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Inventario FantasmaEl "hello world" del Retail Analytics

Arturo Cardenas MartinezDataDay - Marzo 15, 2016

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Agenda

#DataDaySG @arturocm

Bio

Inventario Fantasma:

Q&A

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Un tipo de Out-Of-Stock (OOS)

Desde el punto de vista del Productor

Desde el punto de vista del Retailer

Analytics!

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Bio

"Street Cred"

#DataDaySG @arturocm

Ing. Mecánico Administrador - Tec de Monterrey

M. Manufactura, Supply Chain y Operaciones - McGill University

Más de 9 años de experiencia en Supply Chain y Analytics en:

Sonorense (hasta a -30ºC)

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Retail y CPGs

Distribución de Electrónicos

Industria Aeroespacial

Industria Automotriz

Manufactura

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Inventario FantasmaUn tipo de Out of Stock (OOS)

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Out-Of-Stocks (OOS)

Definición

#DataDaySG @arturocm

OOS ocurre cuando no hay "físicamente" un item en el estante para su venta.

OOS inicia cuando el último item de un SKU es removido del estante.

OOS termina con el resuministro del mismo SKU en el estante.

Podemos definir los siguientes tipos de OOS:

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DC: No Existe inventario

Store: No Existe inventario en la tienda

Shelf: Existe inventario en la tienda pero no se encuentra en el estante

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OOS

Desde el punto de vista del consumidor

#DataDaySG @arturocm

Reacción del consumidor ante OOS

Acción Porcentage Tienda Proveedor

Compra item en otratienda

31 % X

No compra item 9 % X X

Pospone compra 15 % X X

Sustituye otra marca 26 % X

Sustituye misma marca 19 %

Credito: Gruen, Corsten, and Bharadwaj 2002

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Shelf - OOS

¿Por que no está mi producto en el estante?

#DataDaySG @arturocm

No hay producto

Operación de la Tienda:

Nivel de inventario Incorrecto en el sistema:

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Está en un lugar incorrecto

Todavía está en el bodega (backroom)

Está en "transito"

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Inventario Escondido

Inventario Fantasma

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Robado, Dañado o Extraviado-

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Inventario Fantasma

El círculo vicioso...

#DataDaySG @arturocm 9/22

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Inventario FantasmaDesde el punto de vista del productor

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Inventario Fantasma

Un caso inventado...

Más de 17,258,000 mts supervisando el suministro, producción y distribución de "CHHHeve" para que al final fallen los últimos 50 mts!!!

#DataDaySG @arturocm

Cerveza Artesanal "CHHHeve"Producida en Hermosillo, Sonora para el mundo

item Origen Destino Distancia (Km)

Malta Vancouver Hermosillo 2,578.8

Cebada Milwaukee Hermosillo 2,472.8

Lúpulo Alemania Hermosillo 9,474.2

Envases Monterrey Hermosillo 1,118.2

Cerveza Hermosillo León 1,288.2

Cerveza León Cd. México 324.6

Cerveza Cd. México WTC 1.3

TOTAL 17,258.4

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De la tierra a la tienda...

¿Qué pasta antes de que puedas comprar algo?

#DataDaySG @arturocm

!Producción

Materia Prima

Mano Obra

Mantenimiento

Reparación

Operaciones

Calidad

ControlInventario

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"info

#producto

Distribución

$Logística

Transportación

Almacenamiento

ControlInventario

Mano de Obra

Cross-docking

Mantenimiento

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"info

#producto

%Punto de Venta

Mano Obra

Bodega

ControlInventario

Operacion Tienda

Logistica

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"info

#producto

&Consumidor

ConsumoProducto

ControlInventario

Presupuesto

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Forecasting

Anticipando "lo que viene"

#DataDaySG @arturocm 13/22

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Inventario FantasmaDesde el punto de vista del Retailer

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De la tienda a la casa...

¿Los problemas del productor a la potencia?

#DataDaySG @arturocm

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Inventario FantasmaAnalytics

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#datavis

Jan 102016

Jan 24 Feb 7 Feb 21 Mar 60

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20

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POS vs Inventario Cerveza Artesanal "CHHHeve"

Fecha

Inve

ntar

io

InventarioPOS

Inventario Fantasma?

#DataDaySG @arturocm 17/22

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Inventario Fantasma

Un nuevo-viejo "approach"

Cuando el uso de "visuales" no es práctico, se puede hacer uso de analyticosavanzados (y no tan avanzados):

#DataDaySG @arturocm

Clasificar items (i.e. categoría, tipo de producto, temporada)

Definir "gap" máximo entre actividad de POS (meses, semanas, dias, horas)

Calcular "Ventas Perdidas" que representa cada combinación item/tienda

Validar resultados item/tienda identificados

Ajustar criterio a validación

Repetir ciclo hasta obtener % predicción aceptable

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Seleccionar Top 5, 10, 20 combinaciones-

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Retail Analytics

Otras aplicaciones

Solo en el área de "replenishment":

#DataDaySG @arturocm

Utilizar precios promedio para identificar eventos o liquidaciones

Optimización de niveles de inventarios

Afinación de Forecast

Identificar tendencias por tienda/región/categoría y customatizar soluciones

Combinación con información socio-económica

Combinación con información meteorológica

Entre otras...

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Inventario FantasmaQ&A

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Gracias!

Arturo Cardenas Martinez

twitter @arturocm (http://twitter.com/@arturocm)www http:/arturocm.github.io (http:/arturocm.github.io)github github.com/arturocm (http://github.com/arturocm)

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