Variabilidad de la demanda entre canales (supermercado, tienda gourmet, online)
Las previsiones no diferencian patrones de compra entre canales.
La planificación omnicanal ajusta la reposición y cobertura por tipo de cliente y formato de tienda.
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En la distribución de bebidas calientes, la variabilidad de la demanda, las promociones estacionales y la amplia diversidad de formatos complican la planificación. Mantener la disponibilidad sin inflar el inventario exige visibilidad, agilidad y previsión.
Las decisiones de reposición se basan en datos imprecisos o incompletos.
El personal de tienda repone sin distinguir productos de alta rotación o estratégicos.
Los pedidos no se ajustan a la demanda real del punto de venta.
La integración entre sistemas ofrece visibilidad en tiempo real del stock, detectando roturas antes de que afecten al cliente final.
Los algoritmos predictivos generan listas automáticas de reabastecimiento por prioridad, rotación y rentabilidad.
La planificación sincronizada permite pedidos automáticos basados en el consumo real y la cobertura óptima por SKU.
Las variedades premium o estacionales permanecen demasiado tiempo en el lineal.
El mismo mix de producto no funciona igual en todas las tiendas o regiones.
La alta variedad de formatos dificulta mantener un equilibrio rentable entre disponibilidad y exposición.
La segmentación ABC-XYZ clasifica las referencias según rotación y margen, priorizando las más rentables y reduciendo el exceso.
La planificación por tienda ajusta el surtido en función de las preferencias locales y la velocidad de rotación.
Los modelos de IA calculan el surtido óptimo por lineal, maximizando la rentabilidad por metro cuadrado.
Las ventas aumentan repentinamente durante campañas o bajadas de temperatura.
El excedente postpromocional reduce márgenes y ocupa espacio en almacén.
No se evalúa el impacto real en margen ni en rotación cuando se lanza una promoción.
El forecast predictivo ajusta las coberturas con variables externas como clima, promociones y calendario de festivos.
El sistema recalcula automáticamente la cobertura tras cada campaña y recomienda liquidaciones o redistribuciones.
Los cuadros de mando cruzan datos de venta, coste y rentabilidad, midiendo el retorno por producto y acción promocional.
Las tareas administrativas limitan el tiempo operativo del personal.
Los lotes de productos próximos a caducar no se priorizan correctamente.
Las decisiones de compra se basan en volumen y no en margen real.
La automatización de pedidos reduce tareas manuales y asegura precisión en las reposiciones diarias.
El sistema FEFO automatiza la rotación y genera alertas proactivas de vencimiento.
Los dashboards integran indicadores financieros y de rotación, optimizando la rentabilidad por familia y punto de venta.
Las previsiones no diferencian patrones de compra entre canales.
La planificación omnicanal ajusta la reposición y cobertura por tipo de cliente y formato de tienda.
Las reposiciones tardías obligan a envíos fuera de ruta.
La planificación predictiva prioriza entregas consolidadas y rutas eficientes.
Las referencias estacionales no se planifican adecuadamente.
Los modelos de IA aplican previsiones estacionales por zona y temperatura, reduciendo desviaciones.
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 herramienta Imperia nos ha dado una visión global de todas nuestras referencias ordenadas en líneas de producción y en días de cobertura de venta media, para así poder planificar mejor y prever nuestras operaciones. J. Alberto Iniesta, Responsable de Logística en Laboratorios Almond
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