Asignación óptima de mercancías en el omnicanal

En una sociedad que cada vez dispone de menos tiempo, la experiencia de compra también debe ser lo más eficiente posible. Algunos quieren comprar en línea ahorrando el máximo tiempo posible, mientras que otros quieren dedicar el tiempo disponible para ir de compras al centro de la ciudad a curiosear y probarse la gama más amplia posible.

Desde el punto de vista del minorista, se trata de un reto complejo, ya que es necesario presentar el artículo adecuado en el lugar adecuado y en el momento adecuado. Con SAP UDF (previsión unificada de la demanda), SAP Allocation Management (AMR) y SAP Replenishment Planning, que se lanzará próximamente, SAP ofrece soluciones listas para dominar estas tareas. Pero, ¿hasta qué punto están maduras?

La base para una asignación óptima de mercancías es una previsión significativa de las ventas brutas. Desde la primera versión de CAR (Customer Activity Repository), SAP suministra el componente SAP UDF, cuyos algoritmos integran muchos años de experiencia en el comercio minorista.

Inicialmente, la atención se centró en el comercio minorista de alimentación, pero en los últimos años SAP ha proporcionado algunas funcionalidades para los minoristas de moda.

De este modo, los algoritmos pueden utilizarse para calcular una clave de distribución de tallas que prevea individualmente para cada punto de venta qué variantes de un producto es probable que se vendan cada día.

Según nuestra experiencia, hay que afirmar en este punto que el motor de previsión SAP UDF es una práctica de previsión vivida. Sólo podemos recomendar a los minoristas que utilicen SAP que se impliquen con SAP UDF.

Una previsión lo más precisa posible es la base para una asignación óptima de la mercancía, pero sólo es la mitad de la batalla. En función de la situación actual de las existencias en el centro de distribución, la entrada de mercancías y las diferentes condiciones en la tienda, hay que decidir qué mercancías y en qué cantidad se entregarán en la tienda y cuándo.

Para ello, SAP entregó a finales de 2016 la primera versión de SAP AMR, basada en SAP CAR. SAP AMR ofrece diversas estrategias para la asignación de mercancías en función de la demanda en la versión estándar.

En caso de falta de entrega por parte de los proveedores (por ejemplo, debido a cuellos de botella en la producción o a mercancías dañadas), se puede dar prioridad a las sucursales con mayor volumen de negocio.

En las versiones actuales, SAP ofrece funciones para la asignación en función de las promociones. También se pueden tener en cuenta las capacidades de presentación in situ en la sucursal correspondiente para asignar los productos óptimos en la cantidad adecuada.

Basándonos en nuestra experiencia de proyecto en el entorno SAP AMR, hemos comprobado que la solución ofrece muchas funcionalidades con las que los minoristas pueden hacer su propia asignación de mercancías adaptada a los requisitos de sus clientes.

Una parte importante de la asignación de mercancías consiste en pedir al proveedor la mercancía adecuada en la cantidad óptima. Para el reaprovisionamiento, incluido el pedido, se dispone de la solución SAP F&R (Forecast and Replenishment), de eficacia probada.

Desde un punto de vista técnico, se trata de un producto muy maduro, pero desde un punto de vista técnico, se trata más bien de una máquina de escribir polvorienta que hace su trabajo muy bien y de forma fiable, pero cuya tecnología y funcionamiento ya tiene sus años.

SAP dará el primer paso de la máquina de escribir a la impresora en 2020, cuando, según los planes actuales, se introducirá la primera versión de la planificación de reaprovisionamiento basada en SAP CAR, que ofrecerá reaprovisionamiento para sucursales.

Queda por ver cuándo proporcionará SAP una "impresora multifunción" en forma de reaprovisionamiento para sucursales y centros de distribución, incluidos los multicentro.

Esto es algo que varios clientes finales están demandando y -en mi opinión- sería el siguiente paso lógico. Pero entonces, querido SAP, ¡no solo en 2025 o 2027!