicilio o comprando comestibles en línea. Aquellos que salieron a comer en las ciudades eligieron restaurantes locales independientes en lugar de cadenas más grandes. Para las compras en persona, muchos optaron por tiendas más pequeñas en lugar de supermercados.

Muchos gerentes de logística conocen bien los riesgos que se plantean para las fuentes de suministro a raíz de desastres ambientales. Lo que podrían estar pasando por alto es el efecto que estos eventos están teniendo en la demanda de los consumidores a largo plazo. Ante la realidad del cambio climático, muchos compradores eligen productos y servicios más sostenibles. Los clientes de hoy se preguntan si existe una versión más sostenible del producto que desean, si realmente necesitan ese artículo mañana o si necesitan el producto en absoluto.

Una de las formas más rápidas en que la demanda puede cambiar es a través de la cultura popular. Las personas influyentes famosas pueden cambiar qué tipo de ropa o cosméticos quieren los consumidores en un centavo, cuando son fotografiados en la calle o en un evento de alfombra roja. Si la marca que se beneficia de esta exposición no ha planificado con anticipación un aumento en las ventas, podría enfrentar retrasos y perder negocios frente a sus competidores más preparados.

Aunque estas tendencias no siempre son fáciles de predecir, ¿quién sabía que los hilanderos inquietos despegarían? - algunos expertos de la industria han aprendido a leer el mercado y pueden ver que los cambios se avecinan antes que la mayoría.

Afortunadamente, el riesgo impulsado por la demanda es más fácil de pronosticar que el riesgo de la oferta, debido a la amplia selección de fuentes de datos disponibles y la tecnología analítica diseñada para procesar esos datos. Dependiendo de la madurez de su cadena de suministro, es posible que deba realizar cambios en sus procesos y personas para utilizar estas herramientas de manera efectiva. A continuación se presentan cinco enfoques esenciales para incorporar en su estrategia de mitigación de riesgos.

Captura de nuevos insumos de demanda. Los pronósticos de demanda suelen anticipar entre 30 y 90 días. Pero una ventana tan grande es demasiado amplia para capturar información útil. Al rastrear el historial de ventas a corto plazo y las causas de la demanda relacionadas, las empresas pueden obtener información casi en tiempo real durante el mes para hacer pronósticos más relevantes.

Las empresas también deben maximizar el volumen y la variedad de las fuentes de datos que recopilan. Detalles como el sentimiento social, el punto de venta (POS), el inventario y la disponibilidad en el estante ayudan a mejorar la visibilidad de la demanda a corto plazo.

Modelado de demanda. Un modelo de demanda ayuda a predecir el comportamiento futuro del cliente en función de la experiencia pasada. Cuantas más fuentes externas incorpore a su modelo, más preciso y predictivo se volverá. Las fuentes externas pueden incluir feeds de redes sociales, información competitiva, pronósticos meteorológicos y datos de POS. Junto con las fuentes de datos internas, como el historial de ventas, las promociones y la introducción de nuevos productos, esta información puede ofrecer una imagen mucho más precisa del comportamiento pasado y las tendencias futuras.

Pronóstico probabilístico . Cuando la previsión se basa en múltiples variables, el antiguo enfoque determinista de "un número" es demasiado simplista. Por el contrario, un proceso de pronóstico probabilístico o estocástico tiene en cuenta la incertidumbre para ayudar a gestionar el riesgo. Con el pronóstico probabilístico, los algoritmos avanzados analizan múltiples variables de demanda para calcular la probabilidad de cada resultado posible y luego determinan cuál es más probable que ocurra. Esto ofrece una forma mucho más confiable de hacer predicciones cuando los patrones de demanda son variables, el historial de pedidos es limitado (como, por ejemplo, con los nuevos productos) o factores como la estacionalidad entran en juego.

Software de previsión de la demanda . Elegir el software adecuado es clave para analizar de forma eficaz los datos que recopila. El software de pronóstico de demanda que emplea un enfoque probabilístico modela automáticamente la demanda de abajo hacia arriba para artículos individuales. Analiza las líneas de pedido para modelar tanto las cantidades históricas de demanda como la frecuencia de la demanda, para dar una estimación precisa de la volatilidad. El sistema correcto comprenderá la diferencia entre ordenar 20 unidades al por mayor y vender unidades individuales del mismo producto 20 veces. También maneja la demanda intermitente de “cola larga” de productos de movimiento más lento, que son difíciles de pronosticar. Planifica factores de mercado como las tendencias o la estacionalidad, así como factores organizativos como las promociones que moldean la demanda, los nuevos productos, el sesgo de pronóstico y el efecto látigo.

Visión humana y planificación multifuncional. Una vez que haya generado un pronóstico de probabilidad de referencia, necesita que las personas del negocio lo perfeccionen agregando sus conocimientos y experiencia. Los factores de demanda complejos, como las contradicciones en el comportamiento del consumidor, son mejor analizados por un equipo completo de analistas humanos.

Tome un ejemplo de la industria de la moda. Los compradores de la Generación Z tienden a priorizar la sostenibilidad y prefieren la ropa de segunda mano "reciclada". También son el grupo demográfico con más probabilidades de comprar en empresas de “moda rápida” para mantenerse al día con las tendencias cambiantes. Para dar sentido a tales contradicciones, los compradores de moda que analizan las tendencias deben comparar notas con los comerciantes que están más cerca de las cifras de ventas reales. En cualquier cadena de suministro, cuantas más personas pueda involucrar para refinar los pronósticos de demanda en finanzas, marketing, ventas, operaciones y sus socios de canal, más precisos serán estos pronósticos con el tiempo.

Como dijo una vez el gurú de la cadena de suministro, Martin Christopher, "las empresas individuales ya no compiten como entidades independientes, sino como cadenas de suministro". Este sentimiento nunca ha sido más cierto que en la actualidad. Aquellas empresas cuyas cadenas de suministro sean más capaces de detectar y reaccionar ante la variabilidad de la demanda no solo serán las más resistentes al riesgo; también podrán garantizar los mejores resultados comerciales generales.

David Barton es gerente general, Américas, en ToolsGroup.