Algoritmo de Reposición - Parte 1: Predicción

En teoría, el algoritmo de reposición se divide en dos fases: predicción y optimización.

En este artículo analizaremos la primera fase (predicción) para comprender cómo este módulo procesa la información, antes de pasar a la segunda fase, en la que se optimiza la asignación de stock a las distintas tiendas.

Predicción

El objetivo de esta fase es generar una previsión probabilística a nivel de SKU y de tienda. En este paso, el motor recopila datos existentes (ventas pasadas, roturas de stock, período de exposición) para predecir ventas futuras.

• Las curvas de tallas se calculan una vez por semana sobre la base de los últimos 60 días de venta y a diferentes niveles, en función de la cantidad de ventas. 
• Para garantizar la solidez de las curvas de tallas, el número de ventas mínimo necesario para realizar el cálculo a nivel de subfamilia-talla-tienda es de 40 unidades.
• El nivel de producto lo define el cliente y puede ser diferente para cada departamento.

Cómo se calcula la curva de tallas.

Ventas y roturas de stock de la semana anterior

• El peso de las ventas es el promedio de las semanas anteriores. Por ejemplo: tres semanas con un peso del 20%, el 30% y el 50% cada una.
• Las roturas de stock anteriores nos ayudan a conocer la demanda real del producto. El algoritmo calcula el porcentaje de rotura de stock en las semanas anteriores y lo utiliza para prever la demanda del producto que se encuentra en la tienda.
• Para ello, tiene en cuenta la situación de stock de cada SKU en cada tienda.

Promociones

En el sistema se pueden configurar las promociones para capturar el efecto (aumento de las ventas) de los eventos de demanda no recurrentes, que pueden medirse una vez finalizada la promoción.

Cómo crear promociones.

Estacionalidad

Un factor clave en el cálculo de la previsión de la demanda es la estacionalidad (tendencia a corto plazo), que Nextail calcula automáticamente. 

Observa el gráfico: 

• Primero se calcula automáticamente la estacionalidad a partir de las ventas reales (línea azul).
• Luego, se calcula la estacionalidad para el futuro inmediato a partir de los datos históricos (línea verde).

En la creación de la predicción deben considerarse varios factores que requieren una atención especial:

• Roturas de stock temporales o falta de datos de ventas: cuando faltan datos sobre roturas de stock, la solución es suplir la información que falta usando el resto de los días disponibles y asignándoles un peso en función de la estacionalidad.
• Producto re introducido en el almacén después de un largo período fuera de stock: cuando no hay suficientes datos históricos para preparar una previsión precisa, la solución es retroceder en los datos históricos hasta encontrar datos relevantes de cuando el producto estuvo disponible en tienda.

Grupos de tiendas

Nextail crea grupos de tiendas para utilizarlos cuando los datos disponibles a nivel de tiendas son escasos, como, por ejemplo, en lanzamientos de nuevas tiendas, cuando los niveles de rotura de stock son altos o cuando se ha introducido recientemente un producto.

Para crear un grupo se siguen los pasos que se detallan a continuación:

1. Se calcula el promedio de ventas por producto de cada tienda en los últimos cuatro meses.
2. Se pondera por semanas, de forma que las últimas semanas sean más representativas.
3. Se crean grupos de tiendas suficientemente representativos.
4. En función de la variabilidad (productos que se venden mucho más que la media), las tiendas pueden moverse al siguiente grupo.

Tiempo de entrega, calendario y horizonte temporal

En la reposición se tienen en cuenta los planes de calendario y los tiempos de entrega de las tiendas para proyectar los niveles de stock en tienda para cuando lleguen los nuevos stocks.

• Nextail calcula el consumo de stock entre el día del cálculo de reposición y el día en que el stock llegará a la tienda.
• La reposición de productos debe cubrir la demanda prevista en el horizonte temporal.

Cómo empezar con el Plan de calendario.