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Las empresas retail de alimentos secos y de larga duración operan con amplios surtidos, múltiples categorías y un consumidor altamente sensible al precio y la disponibilidad. Mantener la rentabilidad requiere visibilidad sobre la rotación, coordinación con distribuidores y planificación de promociones y campañas.
Las decisiones de reposición se basan en inventarios incompletos o desactualizados.
El personal repone sin priorizar referencias de alta rotación o estratégicas.
Las entregas no se alinean con la demanda real del punto de venta.
La integración entre sistemas ofrece visibilidad en tiempo real del stock por referencia y ubicación, anticipando las roturas.
La planificación predictiva automatiza las listas de reposición por SKU, priorizando productos críticos o de mayor margen.
La sincronización entre tienda y distribuidor permite planificar entregas automáticas basadas en el consumo efectivo y los lead times.
El exceso de stock ocupa espacio y aumenta los costes de almacenamiento.
Las referencias con salida lenta reducen liquidez y rentabilidad por metro lineal.
Las tiendas tienden a mantener exceso de surtido para evitar roturas.
El forecast predictivo ajusta la cobertura a la velocidad de rotación real y a la demanda por categoría o región.
La segmentación ABC-XYZ clasifica productos por valor y rotación, priorizando los más rentables en el espacio disponible.
Los modelos de IA recomiendan surtidos óptimos según rotación, rentabilidad y demanda local, optimizando el uso del lineal.
Las campañas se lanzan sin verificar cobertura o capacidad logística.
La caída postpromocional genera sobrestock y reducción de margen.
No se analizan ventas, margen o rotación por campaña.
El forecast promocional estima la demanda adicional y ajusta automáticamente la reposición antes y durante la campaña.
Los modelos predictivos recalculan la cobertura postcampaña y redistribuyen el excedente entre tiendas o canales.
Los cuadros de mando cruzan datos de venta, coste y margen para evaluar la rentabilidad real de cada promoción o categoría.
Los minoristas gestionan decisiones de surtido basadas en volumen, no en rentabilidad.
La asignación del lineal no siempre refleja la demanda real de la tienda.
El mismo mix de productos no funciona igual en todas las zonas o temporadas.
Los dashboards integran métricas de rotación, margen y cobertura, facilitando decisiones estratégicas de surtido y pricing.
La planificación por tienda ajusta la distribución del espacio según rotación y categoría, maximizando las ventas por metro cuadrado.
Los modelos de IA personalizan el surtido por ubicación geográfica y perfil de consumo, garantizando una oferta ajustada a la demanda real.
Los precios promocionales varían según región o formato de tienda, afectando la percepción del cliente.
La planificación integrada centraliza la política de precios y actualiza automáticamente los cambios en todos los puntos de venta.
Las incidencias en entregas o calidad impactan la disponibilidad en tienda.
Evaluar el rendimiento de proveedores y ajustar los pedidos según puntualidad y cumplimiento OTIF.
La carga administrativa limita el tiempo operativo del personal en tienda.
La automatización de pedidos y la generación de alertas reducen tareas manuales y errores humanos.
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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Hemos bajado hasta un 20% en algunas referencias manteniendo el mismo nivel de servicio José Delgado, Supply Chain Manager de Agolives
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