Todo esto, mientras las compras de comestibles en línea alcanzan todos los récords tanto en Latinoamérica como en el resto del mundo, y una encuesta reciente de Blue Yonder indica que un tercio de los consumidores han utilizado un servicio de entrega de comestibles en línea durante la pandemia de COVID-19.
Con la tecnología que continúa desarrollándose e implementándose de manera más amplia, los procesos tediosos como el seguimiento manual del inventario se volverán obsoletos, y los almacenes y los centros de microcumplimiento pronto serán tan importantes como las ubicaciones físicas. Agilizar y optimizar el inventario será la clave para la rentabilidad, pero ¿por dónde comienzan los supermercados cuando se trata de ejecutar todo esto?
Es aquí cuando deseo hablarles de “la cadena de suministro circular”, diseñada con el cliente y que se encuentra a la vanguardia en todo lo que es supply chain, y en donde cada proceso está conectado para permitir una operación sin problemas de extremo a extremo. Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) son cruciales para que las estrategias de la cadena de suministro se vuelvan más ágiles y pasen de leer y reaccionar a predecir y pivotar.
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Para mantenerse al día con esta transformación y llevar los comestibles al futuro, aquí hay 3 formas de habilitar una cadena de suministro circular con IA y ML, garantizando su éxito:
1. Obtenga visibilidad de la data
Los minoristas de comestibles tienen acceso a una gran cantidad de datos, desde cifras de ventas en bruto hasta los comportamientos y preferencias de compra de alimentos de los consumidores, y deben usarlos en toda la cadena de suministro para garantizar decisiones operativas informadas en cada paso. Esos datos deben ser fácilmente accesibles y comprensibles, permitiendo a los minoristas reevaluar continuamente el inventario, el surtido o el precio más adecuado, en función de una gran variedad de factores externos, incluidos los días festivos, el clima, la opinión de las redes sociales, entre otros.
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden recopilar, clasificar y analizar datos de forma autónoma, eliminando los tediosos procesos manuales y las hojas de cálculo fechadas, lo que resulta en mejores decisiones comerciales. Por ejemplo, en lugar de elegir descontar el precio de una marca de barra de granola popular basada en técnicas estadísticas anticuadas para ventas históricas, la IA y ML pueden producir recomendaciones precisas basadas en miles de puntos de datos, creando una operación más precisa y rentable en general. En el caso de la barra de granola, los datos históricos de ventas pueden haberle dicho a la tienda que descontara el producto en función de datos desactualizados como la temporada de regreso a clases de 2019. Es posible que esta no sea una predicción precisa en 2020, ya que COVID-19 ha cambiado los horarios de muchas escuelas, además de existir un nuevo entorno de aprendizaje en línea.
2. Optimizar el inventario
Los supermercados trabajan con márgenes muy reducidos, por lo que a medida que el inventario pasa de la demanda agregada y el stock de seguridad a las preferencias del cliente y la estrategia comercial, deben centrarse en la optimización de costos.
Los minoristas de comestibles que implementan AI y ML en sus cadenas de suministro descubrirán niveles de inventario ideales para cada SKU en sus tiendas. Por ejemplo, si una tienda tiene 20 sabores diferentes de yogur, AI y ML pueden decirle al minorista exactamente cuánto de cada sabor debe tener en stock para maximizar la rentabilidad. Mediante el uso de algoritmos precisos que analizan todo, desde la época del año hasta las tendencias en las redes sociales, la tecnología puede recomendar aumentar las existencias de especias de calabaza en octubre mientras descontinúa o reduce las existencias de un sabor de inspiración más tropical.
El posicionamiento estratégico del inventario es otra forma en que los minoristas de comestibles están reduciendo sus costos, especialmente con el aumento en las opciones de entrega y recogida de comestibles en línea. Los microcentros de cumplimiento están apareciendo en todas partes para que los clientes obtengan sus artículos de manera rápida y eficiente. Estos centros son conocidos por ser híper-locales, tanto en términos del inventario personalizado que ofrecen como de la proximidad al lugar donde viven los compradores, y reducen drásticamente los costos de entrega de última milla al mantener el inventario más cerca del destino final.
3. Garantice la sincronización y la agilidad de la planificación
La planificación de comestibles actual debe ser dinámica y ágil para respaldar una cadena de suministro que equilibre las fuentes locales y globales, al tiempo que se tiene en cuenta al cliente en línea. Los datos, las tendencias y las necesidades de los consumidores más recientes deben reconocerse y comprenderse en tiempo real para brindarles a los clientes lo que desean, cuando lo desean.
Por ejemplo, los supermercados no estaban preparados para una avalancha repentina de compras de pánico de productos de papel, por lo que el agotamiento de existencias de estos artículos se generalizó tanto en línea como en las tiendas. Los procesos de planificación dinámica pueden ayudar a detectar estos problemas tan pronto como comienzan y desencadenar acciones de manera proactiva que permitirán a los supermercados mitigar el riesgo y evitar la falta de existencias.
Los cambios rápidos e imprevistos en las tendencias de compra de los consumidores han llevado a una mayor necesidad de tecnología de cadena de suministro de vanguardia dentro del espacio de comestibles, y estas cadenas de suministro deben ser fluidas y ágiles para mantenerse al día con tiempos tan inciertos. Una cadena de suministro circular con IA y ML, e impulsada en conjunto con el cliente, puede garantizar la longevidad de cualquier minorista de comestibles, sin importar lo que pueda suceder a continuación.
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