Baja rotación en productos de gama media o premium
Las referencias con mayor margen rotan lentamente y ocupan espacio valioso.
El sistema identifica productos de rotación lenta y recomienda estrategias de promoción o redistribución.
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En el sector retail, la gestión del aceite (de oliva, semillas o mezclas) implica equilibrar disponibilidad, rotación y rentabilidad en un contexto de fuerte variación de precios y consumo. Los minoristas deben mantener lineales abastecidos sin sobredimensionar el stock, gestionar promociones estacionales y optimizar la rentabilidad por referencia y punto de venta.
El consumo se dispara en periodos concretos (campañas, verano, fiestas), generando picos difíciles de prever.
Las previsiones no reflejan el comportamiento actual del cliente ni las tendencias de consumo saludable.
Las roturas en lineal afectan directamente la experiencia del cliente y la percepción de marca.
La planificación predictiva incorpora variables externas como calendario, clima y actividad promocional, ajustando la demanda en tiempo real.
Los modelos de IA recalculan la demanda semanalmente por referencia, zona y tipo de tienda, mejorando la precisión y reduciendo roturas.
Generar alertas automáticas de reposición y sugerir pedidos según la rotación y el stock disponible en almacén o centro logístico.
Las campañas generan sobreabastecimiento y saturación de espacio.
Los aceites especiales o de gama alta ralentizan el flujo y reducen el margen global.
Los aceites sensibles a la luz o al tiempo pierden calidad si no se gestionan correctamente.
El forecast postpromocional ajusta automáticamente las coberturas y redistribuye excedentes entre tiendas o centros de distribución.
La segmentación ABC-XYZ identifica productos de rotación lenta y recomienda estrategias específicas: liquidación, sustitución o reducción de espacio.
La planificación FEFO prioriza la venta de lotes próximos a vencer, reduciendo mermas y pérdidas de calidad en tienda.
Las reposiciones se basan en estimaciones del personal, no en datos de consumo.
Las tiendas no reciben el producto a tiempo para mantener los lineales llenos.
Las campañas comerciales no siempre coinciden con la capacidad logística o el stock disponible.
El sistema conecta ventas, inventario y forecast, generando pedidos automáticos basados en demanda real y niveles de cobertura.
La evaluación de proveedores permite sincronizar tiempos de entrega y programar reaprovisionamientos dinámicos.
La planificación colaborativa conecta marketing, compras y logística para asegurar la disponibilidad del producto promocionado en todo el canal.
Las referencias con baja rotación ocupan espacio valioso en estanterías.
No se dispone de información clara sobre qué productos o tiendas generan mayor margen.
El exceso de referencias complica la gestión y reduce la eficiencia del lineal.
La planificación predictiva recomienda la asignación óptima de espacio en función de la rentabilidad y el comportamiento de venta.
Los cuadros de mando integran datos de venta, coste y margen, ofreciendo una visión detallada de la rentabilidad por referencia y ubicación.
El análisis predictivo del surtido sugiere qué referencias mantener, rotar o eliminar, equilibrando variedad y rentabilidad.
Las referencias con mayor margen rotan lentamente y ocupan espacio valioso.
El sistema identifica productos de rotación lenta y recomienda estrategias de promoción o redistribución.
Las ventas dependen de factores externos como campañas, clima o precios del competidor.
Los modelos predictivos incorporan variables externas y corrigen el forecast de forma automática.
No se evalúa el impacto real de precios, descuentos o mix de producto.
Los cuadros de mando cruzan datos de coste, venta y margen para definir estrategias de pricing más rentables.
Indicadores clave que ofrecen una visión clara del peso estratégico que tiene esta industria en la economía global actual y futura.
Datos obtenidos de Statista*
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La previsión de la demanda acierta mucho y, cuando hay desviaciones, la herramienta facilita el saber en qué referencias ocurre para analizar por qué. José Delgado, Supply Chain Manager de Agolives
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