De acuerdo al portal de noticias Trade y Retail, En este período de faltantes de mercadería, la gestión del stock se convirtió en un factor fundamental para la operación.
El faltante de mercadería en góndola (FMG) es un tema central para el retail y está en la agenda en la actualidad, ante un escenario de alta inflación y trabas a las importaciones. Según un informe de GS1 sobre la situación actual en la Argentina, en el 2022 el faltante representó un 13,52%, mientras que el disponible fue del 86,48%.
De todas maneras, vale aclarar que el porcentaje faltante aumentó respecto del 2021, cuando era del 10%.
Según Tommi Ylinen, Chief Product Officer de Relex, una gestión eficaz del inventario de tienda aprovecha al máximo la información sobre la vida útil de los productos y sobre comportamiento de los consumidores según cada categoría para reducir la merma de alimentos.
Los retailers navegan por una cadena de suministro que sirve tanto a productos frescos como secos con las mismas limitaciones de capacidad y costos de recursos, al mismo tiempo que gestionan sus distintas características, como la vida útil y el espacio en lineales. Por ejemplo, los productos frescos necesitan un modelo de reabastecimiento más «justo a tiempo», mientras que los artículos secos, pueden estar más orientados a los costos y al espacio. En cualquier caso, ambos modelos deben permanecer ágiles, de lo contrario, los cambios en la demanda conducirán a pérdidas de ventas.
Los retailers necesitan un modelo que pueda estimar los dos principales componentes de costos en el negocio del retail de alimentación (merma y pérdida de ventas) en todas las situaciones posibles de la vida real. A partir de estas dos estimaciones, se formula una función de costos para establecer el costo total de los pedidos. Un sistema inteligente puede equilibrar los costos entre la merma y la pérdida de ventas en varias situaciones. Este proceso minimiza los costos al cambiar el nivel de stock de seguridad y elegir el valor que resulta en unos costos totales mínimos.
Aunque la mayoría de los pedidos se pueden realizar solo con la optimización, un reajuste final a menudo se beneficia de heurísticas inteligentes. El paso más simple es incorporar las expectativas de caducidad en los parámetros de pedido del sistema de gestión de inventario de supermercado.
Los pronósticos de la merma son útiles en el cálculo de parámetros de pedidos, pero los buenos sistemas también pueden utilizarlos en los cálculos de reaprovisionamiento teniendo en cuenta la merma futura. En entornos de centros de distribución (CD), generalmente introducimos el balance de inventario a nivel de lote con información de fecha de venta. Estos datos ayudan a mantener una alta disponibilidad al reabastecerse antes de que caduque el stock marcando los productos que deben venderse rápidamente.
En muchas categorías de perecederos, los productos a menudo se sustituyen entre sí tan fácilmente que el consumidor puede cambiarlos sin pensarlo dos veces. El pan fresco es un buen ejemplo. Con un cliente en concreto, comenzamos a optimizar el reabastecimiento de pan al identificar los elementos «imprescindibles» en cada subcategoría a través de la clasificación ABC a nivel de tienda.
Unos datos buenos son esenciales para una buena gestión del inventario de una tienda de alimentación, especialmente porque es un entorno muy complejo, pero los datos por sí solos no son suficientes. Todos los datos del mundo no sirven de nada si no se puede acceder a ellos y entenderlos fácilmente. Para lograrlo, se necesita un sistema de gestión de inventario de supermercado con el poder de manejar big data, granularla y entregar resultados en tiempo real. Al fin y al cabo, si está gestionando productos frescos, esperar dos horas para obtener una respuesta a una pregunta importante es demasiado tiempo, son dos horas que llegamos tarde.

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