Dificultad para lanzar nuevos productos o gamas específicas
Falta histórico para prever la demanda inicial.
El forecast por analogía estima la demanda a partir de productos similares y ajusta coberturas con los primeros datos reales.
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Las tiendas y cadenas especializadas en nutrición animal operan con una amplia variedad de productos, diferentes formatos y plazos de caducidad ajustados. Anticipar la demanda, evitar mermas y garantizar la disponibilidad son retos constantes.
Las ventas se disparan en temporadas concretas o por acciones promocionales imprevistas.
El mismo surtido no se comporta igual según la localización o el perfil del cliente.
El stock de productos premium o terapéuticos se agota sin previsión.
El forecast predictivo incorpora variables externas (clima, calendario o campañas) para anticipar picos y ajustar coberturas.
La planificación por tienda adapta el forecast según patrones de compra y hábitos de consumo de cada zona.
Los modelos de IA priorizan los artículos de alta rotación o críticos, generando alertas de pedido automáticas por tienda.
Los piensos o suplementos frescos pierden calidad rápidamente si no se gestionan bien las fechas de caducidad.
La gestión manual provoca pérdidas y dificulta la trazabilidad.
El exceso de inventario compromete la frescura y aumenta las devoluciones.
El sistema FEFO automatiza la rotación, priorizando productos próximos a vencer y evitando mermas.
La trazabilidad digital centraliza la información de lotes y fechas de caducidad, garantizando cumplimiento y control.
La planificación predictiva ajusta coberturas según la velocidad de rotación y la categoría del producto.
Los diferentes tamaños y presentaciones saturan el espacio de venta.
Las tiendas no adaptan el mix a su mercado local (urbano, rural, premium).
Los productos de baja rotación ocupan espacio de alto valor comercial.
La segmentación ABC-XYZ prioriza los productos más rentables y de alta rotación, optimizando la exposición en el lineal.
La planificación predictiva ajusta el surtido según tipo de cliente, especie y volumen de compra, mejorando la conversión.
El análisis predictivo calcula la rentabilidad por metro lineal y recomienda la mejor distribución por categoría y margen.
Las campañas generan roturas o exceso de producto postpromoción.
Los productos promocionados se acumulan al reducir la demanda posterior.
Las campañas se planifican sin tener en cuenta la capacidad de reposición o transporte.
El forecast promocional estima la demanda esperada y ajusta pedidos antes, durante y después de la campaña.
El sistema redistribuye automáticamente el exceso entre tiendas o aplica liquidaciones selectivas.
La planificación colaborativa conecta marketing, compras y logística para garantizar disponibilidad en cada punto de venta.
Falta histórico para prever la demanda inicial.
El forecast por analogía estima la demanda a partir de productos similares y ajusta coberturas con los primeros datos reales.
El inventario se gestiona por separado, generando desajustes.
La planificación omnicanal unifica stock y ajusta cobertura según comportamiento de compra por canal.
Los productos premium o funcionales requieren inversión y planificación especial.
Los modelos de IA optimizan el balance entre disponibilidad, coste y margen por categoría.
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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