Predicción de la demanda para Amazon Sellers

La crisis sanitaria provocada por el Covid-19 ha dado un impulso definitivo a la compra-venta en la red, salvado incluso el recelo de muchos consumidores tradicionales a los pagos digitales. “Obligado te veas” dice la sabiduría popular, que siempre suele tener razón, y así ha sido. El confinamiento, el cierre de comercios y el miedo a salir a la calle ha disparado la venta on line a cotas no conocidas hasta el momento.

Las caídas en la bolsa han sido generalizadas en todos los sectores de actividad, si bien los Marketplace han tenido una acusada tendencia alcista haciendo su agosto en marzo y abril. Una de las plataformas de venta y distribución más conocidas e implantadas es Amazon. Muchos vendedores aprovechan su poderosa infraestructura e imponente canal logístico para vender sus productos con las ventajas que otorga uno de los marketplaces más potentes del planeta.

¿Qué hay que tener en cuenta para vender en un Marketplace?

A la hora de lanzarse a la aventura de convertirse en un Amazon Seller, la primera pregunta que nos surge es: ¿Qué cantidad de stock tengo que tener para garantizar el nivel de servicio exigido? Y no es una cuestión baldía.

Como ya explicamos en anteriores post, para sacar la mayor rentabilidad posible a nuestro negocio es muy importante no caer en el desabastecimiento (rotura de stock), que nos hará no poder atender las peticiones del cliente o hacerlo tarde; o en el sobre-stockage, mal aliado de negocio, que inhabilita espacio en almacén y deja activo inmovilizado, con el consiguiente impacto financiero.

Pero cómo podemos saber que rotación van a tener nuestros productos en el escaparate global de Amazon para adecuar el stock: adelantándonos en el tiempo con soluciones fiables de predicción de la demanda. La analítica predictiva permite a las compañías anticiparse al futuro para tomar mejores decisiones, ganar en eficiencia y disminuir riesgos.

En LIS Solutions ayudamos a nuestros clientes a visualizar lo que está por venir. A través de la herramienta FRIGG, basada en Analítica Avanzada de Datos, Business Intelligence e Inteligencia Artificial, generamos escenarios futuros que proporcionan una valiosa información con la que reducir las incertidumbres inherentes a todo negocio, diseñar estrategias adecuadas y planificar de manera eficiente.

Contar con estimaciones precisas de la demanda de cada uno de los productos ofertados en Amazon, permite al vendedor mantener unos niveles de stock óptimos que garanticen el nivel de servicio y la economía del negocio, variables imprescindibles, más si cabe, en el mercado incierto en el que nos vemos inmersos.

¿Cómo funciona una herramienta de predicción de la demanda para un Marketplace como Amazon?

Primero: Conexión a la API de Amazon

Una vez conectados a la API del gigante de la venta digital podemos obtener un resumen de todas nuestras ventas, pero también información tan valiosa como número de visitas o los tiempos de retención en nuestros productos, entre otras muchas variables. Todos estos datos, tratados con soluciones de predicción de la demanda, nos van a permitir obtener previsiones fiables sobre la rotación de stocks.

Segundo: Motor algorítmico

Obtenida la información necesaria, utilizaremos un motor algorítmico para llevar a cabo la predicción de series temporales. Cada referencia tiene asociada una serie temporal que puede ser predicha analizando multitud de factores (tendencia, estacionalidad, volumen de datos…). Esta diversidad obliga contar con múltiples algoritmos para conseguir el mejor pronóstico posible. Con la herramienta FRIGG, podemos predecir series temporales con más de 10 algoritmos y quedarnos con el mejor resultado, que nos permitirá, asimismo, realizar la mejor planificación. Además la propia herramienta evalúa la salud de nuestro stock y determina las necesidades de compra, garantizando el control de nuestras referencias.

Tercero: Visualización de predicción con herramientas de Business Intelligence

Para posibilitar la explotación de la información de manera más sencilla y práctica, a través de herramientas de Business Intelligence creamos entornos amigables para el tratamiento de los resultados obtenidos. Las predicciones tienen que ser útiles y fáciles de trabajar para conseguir óptimos resultados, por lo que establecemos filtros dinámicos que nos permiten, por ejemplo, filtrar la información por referencia, proveedor o mercado.

Cuarto (opcional): Automatización de las compras

Con las predicciones hechas y plasmadas en un entorno de fácil visualización, tenemos una estimación clara de nuestras futuras ventas; y si juntamos ese futuro con el presente podemos automatizar las compras. Vamos a explicarlo con más detalle: si sé lo que voy a vender (predicciones), conozco mis niveles de stock (con lo que cuenteo a día de hoy en almacén), el lead time de mis proveedores (tiempo de entrega) y su calidad (si cumple en plazos, si no hay fallos en el suministro, etc.) puedo automatizar las compras en el ERP, utilizando información del lote de compra establecido, fórmulas de consumo previsto, y criterios de stock de seguridad y stock de maniobra. Conseguiremos así compras eficientes y ajustadas a las necesidades de la entidad sin necesidad de hacer un seguimiento constante de las referencias, puesto que se realiza de manera automática.

Conclusión

Las empresas se enfrentan siempre a la variabilidad de la demanda, afectada por múltiples factores exógenos, lo que hace complejo mantener niveles de referencias óptimos. Para lanzarse a la aventura de convertirse en un Amazon Seller y tener éxito, es indispensable determinar la cantidad de stock necesario para garantizar el nivel de servicio exigido, sin caer en el sobre-stokage o el la rotura de stock.

Una correcta gestión de inventarios es imprescindible para evitar riesgos, inmovilización de activo o pérdida de clientes, y la mejor forma de conseguir ese deseado control de referencias es contar con una herramienta fiable de previsión de la demanda, que nos permita adelantarnos a las exigencias de los clientes.

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