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GGEESSTTIIÓÓNN DDEE LLOOSS IINNVVEENNTTAARRIIOOSS EENN LLAA IINNDDUUSSTTRRIIAA DDEELL RREETTAAIILLIINNGG

UNA VISIÓN DESDE LA PERSPECTIVA DEL CLIENTE. UNA DESCRIPCIÓN DE LAS PRÁCTICAS USUALES. UNA PROPOSICIÓN DE UN ENFOQUE DIFERENTE.

UNA SOLUCIÓN AL PROBLEMA

Prof. Jorge H. Chavez Universidad Adolfo Ibáñez

[email protected]

© Jorge H. Chavez Versión 1.1 Enero 2002

Gestión de los Inventarios en la Industria de Retailing

(c) Prof. Jorge H. Chavez. / Pag. 2

En los últimos años se han producido cambios significativos en la conducta del consumidor final. Este comportamiento ha tenido un profundo impacto en la gestión y control de los inventarios para la industria del comercio al detalle o retailing. Supermercados, farmacias, comercio tradicional, tiendas de conveniencia (convenience stores), tiendas de descuento y otras, son ejemplos de retailers. Todos ellos venden mercadería al público en salas de venta, con la modalidad de venta asistida o de autoservicio; todas ellas deben comprar, almacenar, transportar y reponer esta mercadería, para lograr que el producto adecuado este en el lugar apropiado en el instante oportuno. Cuando esto se logra, entonces el cliente encuentra el producto que anda buscando y -si el resto de las variables le son favorables, como el precio- entonces probablemente decidirá comprarlo. Cuando no se logra que el producto se encuentre en la estantería se habla de "quiebres" o "rupturas de stock". Reducir o eliminar los quiebres de stock significa, en buenas cuentas, reducir o eliminar la pérdida de ventas. Quienes han estado inmersos en la industria del retailing en los últimos años, dan cuenta de los enormes cambios que han debido vivir y enfrentar. Muchos de estos cambios han afectado de un modo irreversible la forma como las empresas evitan la pérdida de ventas. En este artículo analizamos en detalle estos cambios y vemos de que manera las empresas de retailing han abordado el desafío de gestionar sus inventarios de productos terminados, para reducir la

pérdida de ventas y mejorar el servicio al cliente. LOS CAMBIOS DE LOS ÚLTIMOS AÑOS Uno de las encargados de compras de una importante tienda comentaba que su trabajo se esta volviendo inmanejable. "Cuando comencé hace unos quince años", dijo, "yo compraba unos diez tipos de pantalones distintos. Ahora tengo catálogos en que aparecen cientos de pantalones distintos, de distintas calidades, de distintos precios, de distintos proveedores. Antes era mas fácil comprar; ahora es difícil adivinar los cambios de la moda..." El jefe del Centro de Distribución de una cadena de perfumerías decía: "Hace ocho años este lugar nos parecía inmenso. Teníamos menos tiendas, claro está, pero también manejábamos menos productos. ¡Como han aumentado la variedad de productos! Tuvimos que poner estanterías y arrendar espacio temporal para la época de Navidad, porque aquí no cabían de ninguna manera. Cada vez es mas difícil controlar todo esto..." Lo que estos ejecutivos describen es una realidad. Uno de los cambios que el retailing ha experimentado es el constante aumento en el número de referencias1. Ello, para satisfacer demandas cada vez más variada de los clientes. Ellos ya no quieren sólo comida para perros, sino comida para cachorros, con sabor a carne y con vitaminas. O no piden sólo zapatillas, sino zapatillas para caminar, o 1 O códigos de productos distintos, también llamados SKU (Stock Keeping Units).



para correr la maratón de Nueva York, o para practicar tenis en cancha de arcilla, o para lucir casual. Pero este crecimiento en la variedad de productos implica una demanda cada vez más incierta y variable, en donde cada producto representa una porción cada vez menor de la demanda total. A menudo se sale del paso agrupando a los productos en categorías, compuestas por productos de características similares. Pero dada la enorme cantidad de SKU y su tendencia creciente, cada categoría de productos puede representar cientos o miles de productos individuales. Sólo a modo de ilustración, la cantidad de SKU distintos que los retailers mantienen en existencia, puede variar entre 12.000 y 500.000. El número inferior puede corresponder a una cadena especializada en productos de consumo masivo -por ejemplo, perfumerías- y la cota superior puede corresponder a una cadena perteneciente a la industria de la confección. En este último caso cada SKU representa un estilo, un color y una talla determinada. Dado que el crecimiento de la demanda es relativamente bajo, el crecimiento de los SKU significa que cada producto en particular representa una parte menor de la demanda de la categoría o familia de productos en estudio y la demanda asociada a cada uno de ellos se hace cada vez más incierta. Se podría pensar que con la herencia de la llamada “nueva economía” y las nuevas tecnologías de información la industria del retailing tradicional podría mejorar enormemente su gestión y control de los stocks y --a través de ello-- al menos mantener la rentabilidad de la industria. Sin embargo, las cifras que se conocen a través de documentos oficiales de las

empresas en Chile y la experiencia de los diferentes proyectos de consultoría llevados a cabo en los últimos dos años nos muestran una realidad muy distinta. En efecto, la rentabilidad de la industria (medida en términos del valor económico generado) es en general bajo y, en muchos casos, negativo (ver Fig. 1).



Fig. 1

VALOR ECONÓMICO DEL RETAILING El valor económico generado (Economic Value Added, EVATM

) se define como el resultado operacional de después de impuestos, menos los costos de capital correspondiente a los activos utilizados en el negocio. También se calcula relacionando la rotación del capital utilizado y el margen de contribución. Se observa la estructura típica de costos de dos empresas de retailing del mismo rubro y el cálculo del EVATM

. Cabe señalar que los costos de los inventarios representan una parte considerable de los costos totales.

Empresa A Empresa B EE.RR Ingresos de explotación 1200 1200 Costos de explotación 600 500 Margen de Explotación 600 700 Gasto de Adm. y Venta 200 300 Impuestos (25 %) 50 50 Resultado Operacional después de Impuestos 350 350 Empresa A Empresa B ACTIVOS Disponible 100 200 CxC 240 240 Inventarios 100 1600 Activos fijos 1000 1100 Otros activos 400 500 TOTAL 1.840 3.640 PASIVOS SIN INTERES Proveedores 200 240 Cuentas x pagar 40 100 TOTAL 240 340 CAPITAL NETO 1.600 3.300 COSTO CAPITAL (15%) 240 495 VALOR ECONOMICO Empresa A Empresa B Resultado Operacional 350 350 Costo Capital 240 495 EVA 110 (31 %) (14 5) (- 41 %)



(Bajo el supuesto de igual leverage operacional)



He aquí el gran dilema de este negocio: Por una parte los clientes demandan cada vez más variedad de productos para satisfacer sus necesidades, valorando y premiando las gamas amplias de productos y, por otra parte, dividen su demanda en cantidades menores de productos. Por su lado, dada la baja rentabilidad de la industria, los ejecutivos tienen cada vez mayores dificultades para mantener la cantidad de stocks adecuados para todas y cada una de las variedades de productos (o SKU) para sus clientes específicos, en cada una de las salas de venta. LAS PRÁCTICAS USUALES Según estudios realizados2, confirmados por nuestra propia experiencia, las rupturas de stocks en los locales de venta a clientes finales son un problema recurrente. En la industria de la confección uno de cada tres clientes que visitan una tienda no encuentra el producto del color y la talla que busca. En supermercados las rupturas en el punto de venta oscilan entre 10 y 25%, pero pueden aumentar los fines de semana y ser aún superiores durante las promociones. Paralelamente a lo anterior podemos observar que los clientes finales se están apropiando cada vez más del valor generado por las empresas. Esto se ve reflejado claramente en la disminución progresiva de los márgenes brutos de contribución de los productos de consumo y productos de uso durable. Los 2 Ver estudios de Food and Marketing Institute (FMI), The Coca Cola Retailing Research, Kurt Salmon y otros.

computadores personales y las cámaras fotográficas ilustran de manera dramática la apropiación del valor generado en estas industrias por el cliente final. Un caso similar, aunque en la industria de los servicios, es en la venta de pasajes aéreos. Es interesante constatar como el costo por pasajero y por kilómetro ha disminuido constantemente, sin que la industria logre rentabilidades sustentables para su desarrollo, a pesar de los enormes aumentos de productividad en la administración de los aviones y en la gestión aeronáutica en general. Para mejorar la disponibilidad de los productos en las salas de venta y para lograr una “optimización de los stocks “, las grandes cadenas de retailing han invertido en los últimos años cientos de millones de dólares en la construcción de grandes centros de distribución. Muchas empresas medianas han imitado esta práctica, llegando a ocurrir que países como Chile dispongan de una sobre-capacidad de almacenamiento. Del mismo modo, además de las inversiones en activos físicos, muchas empresas han realizado inversiones en sistemas informáticos y de comunicación en línea. Se utilizan redes locales, líneas dedicadas, Internet e intranet, colectoras de datos y tomadoras de pedidos, POS3, aplicaciones CRM4 y muchas otras. Muchas han decidido implantar grandes

3 POS = Point of Sales. Se trata de cajas registradoras "inteligentes". La información de las ventas puede alimentar los sistemas de ventas, de facturación, de inventarios y otros, suministrando valiosa información para la toma de decisiones. 4 CRM = Customer Relationship Management. Se trata de aplicaciones orientadas a manejar las relaciones con los clientes, incluyendo los Call Centers, mesas de ayuda, tele-marketing y otras actividades.



soluciones informáticas del tipo ERP5, esperando encontrar allí la solución a todos sus problemas. Si lo anterior hubiese sido efectivo, entonces los niveles de inventarios deberían ser ostensiblemente bajos. Escuchemos la voz de los hechos. Hemos medido los niveles de stocks en varias industrias en Chile y otros países latinoamericanos como Argentina, Perú, Uruguay y Colombia, considerando la suma de los stocks en los centros de distribución y en los puntos de venta, sin incluir el resto de los inventarios localizados en los otros participantes de la cadena de abastecimiento. Estos niveles de stocks oscilan entre 15 y... ¡95 días de venta! Estas cifras provienen de una serie de industrias tales como alimentos, hipermercados, cadenas especializadas de artículo para el hogar, productos de cuidado personal, muebles y otras. Todas ellas importan parte de los productos que venden en los mercados nacionales; en la industria de la confección el porcentaje de productos importados es alrededor de un 60% y en otras cadenas especializadas un 10%. Desde Asia al puerto de Valparaíso, Chile, un embarque de productos importados puede demorar 45 o 60 días; precisamente por esto, muchos compradores prefieren traer grandes cantidades de productos importados, lo que contribuye a elevar los niveles de stocks. Estos resultados son totalmente comparables con los indicadores para la industria en EE.UU. y Europa, a excepción de algunas cadenas como Wal-Mart, Tesco, The Limited, Zara y otras ampliamente publicitadas, justamente por ser casos particulares. 5 ERP = Enterprise Resource Planning.

Simultáneamente los márgenes de contribución continúan bajando, a la luz de todos los indicadores. La mayoría de los expertos auguran que los márgenes seguirán bajando en los próximos años. Si esto es así, la rotación de los productos pasa a ser el factor clave en la rentabilidad de esta industria6. Muchos retailers han optado por fortalecer el negocio financiero7 y servicios adicionales8 como una forma de mejorar la rentabilidad del negocio. Estos ingredientes debieran ser alarmantes para la industria de retailing: Altos niveles de stocks, pérdida de ventas en las tiendas, disminución de los márgenes, caída de la rentabilidad. Estos ingredientes pueden ser fatales para la industria, si no se produce un cambio radical en las prácticas de comprar, almacenar y distribuir. No hay que olvidar que el retailing esta lidiando con clientes cada vez más exigentes, informados y dispuestos a castigar a los que no ofrezcan una gama interesante de productos, disponibilidad de ellos en el punto de venta y, simultáneamente, un servicio eficiente.

6 La rentabilidad no es otra cosa que margen multiplicado por rotación. Si el margen baja, la rotación debe aumentar, para obtener el mismo nivel de rentabilidad. 7 Muchas cadenas han optado por formar empresas de crédito y cobranzas, aparte del negocio de comprar y vender mercadería. A menudo esas empresas son una fuente importante de los ingresos del negocio total. En el caso de Chile, Falabella y Ripley han creado Bancos. 8 Los seguros y las agencias de viaje son servicios tradicionalmente incorporados en la oferta complementaria de los retailers.



INVENTARIOS Y SERVICIO AL CLIENTE9 Muchas veces las empresas de retailing manifiestan la intención de diferenciarse en el servicio. Pocas veces, sin embargo, se precisa exactamente que significa un servicio eficaz. Con el término "servicio eficaz" me refiero a:

• un trato amigable en el punto de venta,

• un diseño del local que permita un proceso rápido y eficiente para localizar los productos, de acuerdo a categorizaciones que tengan sentido para el cliente,

• una información visible y actualizada de los precios,

• una forma de pago rápida y segura en caja,

• una salida expedita y segura del establecimiento.

El cliente quiere minimizar su tiempo en el proceso de compra y tener una experiencia de alto valor económico y emocional. Aunque esto parece de Perogrullo, es en estos momentos de verdad donde se detectan las falencias más comunes en las organizaciones y son estos los que aseguran la lealtad futura del cliente. Pero quisiera detenerme un instante en el segundo punto mencionado mas arriba, porque tiene relación directa con los inventarios en el punto de venta. Para ilustrar esta idea quiero referirme a una experiencia personal con una de las cadenas de multitienda conocidas en

9 El servicio tiene dos dimensiones: Una dimensión "blanda" (soft), relativa a la atención al cliente. Otra dimensión "dura" (hard), relacionada con la disponibilidad del producto en el punto de venta.

Chile. Acostumbraba visitar esta tienda y comprar camisas por su gran surtido; me agradaba la facilidad de reconocer mi marca preferida (las camisas se encontraban expuestas por marca) y además por tener mi talla que para la media del consumidor nacional es tamaño grande (17½), que no se encuentra en todos los lugares. En una de mis visitas no pude reconocer la tienda, puesto que alguien había decidido exponer las camisas por colores, tal vez creyendo que el cliente piensa en grupos de colores. Desde mi punto de vista, este ordenamiento por colores me pareció una forma ineficiente y engorrosa de buscar el modelo adecuado, ya que en cada color se mezclaban las diferentes marcas entre sí. Dado que mi criterio de selección era distinto mi experiencia de compra fue frustrante y negativa. Le comenté mi malestar al vendedor de turno y me respondió que la mayoría de la gente lo prefería así. Algunos meses después volví a la tienda, y pude constatar, para mi enorme satisfacción que habían cambiado de parecer y las camisas se encontraban nuevamente ordenadas y clasificadas por marca. Seguramente fueron un gran número de clientes que hizo esta observación, de lo contrario no se habría vuelto a la situación anterior. El vendedor con el que tuve contacto la primera vez ya no estaba contratado en la tienda o al menos ya no era vendedor de camisas. Esto ilustra la idea que muchas veces la forma de segmentar los productos desde el punto de vista de marketing o de merchandising no siempre coincide con los criterios de los clientes y --como más adelante demostraremos-- aún menos con los criterios de disponibilidad del producto y gestión de los inventarios.



FACTORES QUE EXPLICAN EL

MAL MANEJO DE LOS INVENTARIOS

En diversas industrias, en distintos puntos del planeta, en distintas situaciones económicas y sociales, muchos retailers -grandes y pequeños- enfrentan dificultades a la hora de gestionar sus inventarios. Varios factores explican estas dificultades. Factor 1

La mayoría de las empresas no tienen una política formal y explicita de servicio10 en el punto de venta. Una vez definido el layout en el local de venta, a menudo se trata de exponer la máxima cantidad de productos. En muchos casos se definen criterios generales por categorías de productos, sin considerar las grandes variaciones que existen dentro de un mismo mercado en los hábitos de consumo, considerando distintas zonas geográficas y diferentes segmentos de la población. Aún más, en muchos casos se trata de estandarizar un mismo layout y los mismos lotes de reposición para todas las tiendas.

Factor 2

La definición de políticas por categoría de productos no permite diferenciar el servicio ni los stocks (en particular, los de seguridad) para cada código individual. El criterio de volumen

10 Servicio entendido aquí en su dimensión "dura", medido por algún indicador tal como el fill-rate.

de ventas por categorías, constituye la variable mas usada para diferenciar en alguna medida el tratamiento a los productos, a pesar de las grandes diferencias en el volumen de ventas de los productos individuales y de las diferencias de variación en la cantidad demandada. El promedio de ventas por unidad de tiempo11. Esto se traduce generalmente en un sobre-stock de los productos de menor venta y, simultáneamente, en rupturas de stocks en productos de alta rotación.

Factor 3

Sin reconocimiento de la variabilidad. Muchos problemas ocurren al no reconocer la variabilidad de la demanda y de los tiempos de entrega del proveedor como los principales cost-drivers12 y por tanto variables importantes a considerar en la definición de políticas de reposición, stocks de seguridad y servicio. Ante la presión de los clientes por un amplio surtido, los ejecutivos tratan de tener stocks de todos los productos y utilizan la venta promedio mensual, trimestral o anual a nivel corporativo como base para evaluar la cartera de productos. A menudo se utiliza el criterio ABC de ventas13 para segmentar y

11 Normalmente se elige como unidad de tiempo el mes, siguiendo la tradición de los informes financiero-contables. 12 Un cost-driver (o generador de costos) es un factor que explica el aumento o disminución de los costos. 13 Los productos "A" concentran el 80% de la venta, los productos "B" el 10% siguiente y los "C" el 10% restante.



diferenciar productos, pero este enfoque sólo considera el volumen de ventas, no la variabilidad. De este modo, esta forma de pensar en forma agregada y no a nivel de SKU, y de utilizar promedios y no

considerar la dispersión, esta provocando serios problemas de rentabilidad en muchas cadenas de retailing, en Chile, en Latinoamérica y en el mundo.

Fig. 2

EFECTOS DE UNA POLÍTICA DIFERENCIADA DE SERVICIO En el Fig. se ilustra el efecto de una política diferenciada de servicio en la rentabilidad de cuatro productos en contraste con una política estándar que trata a todos los productos por igual. Para una misma empresa, las cifras bajo la columna “política estándar” muestran la situación inicial; las cifras bajo la columna “política diferenciada” muestran la situación lograda al cabo de seis meses de aplicación. Junto con aplicar una política diferenciada de servicio, la empresa depuró su gama de productos, por lo que la cantidad de SKUs aparece menor en la situación final que en la inicial. Por ello, el espacio para almacenamiento es menor en la situación final. Los niveles de stock bajaron (de 75 a 43 días) y, como efecto de la política diferenciada de servicio, disminuyeron los quiebres de stock, aumentando finalmente la utilidad neta. Además, el costo del capital invertido es menor, porque el espacio destinado a bodegas disminuyó a menos de la mitad en este caso.

POLÍTICAS DE SERVICIO POLITICA ESTANDAR POLITICA DIFERENCIADA Nº SKUs 23.500 17.000 Ventas anuales 100 MM US$ 80 MM US$ Utilidad Neta 1.6 MM US$ 6.1 MM US$ M 2 Bodega 9.000 m2 3.600 m2 Stock en días de venta 75 días 43 días



Factor 4

Minimización de los costos de transporte: Los costos de transporte, por ser los más visibles, constituyen a menudo una de las razones de sobre-stocks en los puntos de venta y en los centros de distribución. A menudo se envían camiones completos14, porque así se reduce el costo unitario. Aún más, este criterio determina muchas veces la frecuencia de reposición al punto de venta. De acuerdo a esta lógica, las tiendas pequeñas tienen entregas menos frecuentes, justamente por ser pequeñas y porque no permiten el uso eficiente de los medios de transporte. Y, sin embargo, son precisamente aquellas las que necesitan una mayor frecuencia, por no tener espacio suficiente.

De esta forma, los costos más visibles y más fáciles de calcular pasan a ser el centro de atención de muchos ejecutivos. Desafortunadamente para ellos, son los costos menos relevantes en el retailing actual. Los mayores costos son los de obsolescencia, los mark-downs15 por exceso de inventarios y el costo de capital implícito. De acuerdo a un estudio hecho por la Universidad de Pennsylvania, las pérdidas por concepto de mark-down constituyen alrededor del 33% de

14 Camiones, containers u otras unidades de transporte. 15 Un mark-down es una reducción de precios de los productos. A menudo se utiliza durante las liquidaciones de productos o a fines de temporada, en el caso de los productos estacionales.

las pérdidas totales en la industria de retailing.

Factor 5

Malas prácticas promocionales. Las prácticas promocionales, sin una evaluación objetiva y coherente, permiten disfrazar, en muchas ocasiones, una mala gestión de los inventarios. Se sacrifican productos de alto valor para los consumidores con productos que no son del agrado y preferencia de los clientes, es decir que no agregan valor. Esta práctica tiene un doble efecto: Por una parte se canibalizan muchos productos en forma innecesaria y, al quemar el sobre-stock, se limita la introducción de nuevos productos. Las prácticas indiscriminadas de campañas promocionales se vienen utilizando desde los inicios del retailing moderno con dudosa eficacia.

En el retailing moderno son comunes los grandes descuentos para algunos productos; estos descuentos obedecen a un sinnúmero de causas diferentes: Puede ser que la bodega este llena y falte espacio para recibir nuevos productos o que el proveedor ofrece un descuento “irresistible” a ojos del comprador, o bien que al final de la temporada se cuenta con un considerable sobre-stocks en las tiendas y se necesita liberar espacio para los nuevos productos. La forma de realizar esta práctica tiene diferentes formas. Entre las más conocidas (y no por ello las más eficientes) se puede mencionar "lleve dos y pague uno" (2x1), "lleve tres y pague



dos" (3x2), "pague en 10 cuotas precio contado", "compre dos y por la segunda unidad le damos un 50% de descuento, además de un cupón para un sorteo de una camioneta 4x4, una bicicleta ‘mountain bike’ o un viaje a Miami".

Desde el punto de la cadena de abastecimiento, el único resultado que se obtiene es mover los stocks hacia adelante en la cadena (lo cual va contra todo principio de costo de oportunidad y variabilidad), es decir a la casa del consumidor final. Sin embargo el consumo total raramente se ve afectado, pues el consumidor no comerá más tallarines, no se pondrá mas camisas ni verá sus programas favoritos en dos televisores encendidos simultáneamente.

Esta práctica de ¨push¨ viene desde tiempos remotos, en que los productores lideraban la cadena de abastecimiento, aprovechándose del poder monopólico de la industria manufacturera, y cobijándose en un muro proteccionista que permitía prácticas de cartel. En ese entorno, el cliente compraba lo que estaba disponible, y la libre elección era un lujo para consumidores de países desarrollados. Aún tenemos, en nuestro entorno, un pequeño muro de contención para proteger nuestra industria, pero -a pesar de ello- tenemos mayores opciones que hace cinco años atrás y, decididamente, muchas más que hace 30 años.

Factor 6 Mala calidad de los datos: La falta de confiabilidad de los datos que se mantienen en las bases de datos de las empresas de retailing, dificultan la aplicación de modelos más formales de cálculo, para las proyecciones de venta, para las compras y para la gestión de los stocks. Y ocurre, entonces, un círculo vicioso: No se usan modelos formales de cálculo porque no existen datos confiables y no se mejora la calidad de los datos porque no existen modelos formales que los hagan necesarios. Aparece así la llamada "experiencia", como única solución confiable para la gestión de los inventarios y la planificación de las compras. Y este tipo de experiencia no es, sino, una forma artística de resolver los problemas.

Factor 7

Aprovechamiento de descuentos del proveedor: El síndrome de los descuentos, constituye en sí, una fuente importante de sobre-stock en las empresas de retailing. Ante la falta de un sistema de costeo por actividades, los criterios de selección y evaluación de productos se basa en la importancia del precio de lista menos los descuentos. A menudo los productos que ofrecen los fabricantes, con grandes descuentos, responden al mismo fenómeno que afecta a los retailers: El producto es muy bueno para quienes lo desarrollaron, pero el cliente no identifica su valor para solucionar sus problemas y, por lo tanto, no



lo compra. La solución a la que se recurre a menudo es empujar el producto a través de la cadena, a cualquier costo. Un argumento adicional aducido por los productores para justificar esta conducta, es el siguiente: Se trata de una estrategia consistente en bloquear al competidor, para que no coloque productos alternativos (esto supone una capacidad financiera limitada del comprador); esto es en parte cierto, puesto que, si la estrategia es exitosa, llevaría al competidor a gestionar ineficientemente sus stocks y una deficiente gestión de los stocks tiene como consecuencia una permanente falta de liquidez.

ALGUNOS CONCEPTOS IMPORTANTES Antes de seguir, me parece necesario explicar lo que entiendo por una correcta gestión de los inventarios: Es el proceso de comprar, almacenar y transportar los productos del punto de origen hasta el punto de venta, de modo tal de mantener un mínimo de stocks (por producto y por punto de venta), dada la política de servicio (disponibilidad de los productos), a base a indicadores cuantificables (como el fill-rate) y comunicable (vale decir, que tiene sentido para el cliente final). El fill-rate representa la capacidad de una tienda para responder a la cantidad demanda de los clientes, de un producto en particular, en una unidad de tiempo determinada. Por ejemplo un fill-rate de 98% para las camisas, significa que los clientes podrán comprar y llevarse a su hogar 98 camisas del color, talla y estilo deseado de cada 100 unidades que ellos requieran. Dos no estarán disponibles. El fill-rate determina en gran medida el stock de seguridad que se debe mantener en una tienda. Otras variables importantes que inciden en el stock de seguridad son la demanda por los productos y los tiempos de entrega del proveedor16. Todas estas variables están positivamente correlacionadas.

16 El proveedor aquí puede ser el propio centro de distribución, o bien, una empresa externa.



Fig. 3

FILL RATE El Fill-Rate (FR) es una medida del servicio al punto de venta. El FR mide el porcentaje de productos satisfechos o, a la inversa, la magnitud de la ruptura. Si un pedido requería entregar 100 artículos de un SKU y finalmente llegan 98, el Fill Rate es 98%. Formalmente se define FR mediante la fórmula siguiente: La “desviación estándar combinada” captura el efecto de variaciones tanto del lado de la demanda como de la oferta. UN MODELO DE DIEZ PASOS PARA GESTIONAR LAS COMPRAS Y LA REPOSICIÓN A LAS TIENDAS Para superar las deficiencias mencionadas anteriormente, he desarrollado un modelo, que ha resultado útil para apoyar la función de compras, de gestión de stocks y de reposición a tiendas. Este modelo --probado en la práctica-- tiene las siguientes características:

• Considera tanto los datos de la demanda como los datos de la oferta,

• Puesto que los datos de la demanda son, con frecuencia, desconocidos, se recurre a los datos de ventas. Estas ventas se calculan sobre una base diaria o, al menos, semanal.

• Para los datos de la oferta, se considera el tiempo de entrega de los proveedores.

• Tanto para los datos de ventas como de tiempo de entrega, se considera el promedio y la variabilidad.

• Se establecen segmentos de productos, atendiendo a su volumen de ventas y a su variabilidad. Para cada segmento se asignan niveles de servicio diferenciado17.

• Los casos especiales, tales como los productos estacionales, se tratan en forma especial.

• El modelo es una herramienta para comprar, para gestionar los stocks y para reponer automáticamente a las tiendas, y esta diseñado especialmente para ser automatizado.

Este modelo es un subconjunto del "Modelo de las 8V's", que he venido desarrollando en los últimos años y considera ocho variables para capturar la enorme complejidad y riqueza de la

17 Entendiendo el "servicio" como "disponibilidad de los productos".

FR = Fill Rate LC = Lote de compra E (k) = Esperanza parcial: E(xx > kσ)

σc = Desviación estándar combinada

FR = 1 – E (k) σc LC



gestión de los stocks18. Aunque en esta versión simplificada enfatizo dos variables, el volumen y la variabilidad, los resultados prácticos que se obtienen con su aplicación son sorprendentes.

Fig. 4 MODELO DE LAS 8 V´s

1. Volumen y variabilidad de la demanda 2. Volumen y variabilidad de la oferta 3. Valor del producto 4. Variedad de Productos de la tienda o

categoría 5. Versatilidad del producto 6. Vulnerabilidad del producto 7. Velocidad, en términos de obsolescencia

y rapidez que exige al tratamiento del producto.

8. “Vendedor de diarios”- Nivel de mark-down del producto

© Jorge H. Chavez

Operacionalmente, el modelo puede ser descrito en diez pasos, del modo siguiente: Paso 1: Capturar buenos datos Se debe revisar la base de datos de ventas y los registros de las cajas registradoras19 por código de venta, para cerciorarse que los datos sean confiables. Es necesario diferenciar y cuantificar los volúmenes y

18 Las ocho variables son: Volumen, variabilidad, velocidad, versatilidad, vulnerabilidad, variedad, valor y efectos del mark-down o teorema del vendedor de diarios. Este modelo es parte del curso de Gestión de Stocks que imparto en los programas de post-grado de la Universidad Adolfo Ibáñez, de Chile. El modelo ha resultado exitoso en comparación a otros, de acuerdo a estudios realizados en memorias de titulo de nuestra universidad. Pero además el modelo ha podido ser implementado con éxito en varias empresas latinoamericanas. 19 Llamadas POS (Point of Sales).

las diferentes etapas en que se encuentran los stocks, tales como stocks en tránsito desde proveedores, en el centro de distribución, en tránsito a los puntos de venta y en los diferentes lugares del punto de venta (en la bodega de la tienda, en el sector de autoservicio o en el sector de venta asistida). Se puede afirmar que si no se sabe dónde están los stocks, difícilmente pueden gestionarse. Paso 2: Calcular el promedio y la variación A partir de la información anterior, es necesario realizar los cálculos de la venta promedio diaria y su desviación estándar. Con ambos datos se puede generar un índice de variabilidad (tal como el coeficiente de variación para datos reales). Paso 3: Graficar un Escatergrama Calcular y graficar EscatergramasTM 20, para representar todos los productos a nivel agregado y para cada punto de venta en forma separada, considerando un año de observaciones (en general, los retailers tienen entre 300 y 351 "observaciones" o días de venta en un año ). Un Escatergrama es una herramienta gráfica que relaciona el volumen y la variación. En el eje horizontal o eje de las X se grafica el promedio por unidad de tiempo, en término de ventas o margen. En el eje vertical o eje de las Y se grafica

20 Utilicé por primera vez un "Escatergrama" en 1980, en el libro Materialadministrativ, Edit. Almvisq, Suecia. Desde entonces, he utilizado esta herramienta grafica en variadas aplicaciones. Una de estas aplicaciones es la que se explica en este documento.



el índice de variabilidad o coeficiente de variación (entendido como el cuociente entre la desviación estándar y la media).

Con esta herramienta gráfica se facilita la segmentación de los productos, del modo como se explicará en el paso siguiente.

Fig. 5 ESCATEGRAMA

A continuación se muestra un ejemplo de Escatergrama, en el que cada punto representa un producto

distinto o SKU. Las líneas punteadas dividen el gráfico en cuatro segmentos de productos. Para cada uno de ellos, el modelo establece políticas diferenciadas de servicio.

Indice de

Variabilidad

Promedio de ventas diarias (Para el período de un año)



Paso 4: Segmentar los productos A base del Escatergrama se debe segmentar los productos de acuerdo a su volumen y variabilidad. A menudo llamo productos "básicos" a aquellos de alto volumen y baja variabilidad; denomino "productos complementarios" a aquellos de bajo volumen y (al igual que los básicos) de baja variabilidad. De forma análoga, denomino productos intermitentes a los de bajo volumen y alta variabilidad y "de alto riesgo" a los que, teniendo una alta variabilidad, presentan un alto volumen 21.

Fig. 6 Segmentación de Productos

Alta variabilidad

Productos intermitentes

Productos de alto riesgo

Baja variabilidad

Productos complementarios

Productos básicos

Bajo volumen Alto volumen En esta última categoría no se incluyen los productos estacionales (como aquellos que se venden exclusivamente en Navidad), puesto que su tiempo de venta es limitado a una parte del año. Estos productos deben tener un tratamiento especial y no son considerados en los cálculos anteriores. Sin embargo serán considerados en forma separada mas adelante . Paso 5: Asignar niveles de servicio diferenciados por segmento de productos

21 Ver "Hacia una Gestión de la Complejidad", Documento de Trabajo, Universidad Adolfo Ibañez.

En una primera iteración se asignan diferentes niveles de fill-rate para cada segmento de productos. Es recomendable asignar el máximo fill-rate a los productos básicos (por ejemplo, un 99.9%), un nivel menor a los complementarios (por ejemplo, un 97.0%) y uno aún menor a los intermitentes22. Posteriormente puede hacerse una segunda y tercera iteración para diferenciar el fill-rate al interior de cada segmento. Un cálculo un poco más complejo permitiría definir diferentes niveles de servicio de manera tal que se optimice la inversión en stocks y se balancee el riesgo incurrido en la asignación del fill-rate a todos y cada uno de los productos. Es conveniente que, al graficar, se consideren tanto las unidades de venta, como las ventas valoradas y el margen de explotación. Mas aun, si se conocen los códigos apropiados, los resultados se pueden agrupar por categorías, por proveedores nacionales y extranjeros u otros criterios que tengan sentido, lo que permite definir niveles de servicio diferenciados por categoría de productos. Paso 6: Simular En este sexto paso se debe simular el impacto de los stocks de seguridad necesarios para los diferentes productos, y para los diferentes niveles de fill-rate. Cabe mencionar y destacar que el inventario de seguridad depende no solo de las ventas, sino que -adicionalmente- de los tiempos de entrega del proveedor y de su fiabilidad en las entregas. Este

22 En cuanto a los productos de alto riesgo, estos merecen un análisis adicional



análisis supone que estamos considerando el efecto combinado de ambas variables. Esta consideración es de vital importancia para evaluar la conveniencia de importar en contraposición a la de comprar a un proveedor nacional. El importar directamente permite a menudo tener un mayor margen de contribución, pero a la vez se incurre en mayores costos de transporte y la rotación es menor. A menudo, la importación de containers completos induce un sobre-stock en este tipo de productos y los mark–downs también son mayores. Se recomienda, por tanto, realizar un análisis de trade-offs basada en alguna forma de costeo por actividades para comparar alternativas de abastecimiento y, para que las comparaciones sean posibles, debe suponerse el mismo nivel de fill-rate. El costo total a comparar es: Costo de transporte + costo de mantener los stocks (costos financieros + costos de almacenamiento + costos de riesgo ) + costos de ruptura. Paso 7: Analizar los casos especiales Para los productos de alto riesgo (alto volumen y -simultáneamente- alta variabilidad) es necesario analizar los datos y las relaciones complementarias. Un aspecto importante es identificar las razones de por que los clientes compran en esa forma (normalmente es un segmento pequeño de clientes) y de su errático comportamiento. A veces el origen del comportamiento errático de las ventas se encuentra dentro de la misma organización. Un ejemplo de estas últimas son las políticas agresivas

de precios en ciertos períodos del año o las actividades promocionales orientadas a otorgarle al producto una alta atracción que no poseería en períodos normales. Tres formas de paliar los costos de estos productos son almacenarlos en forma centralizada o más atrás de la cadena de abastecimiento o realizar entregas contra pedido ofreciendo plazos de entrega atractivos. Por ejemplo, la cadena de confecciones Johnson´s ofrece esta modalidad a aquellos clientes que, al visitar la tienda, no encuentran la talla o el color de su traje. También se puede analizar la factibilidad de recurrir a otras fuentes de abastecimiento o a comprar por Internet, para acortar los períodos de reposición y reducir los tiempos de respuesta. Paso 8: Ajustar y modificar los parámetros El próximo paso consiste en ajustar y modificar los parámetros de fill-rate a base de otros criterios, pertinentes y relevantes para cada negocio en particular. He aquí algunos ejemplos de otros criterios susceptibles de ser utilizados:

• Productos vulnerables: Son aquellos productos que tienen un valor para los clientes superior al valor que si se considerará solamente su volumen y por tanto deben tener un alto fill-rate.

• Productos “gancho”: Son

aquellos que generan tráfico en las multi-tiendas y supermercados. Puesto que el volumen de ventas



esta correlacionado con el tráfico de clientes, estos productos son usados con este objetivo. Lo importante es considerar estos gastos extraordinarios como costos de venta y como costos de productos vendidos, ya que el objetivo no se diferencia de otras actividades promocionales como los avisos o folletos dirigidos a los consumidores.

• Productos en fase de

introducción: Si se trata de productos realmente innovadores, imposible de comparar con otros productos similares, es conveniente reservar un alto nivel de stocks en su fase inicial de ventas y, posteriormente, ajustar de acuerdo al comportamiento de las ventas.

• Productos altamente estacionales

sin posibilidades de reposición: En este caso es conveniente aplicar un modelo diferenciado del anterior, dado que no hay posibilidades de ajustar la compra y los stocks durante la temporada. El riesgo de estos productos se pude resumir de la siguiente manera: Si se compra en exceso y se produce un sobre-stock, el costo incurrido esta directamente relacionado con el mark-down necesario para deshacerse del producto. Si se compra de tal modo que el producto se termine antes del fin de la temporada, el costo asociado esta directamente vinculado con el margen perdido. Estadísticamente este es un problema conocido y de relativamente fácil solución.

• Casos de clientes especiales: En ocasiones es altamente conveniente analizar los productos por canales de distribución, por tipo de clientes o por clientes individuales. Esto es particularmente cierto en el caso de retailers con tiendas dispersas geográficamente, cada una de las cuales se enfrenta a clientes con demandas y comportamientos distintos. En el caso de ventas institucionales o de clientes que compran con mayor frecuencia, es recomendable un análisis caso a caso.

Fig. 7 TEOREMA DEL VENDEDOR DE DIARIOS

Este teorema nace desde la problemática que vive un vendedor de diarios o periódicos. El diario se vende a $100 y su costo es de $50 , lo que genera una utilidad de $50 por diario vendido. Si no logra vender los diarios durante el día, puede devolverlos en la agencia, donde se los comprarán a $ 20, con lo que su pérdida es igual a $ 30 por cada diario no vendido. En retailing se habla de un “mark-down” para designar a este efecto. Entonces, si compra muy pocos ejemplares deja de ganar $50 por diario, pero si compra demasiados pierde $30 por cada uno de ellos. El dilema del vendedor de diarios es manejar la probabilidad de no ganar si compra muy poco y la probabilidad de perder si compra demasiado y, en ambos casos, la variable relevante es el “mark-down” de los productos. Es el dilema que enfrentan aquellos que comercializan productos de moda o “fashion”. En estos casos la decisión de cuánto comprar se debe hacer en función del “mark-down” de los productos y no tanto en función a otras variables tales como el tiempo de entrega, la variabilidad de la demanda o los costos de transporte.



Paso 9: Simular el efecto final e iniciar la implantación El próximo paso consiste en simular el efecto final en los stocks de seguridad, en las ventas y en los costos totales. La simulación permite visualizar el efecto de políticas distintas de compras y reposición a tiendas. En esta fase se debe capacitar a todo el personal de compras de tal modo que se logre una aceptación y credibilidad en el nuevo modelo. En esta fase, además, se inicia la implantación y se efectúa un riguroso seguimiento. Paso 10: Mejorar continuamente El ultimo paso consiste en iniciar un proceso de mejora continua, tendiente a reducir los tiempos de entrega de los proveedores y su variabilidad. En este sentido, las siguientes prácticas suelen mejorar la gestión de los inventarios.

• Evaluar en forma permanente el desempeño de los proveedores y fijar metas e indicadores mínimos de desempeño.

• Buscar permanentemente

proveedores alternativos, que puedan reducir la variabilidad y los tiempos de entrega.

• Intercambiar información con los

proveedores. En particular, la información de ventas es una de las mas importantes para que los proveedores mejoren su capacidad de respuesta.

• Consolidar cargas de diferentes

proveedores para aumentar la frecuencia sin perder las economías de escala de los transportes. Esta práctica puede ser extremadamente útil para las importaciones de países lejanos del continente asiático y, en particular, de China.

• Estandarizar unidades de compra

y reposición. El picking de productos es un proceso costoso, lento y en el que no existen muchas tecnologías. Se debe tratar de solucionar o al menos paliar este efecto a través de la definición de unidades de almacenamiento, transporte y reposición. El problema se suscita normalmente cuando el lote de reposición es demasiado grande respecto de los requerimientos, por lo que se produce un sobre-stock en el lugar de ventas.

• Es conveniente evitar actividades

tales como etiquetado, re-empaquetado, preparación de packs promocionales y otras en el centro de distribución o en las tiendas. Definitivamente, es en el punto de venta el peor lugar para realizarlas. El lugar óptimo es en el fabricante de origen, aunque sea necesario pagar al proveedor por los costos adicionales. Cabe señalar que los costos se pagan igual en otro lugar de la cadena, puesto que los costos logísticos no siempre son visibles y se pueden esconder, pero jamás eliminar.



PALABRAS FINALES Hemos constatado que el negocio del retailing enfrenta una dura batalla con la gestión de sus stocks. Hemos observado como la gestión de los inventarios impacta en la rentabilidad del negocio y de la industria. Hemos resumido los factores que explican las deficiencias en la gestión de los stocks y los intentos de solución comúnmente implementados. Y hemos constatado que estos intentos no han resuelto los problemas de fondo. En la gestión de stocks, pues, existen enormes oportunidades de mejoramiento, que si se emprendieran, impactarían positivamente en la rentabilidad de la industria. Para estos efectos hemos propuesto una solución alternativa, basada en mi modelo conceptual de las 8V's. Este modelo ha sido probado en la práctica, con soporte informático, asumiendo la forma de un sistema experto capaz de apoyar la toma de decisiones23. De esta forma, en las empresas que se ha implantado, ha contribuido a gestionar apropiadamente las compras, a controlar los stocks y a reponer mercadería automáticamente a las tiendas.

23 Le he llamado CRDM (Customer Replenishement Demand Management).

Se ha dicho que el retailing moderno es 90% ciencia y 10% arte. El modelo propuesto se inserta en ese 90% de ciencia (vale decir, de decisiones basadas en hechos), en la que el sentido común poco o nada tiene que hacer. Cuando se debe tomar decisiones de 30.000 o de 100.000 artículos, poco o ningún espacio queda para la intuición. En casos como estos, el modelo que aquí he propuesto es una solución al alcance para la industria del retailing.

Jorge H. Chavez Enero 2002

chavez 001

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