Traducción Libre de Javier Arévalo – Goldratt Consulting Partner Latin America

El comercio del retail moderno, como muchos otros ámbitos y campos, ya no es solo un simple juego de oferta y demanda como antes, si es que alguna vez lo fue. En nuestra realidad actual, los consumidores lo quieren todo, aquí y ahora. Cada vez más servicios pasan por la digitalización y la personalización, y los retailers están conscientes de que el uso de la tecnología ya no es una opción, sino una necesidad. Con interminables posibilidades de mejoras tecnológicas en diferentes ámbitos en esta industria y un limitado presupuesto de IT; la pregunta del millón es: ¿Qué tipo de tecnología tengo que adoptar para crear una verdadera diferencia comercial?

Según mi experiencia durante los últimos 15 años, todos los retailers están de acuerdo en que la principal limitación en este tipo de comercio, es el tráfico. No obstante, éste se encuentra entre las variables más difíciles de predecir en un mundo en constante cambio que se enfrenta a la pandemia de Covid-19 en los últimos años. Sin embargo, los retailers exitosos son aquellos que tienen capacidades integradas para convertir altos porcentajes de su tráfico en compradores, con un ticket promedio más alto y un mejor margen de utilidad.

La necesidad de un nuevo modelo de gestión de la moda y el comercio retail en la era post-Covid-19

Con el brote de Covid-19, el mundo ha cambiado drásticamente y a la par el retail y la industria de la moda. La pandemia aceleró algunas tendencias que comenzaron antes de su aparición y uno de los cambios más impactantes, fue la rápida transición de los clientes a plataformas online. Para las marcas tradicionales de establecimientos físicos y las cadenas de retail, esta transición significa una competencia feroz en términos de precio y servicio con las plataformas de comercio electrónico ya establecidas, y al mismo tiempo hace que el tráfico en sus tiendas físicas sea errático, lo que impacta directamente la rentabilidad de las tiendas.

Además, este cambio puso de manifiesto otros desafíos, desde la necesidad de los retailers para reaccionar rápidamente, hasta las preferencias de los consumidores que cambian de una tendencia a otra, e incluso se enfrentan a la escasez de mano de obra, lo que en algunos casos ha dificultado el funcionamiento de las tiendas físicas.

También, toda la gestión del flujo y la cadena de suministro enfrentan desafíos sin precedentes, ya que las operaciones del retail a nivel global tienen retrasos y costos cada vez mayores. Por ello, cualquier predicción a largo plazo es cada vez más desafiante y la precisión de los pronósticos se deteriora constantemente. Por ejemplo, ¿cómo pueden los retailers de moda planificar su inventario, cuando ni siquiera están seguros de que llegarán a sus tiendas a tiempo para el inicio de la temporada? En esta realidad caótica, se vuelven esenciales las predicciones a corto plazo y la capacidad de controlar el inventario, las ventas y la rotación del producto durante la temporada de compras.

Asimismo, en un mundo que se vuelve cada vez más ecológico, crece la conciencia de los costos ambientales causados por el exceso de producción. Con las malas predicciones de hoy, la sostenibilidad no se podrá asegurar.

La trampa de la venta a precio completo

En general, las temporadas en la moda se planifican con mucha anticipación. A lo largo de mi extensa carrera con profesionales de este campo en todo el mundo, he notado algunos factores clave que influyen en este flujo de trabajo. Los retailers determinan los estilos, las cantidades y otros parámetros claves, como la moda predominante y la forma en que se distribuirá la ropa entre las tiendas, lo cual generalmente toma de 6 a 12 meses previos al inicio de una temporada. Sin embargo, los retailers saben que es imposible vender el 100 por ciento de la mercancía a precio completo por diversas razones. Los expertos retailers de moda pueden terminar la temporada con un 85 por ciento o incluso un 90 por ciento de ventas de productos a precio completo; sin embargo, sólo entre el 50 y el 75 por ciento de las ventas están en el precio completo y el resto se vende con grandes descuentos durante las rebajas de fin de temporada.

No hace falta ser un experto para entender por qué las ventas a precio completo en la moda son tan bajas. Cuando un amplio surtido se actualiza constantemente en la tienda en función de las predicciones, que se hicieron mucho antes de que comenzara la temporada, es inevitable terminar con una alta cantidad de productos que se mueven lentamente en los estantes. De hecho, es común ver que a medida que comienzan las ventas de fin de temporada, hasta el 50 por ciento del surtido de una tienda contribuye a menos del 5 por ciento de las ventas.

Los productos de baja rotación se acumulan con el tiempo, reducen el atractivo de las estanterías y bloquean el espacio disponible para nuevas colecciones. Dichos artículos también son el principal motor de los grandes descuentos a los que estamos acostumbrados a ver en los anuncios de «fin de temporada».

Pero la moda también genera «best-sellers», que son productos de rápido movimiento, es decir, se venden más rápido de lo previsto originalmente y por lo tanto se quedan sin existencias con mayor prontitud. Esos son los productos que nos gustan en exhibición, pero aprendimos que ya se han agotado. En tanto, el inventario de los productos de bajo movimiento se acumula en la temporada de “best-sellers”,lo  que reduce la capacidad de la tienda para convertir el tráfico en compradores.

Las ventas de fin de temporada son la oportunidad de los retailers para liquidar los productos de bajo movimiento y comenzar la próxima temporada de nuevo. No podemos salir de la espiral de liquidación, si nos limitamos a pensar que esos productos son los villanos; esto sólo nos llevará a criticar nuestra planificación y tratar de optimizar nuestras acciones dentro del enorme ruido. Hay que mirar la realidad con mayor resolución para entender la causa y efecto.

La basura de una tienda es el tesoro de otra

Los productos de lento y rápido movimiento, son en su mayoría, definiciones específicas de su ubicación. De hecho, hay malos productos con diseños y precios incorrectos que no se pueden vender sin un gran descuento; sin embargo, la mayoría de los que se mueven lentamente en una tienda, en realidad son los “best- sellers” en otras. Es decir, mientras veíamos que estos productos bloqueaban las estanterías de algunas tiendas, en realidad eran necesarios para las ventas en otras, donde los productos se agotaron demasiado pronto en la temporada.

Si tuviéramos el algoritmo adecuado para identificar estos productos de movimientos lentos y rápidos en tiempo real tan pronto como comenzara la temporada, podríamos tomar medidas inmediatas para garantizar que el producto correcto llega al lugar y momento indicados para maximizar su venta a precio completo.

Predicción a corto plazo, automatización y optimización

Las cifras y las tendencias actuales demuestran la importancia de que los retailers presten atención y se centren en la predicción a corto plazo y la toma de decisiones de manera inmediata. Según mi experiencia, una de las mejores maneras de lograrlo es cambiar nuestro enfoque de tener un mejor plan hacia la adopción de tecnologías que se adapten a la temporada.

Dichas tecnologías se basan en herramientas de predicción que ayudan a los retailers a predecir a corto plazo y automatizar los procesos de mercadeo en las tiendas. La precisión de las estimaciones a corto plazo impacta en las ventas y las ganancias de la temporada, y optimiza los traslados de reabastecimiento entre tiendas así como la gestión de los productos de rápido movimiento, la liquidación de los de lento movimiento y el surtido general de la tienda durante la temporada.

Después de más de una década de trabajar en el comercio retail, y tras cientos de conversaciones con líderes internacionales del retail, sé con certeza que el uso y la implementación de esas herramientas logran un aumento de entre 5 y 10 por ciento en las ventas por tienda durante todo el año, y una mejoría del 20 por ciento en las ventas de temporada a precio completo. Además, como las acciones se traducen en resultados inmediatos, el rendimiento se puede medir con precisión y en tiempo real.

Más allá de las mejoras financieras, con esta tecnología los retailers pueden transitar más rápido hacia una política de cero residuos, ya que estos algoritmos les ayudarán a no dejar productos en los estantes y estar un paso adelante de la industria del retail convencional.

Roei Raz

Vicepresidente de ventas de Onebeat y exconsultor de los principales grupos del retail alrededor del mundo. Raz tiene una Licenciatura en Ingeniería Industrial y un MBA, ambos de la Universidad de Tel Aviv.

Goldratt Consulting América Latina

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Traducción Libre de Javier Arévalo – Goldratt Consulting Partner Latin America

Nuestras organizaciones están obsesionadas con los datos. Queremos la toma de decisiones basada en datos, plataformas de datos, Big Data, lagos de datos, sistemas de gestión de datos, visualización de datos e integración de datos. Vemos los datos como el oráculo coronado que promete revelar la verdad y dar luz a problemas aparentemente insolubles. Si bien el uso de datos para mejorar el desempeño de nuestras organizaciones es crítico, tiene su propio lado oscuro. No es una pregunta si deberíamos usar datos, pero cómo deberíamos usarlos.

El Dr. Eliyahu Goldratt enseñó: «Dime cómo me mides y te diré cómo me comporto«. Si queremos que nuestras organizaciones se comporten de manera diferente, entonces debemos pensar de manera diferente sobre los datos que utilizamos. Los datos son seductores y pueden darnos una falsa sensación de progreso si no los usamos correctamente. (Para los propósitos de este artículo, mi enfoque está en cómo usamos los datos para administrar el desempeño, no en cómo se usan para fines de investigación).

Señal o Ruido

Cuando me estaba quedando ciega, asistí a un intenso programa de entrenamiento para ayudarme a aprender a vivir sin ver. Una parte clave de la capacitación fue aprender a viajar de forma independiente utilizando un bastón largo y blanco. Para mí, aprender a cruzar calles y cruzar intersecciones complejas fue mi mayor temor.

A mitad de mi entrenamiento, mi instructor nos llevó a un grupo de nosotros en una excursión. Fue nuestro primer gran viaje en autobús a una concurrida intersección en el centro de Baltimore. Para esta primera incursión en el tráfico real, quería líneas rectas y calles predecibles. Sin embargo, esta intersección era cualquier cosa menos simple. Me sentí más como si estuviera caminando en medio de un juego de fútbol con jugadores corriendo en direcciones aleatorias en lugar de cruzar una calle.

Las calles daban vueltas y tuvimos que cruzar una calle para llegar a una isla donde podríamos recuperar el aliento y lanzarnos desde allí. El tráfico venía de múltiples direcciones y los sonidos chirriantes que los planificadores de la ciudad crean para los ciegos me chirriaban. Había tanto ruido que me resultó difícil obtener una señal clara de dónde y cuándo cruzar.

Finalmente, aprendí a desconectar el ruido que no importaba y a concentrarme en la información que me dio la verdadera señal. Ahora puedo parar en una intersección y descifrar a qué prestar atención y a qué ignorar. Pero esto requirió práctica y la conciencia de que todas las entradas no eran iguales. De hecho, demasiados datos eran realmente peligrosos.

Seis errores que cometemos al usar datos

Aprender a distinguir entre ruido y señal es la base de aprovechar lo que los datos tienen para ofrecer. La cruda realidad es que los datos son simplemente números y palabras. Aprender a pensar y usar datos para distinguir entre el ruido y la señal es una disciplina y no necesariamente intuitiva. Sin una comprensión sólida de qué tipo de datos usar y cuándo usarlos, podemos deambular por lugares donde no deberíamos estar y perder mucho tiempo y dinero en el proceso.

Después de trabajar en casi 170 sistemas principales, he capturado algunas tendencias y suposiciones comunes que a menudo llevan a las organizaciones a perderse las grandes oportunidades que ofrecen los datos. La base de todos estos errores es la creencia de que los datos son más poderosos que nuestra capacidad de razonar y pensar lógicamente, una suposición errónea. Los seis errores comunes siguen.

Conclusión

He etiquetado el uso de datos como una de las siete estrategias seductoras o aquellas estrategias a las que saltamos rápidamente cuando intentamos resolver un problema y obtener grandes mejoras. Los datos pueden ser una fuerza poderosa y señalar cómo nos estamos desempeñando, dónde están nuestras deficiencias y oportunidades para mejorar. Sin embargo, cuando se usa incorrectamente, los datos pueden hacernos caer en madrigueras de conejo costosas y que consumen mucho tiempo. Para obtener más información sobre los siete seductores, visite stopdecoratingthefish.com.

Javier Arevalo

Me apasiona trabajar con empresas y clientes para ayudarles a desbloquear su productividad mediante el aprendizaje y la aplicación de la teoría de restricciones y el enfoque de sistemas. He desarrollado mi experiencia trabajando en estrecha colaboración con el Dr. Goldratt en el pasado y mis colegas del grupo Goldratt durante más de quince años. Soy socio y miembro fundador de Goldratt Consulting, donde he desarrollado mis habilidades en TOC Estrategia & Tácticas, Procesos de Negocio, Planeación, Gerencia de Operaciones, Cadena de Suministros, Retail, Gerencia de Proyectos y Ambientes complejos.

Goldratt Consulting América Latina

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