caso de éxito e-commerce
TRANSCRIPT
Caso de estudio: E-Commerce.
•
EL PUNTO DE
EQUILIBRIO
Características
Tuvo más de 70 millones de visitas
en su página web, por lo que es
consolidada como la web española
de venta de tecnología online más
visitada de nuestro país.
• Su rápido crecimiento ha supuesto
la necesidad de ampliación de sus
instalaciones en Alhama (Murcia).
UN CUADRO DE MANDO PARA OBTENER VISIBILIDAD DEL PROCESO DE COMPRAS Y PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA.
Reto de negocio
Necesita consolidar la visualización de cada uno
de sus procesos comenzando con el de
compras y previsión de la demanda. Integrar
soluciones Business Intelligence hará que
tengan el control de la cadena de suministro.
Resultados
Con la implantación de estas herramientas y el
desarrollo de cuadros de mando por parte de LIS-
Solutions, toda la cadena de suministro queda
visible para cada una de las personas que toman
decisiones a diario. Lo más importante es tomarlas
antes de que ocurran las irregularidades, es decir,
para prevenirlas, y no a tiempo pasado, para
corregirlas.
Descripción del cliente:
Esta empresa es una de las empresas con mayor proyección y crecimiento en
el sector del E-Commerce en nuestro país.
Con más 11 años de experiencia y con un crecimiento de más del 50% en los
dos últimos años, se ha convertido en el líder en la venta de productos
informáticos por internet.
Descripción del proyecto:
Debido a su rápido crecimiento y con el objetivo de mantener el buen nivel
de servicio que aportan a sus clientes, esta empresa requiere de un cuadro de
mando para el Departamento de Compras que les permita la gestión de
manera visual del enorme volumen de datos que disponen.
A su vez, con el fin de ajustar los volúmenes de compra a la demanda real, es
imprescindible que puedan ver en tiempo real la evolución de las ventas y el
impacto de las desviaciones en sus lotes de compra.
Para todo ello LIS-Solutions desarrolló un cuadro de mando y herramienta de
simulación, basado en más de 100 KPIs exclusivos de la cadena de suministro,
a través de los cuáles el cliente podía:
a) Evaluar el éxito de compra y la evolución de los precios de los
productos por cada comprador.
b) Controlar la calidad de los proveedores, el impacto en las ventas,
devoluciones y reclamaciones.
c) Simular el número de reaprovisionamientos óptimos para obtener el
mejor ratio costes operativos vs costes de almacenamiento.
d) Planificar la demanda a través de escenarios de simulación.
Caso de estudio: E-Commerce.
Marcadores:Tras la fase de análisis y descubrimiento con el cuadro de mando, reflejamos algunas vistas importantes para el tratamiento
de los procesos de compra y planificación de la demanda:
Productos generales a sólo comerciales. Realizando el filtrado y selección de los productos que generan movimientos de compras válidos, es decir, artículos
comerciales, tenemos una visión de la distribución de precios y la cantidad por pedido. Tener agrupados todos los artículos
comerciales, junto con conceptos como “descuentos”, “transporte”,”cuadres” y “portes”, distorsiona la información que
necesitamos ver con claridad.
ANTES:
DESPUÉS:
Aumenta la compra de Videocámaras en Julio de 2015. En julio se observa una compra desproporcionada de videocámaras en comparación a las compras en años anteriores.
Además realizamos pedidos más grandes. Viendo la evolución de ventas podemos justificar esta compra, pero es necesario
valorar si la previsión de la demanda fue correcta, ya que es claro que esta compra “desmesurada” es provocada por los
volúmenes de venta que se están dando.
Siguiente paso que se debería realizar: Análisis de compradores (Cómo de bien estoy comprando).
Caso de estudio: E-Commerce.
Aumento del 80% en precio en la compra de portátiles. Realizando una selección por la familia de los portátiles, y analizando los KPIs de Evolución del precio de compra y la
Evolución del precio comprado, existe una subida entre los meses junio y septiembre bastante inclinada. Compramos mucho
más caro y más volumen de compra.
Compras 5-6 veces superiores a la
norma. Estos gráficos de dispersión
nos muestran a simple vista qué
valores se nos salen de la norma.
Caso de estudio: E-Commerce.
Exceso de stock. Otro ejemplo encontrado en el cuadro de visualización, es el exceso de stock en algunos productos. Para un producto
concreto, se observa que el volumen de ventas de ese producto a lo largo de 2015 es de aprox. 2000€, mientras que el
importe que compramos de ese producto es de aprox.23000€. Si tenemos en cuenta el precio de este producto, en ocasiones
asciende a más de 10€ cuando el precio medio son 4€.
Vol. Total de ventas en agosto 2000€,
Importe total por proveedor = 23.000€
aprox.
Caso de estudio: E-Commerce.
Ejemplo de Stock obsoleto. Cuando filtramos por el producto “pilas”, los indicadores macro Volumen de ventas y Stock total nos muestran 2.594 € y
16.875€, por lo que a simple vista podemos ver que tenemos un sobre stockage en este producto para al cubrir al menos 5
años.
Vol. de ventas: 2.594€
Stock total: 16.875€.
Se debe tener en cuenta las
diferentes compras del mismo
producto entre los diferentes
usuarios.
Caso de estudio: E-Commerce.
Ejemplo de artículo de posible rotura. En este caso se trata de un artículo de la familia de los Discos duros. Al realizar la selección del mismo en el panel de filtrado,
el indicador macro de Stock Total nos muestra 30.326€ de stock. Si nos fijamos en el gráfico Volumen Total de Ventas, vemos
que en julio y agosto alcanzamos los 90.000€ de consumo, por lo que no existe Stock de Seguridad y es probable conseguir
una rotura de stock.
Aumento de precio de artículo. Para un procesador concreto, Intel Core i7, se detecta en noviembre del 2014 que cuando más esperamos vender, nuestro
proveedor nos sube el precio. Se debería realizar un estudio para proveedores alternativos o estudiar este caso en concreto,
la evolución del precio de compra denota una subida que no favorece el margen de venta.
De abril a junio cae la compra de este
artículo aun cuando se espera que
aumenten las ventas en los siguientes
meses.
En el gráfico de Volumen de Compras, se
observan picos desproporcionados, es lógico
saber que los precios varían mucho, y comprando
en cierto número de lotes también, pero la
tendencia temporal no debería ser tan irregular.
Caso de estudio: E-Commerce.
Disminución precio de compra de Iphone. Se observa una buena gestión del stock, pero con poco margen: 5% de promedio frente a un 17% global.
Proveedor DMI aumenta el precio. Deberíamos
estudiar cuáles son los motivos, si existen otras
variables que hacen que aumente el precio (menos
número de pedidos), y la posibilidad de otro
proveedor.
Caso de estudio: E-Commerce.
Mejoras:
Gracias a su implantación, se ratificará una mejora de las relaciones
interdepartamentales gracias al uso de esta herramienta como medio de
comunicación y cálculo de escenarios.
El éxito de ratio de compras aumentará más de un 35% debido a las
mejoras continuas derivadas de un control visual del proceso y por la
“competitividad” generada entre los diferentes usuarios.
El objetivo es reducir el stock por familias en más de un 15% sin afectar al
índice de servicio y reducir la frecuencia de reaprovisionamiento, para
que sea posible ahorrar más de 50.000€ anuales
disminuyendo las roturas de stocks provocadas por la
muy alta rotación.
Valoración:
Mejora SCM: 50%
Business Intelligence: 90%
Simulaciones: 75%
Big-Data: 35%