Los datos, el nuevo petróleo

Algunas personas dicen que ‘los datos son el nuevo petróleo’, aunque a diferencia del petróleo, los datos sí son ‘casi’ infinitos, acumulativos y se pueden utilizar en más de un lugar al mismo tiempo y más de una vez. Otro dicho que dice que ‘los datos son como prisioneros de guerra; siempre dicen lo que quieres escuchar’. Crear estrategias de datos dentro y fuera de las organizaciones es un paso inminente que debemos empezar a tener en nuestra planeación estratégica.

Con estas dos citas quisiera empezar a comentar sobre tres estrategias de datos, enfocados en la cadena de suministro y equipos comerciales del retail que están tomando mucho auge en el mundo y están avanzando a pasos agigantados en México y América Latina: Compartir Datos (Data Sharing), Colaborar con Datos (Data Collaboration) y Analizar Datos (Data Analytics).

Compartir información en el retail no es algo nuevo. Es conocido que, con la entrada de las computadoras, los sistemas de gestión o ERP’s y la explosión de la cantidad de datos que las compañías manejaban se inició con una cultura de visibilidad ‘compartimentada’ en las compañías.

Informes de ventas, informes financieros, sistemas de control de clientes, entre otros, empezaron a ser esenciales, más frecuentes y más complejos en la década de los 70, aunque comúnmente compartidos dentro de la organización e incluso solamente dentro de equipos restringidos. Aunado a esto, las estrategias de sourcing global, el inicio del ‘customer centricity’ y la llegada de nuevos jugadores locales y globales en el sector, presionaron a las cadenas de suministro y a la compañía en general a manejar mucha más información.

En 1991 inició un gran cambio para el mundo del retail; Walmart lanza su plataforma Retail Link® buscando hacer disponible su información de ventas e inventarios a su red de tiendas, socios comerciales y proveedores. Sin lugar a dudas, esta plataforma apoyó a Walmart a incrementar sustancialmente su dominio del mercado tanto en Estados Unidos como en su expansión internacional y es por esto, que ha tenido decenas de evoluciones hasta volverse indispensable en la vida de Walmart y su ecosistema.

En 1995 algunos otros jugadores como CVS, Tesco y Target lanzaron iniciativas similares y los empezaron a seguir algunos otros jugadores, hasta que en 2005 viene un punto de inflexión en las estrategias de compartir información y se convierte en una práctica masiva a nivel global.

En mi vida profesional, he sido testigo de estas iniciativas, de sus retos, pero más que nada de las objeciones que se generan en la dirección general, sistemas, cadena de suministro, entre otros en decenas de retailers; algunas de ellas son:

• Los proveedores lo utilizarán en mi contra.
• Mis competidores verán mi información.
• Me debilita en mis negociaciones de precios, márgenes y promociones.
• No es prioritario en mi equipo de IT.
• En lugar de compartirla a nuestros proveedores, mejor la vendemos para estudios de mercado.

Mientras que la realidad es que los retailers cada vez cuentan con menor cantidad de recursos humanos, más datos, más proveedores y mucha mayor complejidad; compartir información valiosa logra aprovechar los recursos de los proveedores, mejores prácticas, mayor velocidad de reacción y mucho mejor relación entre ambos.

Mientras que compartir información es solo el primer paso, la Colaboración con Datos es esencial. La gran diferencia entre ambos es que, en la primera, solo damos visibilidad, en la segunda, trabajamos juntos por un bien común; colaborar es escuchar, ser humilde, aceptar errores, entender las prioridades estratégicas y limitantes de nuestra contraparte, es tener un matrimonio basado en la transparencia. Las relaciones más exitosas que conozco en el retail son las relaciones que más colaboran entre sí (aunque es correcto decir que no son las que menos discuten).

La colaboración no quiere decir que como ya compartí información, yo dejo de ser responsable, sino que compartimos la responsabilidad de servir mejor a nuestros consumidores y las conversaciones de negocios van a niveles y planes de acción mucho más profundos y trascendentales.

Aunque la colaboración de datos también tiene la necesidad de acoplarse a mejores prácticas. He tenido la fortuna de colaborar con decenas de empresas que tienen relaciones colaborativas y con todo y que muchas de ellas son exitosas, hay algunos ejemplos de ciertas actividades o rutinas muy desgastantes como por ejemplo: empresas que comparten información pero se tiene que ir por ella al corporativo físicamente; empresas que por la baja disponibilidad de sus sistemas de información los proveedores acceden a ella en las madrugadas; colaboradores que por la falta de forma de los datos trabajan los domingos para tener listos los reportes colaborativos los lunes, y retailers que le piden al proveedor que uno de sus recursos trabaje en el corporativo o en alguna tienda para que él mismo ‘saque’ la información. Colaborar también es buscar la eficiencia en la relación.

Ya que tenemos la información, en cualquier formato posible, viene un tema fundamental. ¿Y ahora qué hago con esto? Como platicamos al inicio, tenemos información para nadar en ella y lo que siempre recomiendo en mis pláticas de Big Data Analytics con mis clientes es que al menos tomemos una acción con los datos que tenemos; acción no es darle un reporte a mi jefe donde se muestre un resultado; acción es alguna actividad que logre mejorar los resultados que le presento a mi jefe.

Analizar grandes datos es sumamente complicado si no sabemos qué queremos resolver por lo que, tener claro el problema puede simplificar esto. Algunos de los problemas más comunes que resuelven los programas colaborativos son:

• Disponibilidad de Productos en el Anaquel (OSA) e Inventarios Fantasma.
• Mejorar la dispersión y niveles de inventario.
• Mejorar los lanzamientos de productos (o la salida de los mismos).
• Mejorar la planeación y pronósticos de la demanda.
• Mejorar la planeación y ejecución de las promociones.

Para que nos demos una idea de la cantidad de información que se puede compartir en un programa colaborativo tenemos los siguientes ejemplos:

• Tiendas: Ventas, Inventarios, Entradas y Salidas en dinero y en unidades; diario y por producto y tienda.
• Cedis: Ventas, Inventarios, Entradas, Salidas, Pedidos en dinero y en unidades; diario y por producto y Cedis.
• Datos Maestros: planogramas, banderas de abasto, productos, tiendas, relaciones cedis-tiendas, precios, costos.
• Pronósticos de compra y de venta con suficiente visibilidad al futuro.
• Calendarios de Promociones.

Con los ejemplos comentados, debemos de adicionar una complejidad: los datos son por producto y por tienda y cambian todos los días (por ejemplo, si las ventas de un producto suben, los pronósticos se ajustan, las órdenes de compra se modifican y todos, retailer y proveedor, se ponen manos a la obra para mantener los niveles de abasto en las tiendas).

Para manejar esta complejidad, las empresas más innovadoras crearon áreas específicas dentro de las estructuras de la dirección de Cadena de Suministro implementando una metodología, también liderada en su creación por Walmart en 1995 como una iniciativa abierta llamada CFAR (Collaborative Forecasting and Replenishment y leída como “see far” o “ver lejos”), donde posteriormente GS1 registra el concepto CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) buscando la potencialización de la cadena de suministro a través de la implantación de prácticas colaborativas en administración de inventarios, ventas, resurtido y con una visibilidad punta a punta de la cadena de suministro.

En modelos de CPFR maduros, se mantienen curvas de mejora continua, capacitación constante y procesos de administración del cambio en ambas compañías. Los formatos más pequeños, la mayor capilaridad geográfica, menor espacio de bodega, mayor competencia en el anaquel, la omnicanalidad, la mayor frecuencia de menores volúmenes de compra, el comercio electrónico y los nuevos patrones de consumo, ha incrementado la complejidad en las cadenas de suministro y en las tiendas en sí y adicionando que ya son centros de distribución.

Compartir, Colaborar, Analizar y Ejecutar con información requieren de mucha comunicación interna y externa, altísima flexibilidad en las cadenas de suministro y mucha confianza entre unos y otros; es por esto, que los programas de colaboración de datos entre retailers y proveedores son una ventaja competitiva de ambos.

Un gran ejemplo de la importancia de estos programas los logramos observar con la ejecución de los planes de recuperación de desastres ante el COVID-19, donde las empresas que tenían más maduros estos procesos reaccionaron a gran velocidad a cambios drásticos en la demanda (tanto para arriba como para abajo), y lograron que sus cadenas de suministro también reaccionaran con inmediatez; el gran beneficiado, el consumidor final.

Cobertura especial: COVID-19 y su impacto en la cadena de suministro

La pandemia ha dejado a grandes ganadores en el ecosistema del retail (y en sus proveedores). En su opinión, ¿cuántos de ellos contaban con cadenas de suministro maduras, flexibles, visibles y veloces? Además de esto, ¿cuántos de ellos tenían un modelo de colaboración maduro y enfocado en el cliente?

Para finalizar y hablando un poco del futuro, estamos viendo iniciativas globales que buscan la colaboración con información que se comparte incluso cada hora entre retailers y proveedores; ¡si big data a nivel diario era complejo… imaginemos a nivel hora!

¿Usted colabora con sus clientes y proveedores de forma estructurada y está abierto a escuchar y accionar con las sugerencias de ambos?

Los leo con mucho gusto en david.lati@soyldm.com

También puedes revisar mis dos últimas colaboraciones en T21:

- Plan de Recuperación de Desastres (DRP) y Plan de Continuidad de Negocio (BCP) ante COVID-19

- Tendencias tecnológicas del retail y la cadena de suministro