El sector del retail y de las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados 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.
Así lo entienden desde Zebra Technologies Corporation, donde creen que la previsión no es una función aislada, sino un esfuerzo de colaboración en el que participan desde los equipos de compras hasta los de marketing. La alineación entre todos los departamentos es crucial en una era en la que los consumidores esperan experiencias más personalizadas y satisfactorias.
La planificación de la demanda depende de un trabajo de previsión lo más preciso posible. Gracias a ello, las empresas pueden ser más eficaces para satisfacer las necesidades de sus clientes, optimizar su inventario, reducir costes, mejorar la rentabilidad y ser más sostenibles.
El proceso tiene que comenzar con la recopilación y el análisis de los datos del negocio, como los registros de ventas o la información sobre las promociones, que se introducen en modelos de previsión que cuentan con tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Así, son capaces de identificar patrones de comportamiento para predecir la demanda de un producto.
Uno de los 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. Esto hace que sea muy complicado predecir la demanda con precisión, ya que los datos del pasado no siempre pueden ser un indicador fiable.
Otro reto importante radica en 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 miles de referencias y deben tener en cuenta su estacionalidad.
Además, las cada vez más exigentes expectativas de los clientes hacen necesario contar con previsiones más localizadas y detalladas. 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.
