Optimización predictiva para el lujo duro
En el lujo duro, cada pieza es única, y cuando no lo es, casi siempre forma parte de una serie limitada. Los productos están destinados a ser piezas de arte atemporales y, sin embargo, la clientela espera cierta novedad continua. Teniendo en cuenta que, en promedio, para cualquier artículo en exhibición, una tienda vende solo una o dos piezas al año, surge la pregunta de si es posible utilizar un enfoque estadístico para ofrecer una optimización cuantitativa para el lujo duro. Durante décadas, la respuesta fue en su mayoría negativa. Sin embargo, una serie de avances tecnológicos recientes en Lokad han cambiado la situación. Nuestra tecnología ahora hace posible optimizar surtidos y precios, incluso cuando se enfrenta a una demanda extremadamente escasa, como se observa en el lujo duro.
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Tratando los productos de lujo como obras de arte
Cada pieza puede ser única: una combinación única de mecanismos para un reloj, una combinación única de piedras preciosas para un anillo.
Se pueden observar algunas economías de escala al producir 10 unidades en lugar de una sola, pero en general, cuando se trata de lujo duro, estas son algo marginales. De hecho, aunque las unidades de lujo duro deben tratarse como obras de arte, esta visión choca en la práctica con la realidad de las herramientas de la cadena de suministro, que están completamente diseñadas en torno al concepto de SKU (Stock Keeping Unit). Las hojas de cálculo también sufren del mismo problema. Por lo tanto, con demasiada frecuencia, cuando se producen 50 unidades en lugar de 10, es para facilitar la planificación en lugar de intentar satisfacer íntimamente las expectativas de la clientela.
La perspectiva de Lokad para el lujo duro es lo contrario: partimos de la idea de que cada pieza es única, definida únicamente por sus atributos (movimiento, quilates, metales, colores, punto de precio, etc.).
Si bien históricamente se podrían haber producido y vendido muchas piezas similares, es decir, piezas con atributos idénticos, esto no es un requisito para que Lokad funcione. La tecnología de Lokad responde preguntas como: “¿cuál debería ser la próxima pieza que se produzca?”, hasta sus características más específicas. Sin embargo, no pretendemos ser un sustituto de los equipos creativos. Lokad no genera diseños de la nada. Exploramos y aprovechamos la explosión combinatoria asociada con todas las variantes que podrían producirse.
Poniendo fin al rendimiento profético de la tienda
Las series son cortas, a menudo más cortas que la cadena de tiendas que operas. Esto crea otro desafío: si solo se han producido 20 unidades para una red de 50 tiendas, ¿dónde se deben colocar las unidades?
Naturalmente, para el lujo duro, generalmente no tiene sentido tener más de una pieza para una tienda determinada, pero aún significa que 30 tiendas no recibirán la nueva serie. En la práctica, las “mejores” tiendas recibirán la nueva serie. Luego, si después de 3 a 6 meses las piezas no se han vendido, lo que queda de la nueva serie comenzará a rotarse a las otras tiendas. Este método viene con la desafortunada desventaja de que beneficia desproporcionadamente al statu quo.
Las mejores tiendas obtienen predominantemente los mejores productos y las tiendas de menor categoría se quedan con los restos.
El rendimiento de la tienda se convierte en gran medida en una profecía autocumplida, con la desventaja de que las tiendas con bajo rendimiento podrían ser accidentalmente impedidas de alcanzar su verdadero potencial.
La tecnología de Lokad responde preguntas como: ¿dónde debería colocarse la próxima pieza? También sugerimos cómo reequilibrar las piezas entre las tiendas, teniendo en cuenta muchos factores como los retrasos, las aduanas y, naturalmente, los surtidos actuales de las tiendas. El proceso maximiza el potencial de la red en lugar de simplemente replicar prácticas pasadas.
Lidiando con la extrema escasez
Como regla general, se tarda de 6 meses a un año en vender una pieza de lujo duro que está en una estantería de una tienda. Sin embargo, aunque inmovilizar una cantidad tan grande de capital pueda parecer indeseable, es fundamentalmente el stock en exhibición lo que crea la demanda.
Eso sigue siendo cierto, incluso si la rotación de inventario está lejos de lo que se observa en los bienes de consumo de movimiento rápido (FMCG, por sus siglas en inglés). Como el inventario rota muy lentamente, casi todas las recetas habituales de la cadena de suministro, como el análisis de series temporales, el stock de seguridad o el inventario ABC, se desmoronan y se vuelven inmanejables.
Cuando se enfrenta a esta escasez, la tentación es fuerte para que el profesional de la cadena de suministro recurra a agregaciones gruesas: ventas por trimestre, por continente, para recuperar estadísticas algo significativas. Esto también facilita las cosas al procesar los datos (limitados) con hojas de cálculo. Sin embargo, como desventaja importante, la visión de tu cadena de suministro se vuelve muy borrosa y ya no es realista conectar las decisiones de la cadena de suministro, por ejemplo, mover 1 pieza de una tienda a otra, con tales macroestadísticas.
En Lokad, hemos desarrollado una tecnología bastante única basada en programación diferenciable para aprovechar al máximo los datos transaccionales que genera tu red minorista.
En pocas palabras, en lugar de mirar las series temporales, miramos el grafo temporal que conecta, a lo largo del tiempo, a los clientes y los productos.
Cada cliente es único, pero se caracteriza por su comportamiento de compra; cada pieza es única, pero se caracteriza por sus atributos.
Esta tecnología perfecciona y amplía el enfoque del pronóstico probabilístico, que es fundamental cuando nos enfrentamos a situaciones en las que la incertidumbre es en gran medida irreducible. En lugar de pretender que vamos a conocer el futuro, utilizamos las probabilidades para orientar la miríada de decisiones mundanas hacia un resultado más deseable para tu red y tu marca.
La importancia de los surtidos
Tu catálogo puede incluir miles de referencias o más, pero dejando de lado un puñado de tiendas insignia, es poco probable que la mayoría de las tiendas tengan más de cientos de piezas en exhibición, cuando no son solo unas pocas docenas. Desde una perspectiva de FMCG, se podría decir que tus niveles de servicio están por debajo del 10%, pero esta perspectiva es en su mayoría absurda para el lujo duro.
Crear un surtido optimizado requiere una comprensión profunda tanto de las canibalizaciones como del efecto “locomotora” (es decir, la presencia de cualquier artículo que estimule el interés por otros artículos).
Aunque conceptualmente, una tienda se llena una pieza a la vez, no tiene mucho sentido pensar o analizar la presencia de un artículo dentro de una tienda de forma aislada del resto del surtido.
Las soluciones de software tradicionales ignoran por completo esos ángulos y, como resultado, los surtidos sugeridos producidos por esos “sistemas” son invariablemente, y correctamente, evaluados como “tontos” por profesionales experimentados (gerentes de tiendas y comerciantes por igual) que recurren a sus propias hojas de cálculo de Excel, sin tener mejores alternativas.
Todos los artículos en exhibición compiten por los deseos de la clientela, pero al mismo tiempo, esos artículos se complementan entre sí, ofreciendo una impresión más nítida de la marca en su conjunto.
La tecnología desarrollada por Lokad para el lujo duro sigue esta intuición y aborda directamente el desafío de evaluar cuantitativamente las relaciones entre los artículos para optimizar los surtidos. Como esas relaciones dependen en última instancia de la perspectiva de la clientela misma, que varía de tienda a tienda, el mejor surtido también varía de tienda a tienda y, naturalmente, también varía con el tiempo.
Experiencia en lujo duro a gran escala
Algunos proveedores están promoviendo palabras de moda como IA (inteligencia artificial) como si el software fuera capaz de realizar proezas increíbles más allá del intelecto humano. Si bien esto es cierto para problemas específicos, como el ajedrez o el go, sigue siendo en gran medida una cuestión de ciencia ficción cuando se enfrenta a casi cualquier problema abierto. Sin embargo, esto no significa que el software no pueda ser increíblemente útil y rentable cuando se hace correctamente.
Consideremos un ejemplo sencillo. Si se vende un reloj repetidor de minutos en una tienda, un buen gerente de tienda recordará que este reloj ha agotado una parte considerable de su mercado potencial.
De hecho, aunque el cliente pueda ser un aficionado a los relojes complicados y pueda volver el próximo año en busca de otra pieza, este cliente nunca volverá a comprar el mismo reloj. Sin embargo, las herramientas tradicionales de la cadena de suministro son incapaces de tener en cuenta una idea tan elemental como esta. Naturalmente, esto no augura nada bueno para ideas más refinadas, como la necesidad de obras maestras que no están realmente destinadas a ser vendidas, pero que son vitales para hacer que la tienda sea espectacular y atractiva para la clientela.
En Lokad, nuestra estrategia consiste en aprovechar al máximo a expertos con mentalidad cuantitativa, a los que nos referimos como Supply Chain Scientists, para implementar a gran escala los conocimientos y el sentido común de los profesionales de la cadena de suministro que ya operan en su red. Esta estrategia se implementa a través de una tecnología única que permite ofrecer modelos de optimización de predicción personalizados que están totalmente alineados con su estrategia.
No pretendemos ofrecer resultados que no se pudieran obtener “a mano” si los profesionales experimentados de su empresa pudieran pasar horas reflexionando sobre cada decisión individual, es decir, la oportunidad de mover una pieza de una tienda a otra.
Sin embargo, en la práctica, los profesionales experimentados son escasos. Lokad se asegura de que sus conocimientos beneficien a su empresa a gran escala.
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