Zebra Technologies Corporation, proveedor líder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, señala que el sector del retail y de las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), deberá apostar por técnicas avanzadas de análisis e inteligencia artificial, con una infraestructura de datos sólida, para planificar la demanda, predecir las ventas, hacer más eficiente su cadena de suministro y anticiparse a las necesidades de los consumidores.

“Podemos entender la previsión como la ciencia de predecir el futuro utilizando datos pasados y presentes. Se trata de una técnica basada en algoritmos estadísticos y soluciones de aprendizaje automático y su exactitud depende tanto de la calidad de la información como de los algoritmos utilizados”, explica Moez Ali, Solutions Strategy Director en Zebra Technologies. “Pero lo más importante es que la previsión es precisamente el eje del que depende la compleja maquinaria de la oferta y la demanda: un solo paso en falso puede provocar graves efectos en cualquier negocio, desde amplios stocks de productos sin vender hasta estanterías vacías”.

La previsión es un factor clave, sobre todo para el sector retail y para las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), ya que define sus estrategias y determina el éxito en el mercado. Además, no se trata de una función aislada, sino de un esfuerzo de colaboración en el que participan desde los equipos de compras (que evalúan las necesidades en materias primas), hasta los departamentos de marketing, que planifican las campañas promocionales. Esta alineación entre todos los departamentos de una empresa es crucial en una era en la que los consumidores esperan experiencias cada vez más personalizadas y satisfactorias.

Planificación de la demanda: previsión de ventas para un determinado producto
La planificación de la demanda depende de un trabajo de previsión lo más preciso posible. Además, gracias a ello, las empresas pueden ser más eficaces para satisfacer las necesidades de sus clientes, optimizar su inventario, reducir costes, mejorar la rentabilidad e, incluso, ser más sostenibles, al hacer un mejor uso de los recursos, evitar la sobreproducción y reducir los residuos.

El proceso de planificación de la demanda tiene que comenzar con la recopilación y el análisis de los datos históricos del negocio, como los registros de ventas o la información sobre las promociones. Todos estos datos se introducen en sofisticados modelos de previsión que cuentan con tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial. De esta forma, son capaces de identificar patrones de comportamiento para predecir con precisión la demanda de un determinado producto en el futuro.

Retos de la previsión de la demanda en el sector del retail y los productos envasados
La previsión y la planificación de la demanda en el sector del retail y de las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), presenta retos únicos. Uno de sus principales desafíos es la constante evolución en las preferencias de los consumidores, que pueden transformarse rápidamente debido a cambios en las tendencias o eventos globales que afecten a la sociedad o la economía. Esta volatilidad hace que sea muy complicado predecir la demanda con precisión, ya que los datos del pasado no siempre pueden ser un indicador fiable de los patrones que podemos esperar en el futuro.

Otro reto importante de este sector es la complejidad de gestionar una amplia gama de productos, cada uno con su propio ciclo de vida y curva de demanda. Los minoristas y las empresas de productos envasados manejan a menudo miles de referencias (SKU) y deben tener en cuenta su estacionalidad, ya que algunas de ellas experimentan picos de demanda en épocas concretas del año.

Además, las cada vez más exigentes expectativas de los clientes, que buscan experiencias de compra más personalizadas y ágiles, esperando que los productos estén siempre disponibles cuándo y dónde lo deseen, hace necesario contar con previsiones más localizadas y detalladas. Por todo ello, para hacer frente a estos retos, es necesario que el sector apueste por técnicas avanzadas de análisis e inteligencia artificial, con una infraestructura de datos sólida, capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de información a un nivel granular.