Top 5 herramientas para gestionar riesgos en cadenas de suministro impulsadas por la demanda

Al analizar el riesgo en la cadena de suministro, los gerentes de logística tienden a enfocarse en disrupciones generalizadas como desastres ambientales y pandemias. En efecto, son estos eventos los que más directamente impactan al consumidor final y capturan la atención de los medios de comunicación principales.

El riesgo liderado por la demanda: invisible pero poderoso

Sin embargo, existen cambios menos visibles pero no menos poderosos que pueden igualmente descarrilar una cadena de suministro no preparada. Entre estos está la disrupción de la cadena de suministro liderada por la demanda, dictada por cambios repentinos en el comportamiento del consumidor. En nuestra economía de cadena de suministro impulsada por la demanda, este tipo de disrupción es igual de importante para planificar.

Aunque diferente en naturaleza, el riesgo liderado por la demanda puede ser afectado por el riesgo de suministro. Como resultado de la pandemia de COVID-19, por ejemplo, los mercados de consumo han visto una afluencia de mascarillas de diseñador, purificadores de aire HEPA y desinfectante de manos.

Cómo comen los consumidores, y de quién compran su comida, también ha cambiado como resultado de los confinamientos. Según un estudio reciente de EIT, los hábitos alimenticios cambiaron en 2020, con más gente comiendo en casa, pidiendo entrega o comprando comestibles en línea. Los que comían fuera en ciudades eligieron restaurantes locales e independientes sobre cadenas grandes. Para compras en persona, muchos optaron por tiendas más pequeñas en lugar de supermercados.

Muchos gerentes de logística están bien versados en los riesgos que plantean las fuentes de suministro tras desastres ambientales. Lo que podrían estar pasando por alto es el efecto que tales eventos están teniendo en la demanda del consumidor a largo plazo. Frente a las realidades del cambio climático, muchos compradores eligen productos y servicios más sostenibles. Los clientes hoy se preguntan si hay una versión más sostenible del producto que quieren, 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. Influencers famosos pueden cambiar qué tipo de ropa o cosméticos quieren los consumidores en un instante, 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 antelación un pico en ventas, podría enfrentar retrasos y perder negocio frente a competidores más preparados.

Aunque estas tendencias no siempre son fáciles de pronosticar —¿quién sabía que los spinners de mano despegarían?— ciertos expertos de la industria han aprendido a leer el mercado y pueden ver cambios आने antes que la mayoría.

Afortunadamente, el riesgo liderado por la demanda es más fácil de pronosticar que el riesgo de suministro, debido a la amplia selección de fuentes de datos disponibles y la tecnología analítica diseñada para procesar esos datos. Dependiendo de la madurez de tu cadena de suministro, podrías necesitar hacer cambios en tus procesos y gente para utilizar efectivamente estas herramientas. A continuación, cinco enfoques esenciales para incorporar en tu estrategia de mitigación de riesgos.

1. Captura de nuevas entradas de demanda

Los pronósticos de demanda típicamente miran hacia adelante unos 30-90 días. Pero una ventana tan amplia es demasiado amplia para capturar insights utilizables. Al rastrear historial de ventas a corto plazo y causales de demanda relacionados, las empresas pueden obtener insights casi en tiempo real dentro del mes para hacer pronósticos más relevantes.

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

2. Modelado de demanda

Un modelo de demanda ayuda a predecir el comportamiento futuro del cliente basado en experiencia pasada. Cuantas más fuentes externas incorpores a tu modelo, más preciso y predictivo se vuelve. Las fuentes externas pueden incluir feeds de redes sociales, información competitiva, pronósticos meteorológicos y datos POS. Acoplado con fuentes de datos internas como historial de ventas, promociones e introducciones de nuevos productos, esta información puede pintar un cuadro mucho más preciso del comportamiento pasado y tendencias futuras.

3. Pronóstico probabilístico

Cuando el pronóstico se basa en múltiples variables, el viejo 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 pronóstico probabilístico, algoritmos avanzados analizan múltiples variables de demanda para calcular la probabilidad de cada resultado posible, 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 nuevos productos), o factores como la estacionalidad entran en juego.

4. Software de pronóstico de demanda

Elegir el software correcto es clave para analizar efectivamente los datos que recopilas. El software de pronóstico de demanda que emplea un enfoque probabilístico modela automáticamente la demanda bottom-up para artículos individuales. Analiza líneas de pedido para modelar tanto cantidades de demanda histórica como frecuencia de demanda, para dar una estimación precisa de volatilidad. El sistema correcto entenderá la diferencia entre pedir 20 unidades al por mayor y vender unidades individuales del mismo producto 20 veces. También maneja la demanda intermitente "de cola larga" para productos de movimiento más lento, que son difíciles de pronosticar. Planifica factores de mercado como tendencias o estacionalidad, así como factores organizacionales como promociones que moldean la demanda, nuevos productos, sesgo de pronóstico y el efecto látigo.

5. Perspectiva humana y planificación interfuncional

Una vez que hayas generado un pronóstico de probabilidad base, necesitas gente en el negocio para refinarlo añadiendo su conocimiento y experiencia. Factores de demanda complejos, como contradicciones en el comportamiento del consumidor, son mejor desentrañados por un equipo completo de analistas humanos.

Toma un ejemplo de la industria de la moda. Los compradores Gen Z tienden a priorizar la sostenibilidad y prefieren ropa de segunda mano "reciclada". También son el grupo demográfico más probable 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 tendencias necesitan comparar notas con merchandisers que están más cerca de las cifras de ventas reales. En cualquier cadena de suministro, cuantas más personas puedas involucrar en refinar pronósticos de demanda a través de finanzas, marketing, ventas, operaciones y tus socios de canal, más precisos se volverán 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". Nunca este sentimiento ha sido más cierto que hoy. Esas empresas cuyas cadenas de suministro son mejores para detectar y reaccionar a la variabilidad de la demanda no solo serán las más resilientes al riesgo; también podrán asegurar los mejores resultados empresariales en general.

David Barton es gerente general, Américas, en ToolsGroup.