El efecto dominó del COVID-19 y la guerra de Ucrania ha perturbado las cadenas de suministro y ha aumentado los costos, lo que ha dejado a los fabricantes con tres caminos para sobrevivir: aumentar los precios directamente, reformular el producto con materiales más baratos o reducir el tamaño de los productos en general.
Como los clientes son más sensibles a las subidas de precio o a las reducciones de calidad, muchas empresas han optado por retirar parte del producto sin cambiar el precio. Los fabricantes llaman a esta práctica «reducción de costos». Pero los consumidores la llaman «shrinkflation«.
El contragolpe de la shrinkflation
La reducción de costos no es algo nuevo, y durante mucho tiempo se consideró una forma estándar, aunque no necesariamente ética, de hacer negocios, especialmente durante las recesiones. Se hacía de forma gradual -en el peso o en las unidades-, por lo que rara vez pasaba desapercibida para el consumidor. Pero desde hace dos años, en un momento en que las preocupaciones financieras de los consumidores son máximas, la retracción no está pasando desapercibida.
Según una reciente encuesta de consumidores realizada por Gartner, «en el último año, el 70% de los consumidores afirma haber notado la shrinkflation o skimpflation [la práctica de utilizar materiales más baratos en un producto] en al menos una categoría de productos. El 41% de los consumidores señaló que los productos del hogar sufrían de shrinkflation, mientras que el 32% de los consumidores señaló que los productos de «cuidado personal» lo sufrían».
He aquí algunos ejemplos recientes de shrinkflation:
- Nestlé ha sido criticada recientemente por reducir su barra de chocolate Cadbury Dairy Milk de 200 g a 180 g.
- Las bolsas de Party Size Frito Scoops se redujeron de 18 a 15,5 onzas este año.
- PepsiCo está eliminando sus botellas de Gatorade de 32 onzas en favor de envases de 28 onzas.
Además de la fuerte reacción de los clientes a la reducción de tamaño, los propios fabricantes están comprendiendo la ineficacia de esta práctica. «Es una táctica a corto plazo para un problema a largo plazo. El shrinkflation no tiene un impacto drástico en las rutas de transporte, el envasado u otros gastos generales fijos, sólo ayuda con las cantidades de materias primas, lo que significa que no tiene el impacto restaurador en los márgenes que las empresas suelen esperar», dijo Ira Dubinsky, director de GTM en Peak, una empresa de inteligencia de decisiones.
El aumento de la eficiencia en la cadena de suministro puede ayudar
La agregar datos a la cadena de suministro tradicional es lo habitual, pero las operaciones con los clientes -donde se genera la demanda- suelen estar aisladas en otro departamento y suelen trabajar a un nivel mucho más granular. Vincular los datos de cumplimiento y demanda en toda la cadena de suministro representa una gran oportunidad para los planificadores de la demanda, que ya están trabajando al límite de su capacidad.
Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) puede ayudar. Disponer de los datos de localización, las tendencias de comportamiento de los clientes y las cifras detalladas de los movimientos de las existencias en el comercio minorista en un solo lugar puede ayudar a las empresas a lograr una mayor eficiencia en toda la cadena de suministro. El ahorro de costos se produce cuando las empresas no pierden ventas por problemas de inventario, evitan las multas por retrasos en las entregas, optimizan las rutas de los vehículos para reducir los costos de combustible, etc.
Fomentar la inteligencia de decisiones con la inteligencia artificial
La inteligencia de decisiones (ID) es la aplicación comercial de la IA al proceso de toma de decisiones. Peak, una plataforma de IA fundada en 2015, construye aplicaciones de DI. Compite con plataformas como O9, C3 y DataRobot.
La plataforma de Peak cuenta con una biblioteca de aplicaciones listas para usar que se adaptan a una variedad de casos de uso en sectores como el de los bienes de consumo, la venta al por menor y la fabricación. Estas aplicaciones permiten a los usuarios aplicar rápidamente la IA para cumplir los objetivos comerciales, al tiempo que les proporcionan las herramientas que necesitan para ampliar el uso de la DI con el tiempo.
«Imagínese que supiera qué fabricar, cuándo fabricarlo, cuánto costarían los materiales, el número de paquetes por palé y la ruta de entrega más eficiente. No tenemos una bola de cristal, pero tenemos lo más parecido», dijo Dubinsky.
La pila de aplicaciones de demanda y suministro de Peak está diseñada para tomar datos de toda la cadena de suministro y utiliza la IA para optimizar las decisiones, desde las compras y el inventario hasta la logística y los precios.
Al reunir a los equipos técnicos y comerciales en una sola plataforma y proporcionar una interfaz para que los equipos comerciales se relacionen con un modelo, Peak aborda muchos de los retos a los que se enfrentan las empresas que buscan desplegar la IA. Garantiza que los modelos se centran en los resultados y acelera el proceso de principio a fin, aumentando el tiempo de obtención de valor.
Dubinsky citó el ejemplo de la empresa de reparto de comestibles sostenibles Modern Milkman, que necesitaba tener una visión completa de su cadena de suministro y, posteriormente, tomar decisiones más informadas sobre sus existencias, pedidos y operaciones de almacén.
Al adoptar un enfoque conectado y basado en los datos, Modern Milkman es capaz de predecir la demanda en un entorno volátil, reducir el desperdicio de alimentos, eliminar los costos innecesarios y garantizar que los productos adecuados estén en stock en sus centros de abastecimiento localizados para satisfacer la demanda de los clientes. El aumento de la eficiencia mediante la optimización del rendimiento en toda la cadena de suministro hace que sus clientes vuelvan y sitúa a Modern Milkman en una posición excelente para combatir este ciclo de inflación.
Los datos adecuados pueden resolver los problemas
Dado que los problemas que provocan la inflación no van a desaparecer pronto, Dubinsky aconseja a las empresas que rompan los silos internos para salvar la brecha entre la generación y la satisfacción de la demanda. «Los responsables de marketing y de la cadena de suministro pueden ser realmente los mejores amigos. Vincular los datos de estos dos departamentos puede desbloquear algunas de las oportunidades de las que hablábamos antes, en las que los datos de la demanda enriquecen la previsión de la demanda y ayudan a que las operaciones sean más eficientes», afirma.
Otra prioridad clave deben ser los datos de los clientes. El futuro pasa por las relaciones 1:1 con los consumidores y por una forma de operar centrada en el consumidor, afirma Dubinsky. Tanto si vende directamente a los consumidores y sabe quiénes son, como si vende sus productos manufacturados a los minoristas, utilice todos los canales de marketing para impulsar las inscripciones y la recopilación de datos, y luego ofrezca experiencias enriquecedoras para alimentar esa relación.
«El tema común es que las estrategias deben basarse en un conocimiento profundo de quiénes son los clientes, dónde están y qué compran. La IA puede hacer eso con más datos, de forma más inteligente y rápida», dijo Dubinsky. «Y ahí es donde entra el juego a largo plazo. Invierta en tecnología que aproveche los datos de toda su organización para optimizar el inventario, minimizar los movimientos y gestionar la volatilidad.»
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
