Como incluir el impacto de la meteorología en la previsión de demanda

 

Autor: Tommi Ylinen, Chief Product Officer

Esto es así. La primera ola de calor del año afectará a nuestros pueblos y ciudades durante el fin de semana y a todos nos entrarán unas ganas locas de comprar carne y coger la pastilla de carbón y la leña y hacer una buena barbacoa. Para la mayoría de nosotros, es un muy buen plan – buena compañía, excelente comida y una cerveza bien fresquita en el jardín. Para los planificadores de la cadena de suministro es un día que tiene que estar bien planeado y se tienen que pensar muy bien como responder a la demanda. La meteorología puede tener un impacto drástico en el comportamiento del consumidor, así que estas repuestas pueden tener un efecto transformador en los resultados del mes.

Poder tener en cuenta la meteorología en la planificación de la cadena de suministro es importante para todos los productos. Tomemos el ejemplo clásico de la ola de calor de primavera que comentábamos al inicio: venta de helados. La demanda de halados puede fácilmente incrementarse hasta un 50% en un día caluroso y caer un 20% si hace mal tiempo. Lo que tenemos aquí es un riesgo asimétrico. Si no hemos llenado los congeladores y la ola de calor nos coge por sorpresa, se pierden las ventas. Sin embargo, si nos abastecemos de helados, pero resulta que la previsión es incorrecta y el esperado salto en la demanda no se materializa, las tiendas tendrán niveles de stock más altos de helados por un tiempo, pero acabarán vendiéndose, y el impacto de la pérdida de beneficios será pequeño.

Con los productos frescos, el juego cambia debido a las mermas. El riesgo de mermas hace que sea sumamente importante la precisión en los pronósticos de demanda y el reabastecimiento, incluso para previsiones de días individuales. Si bien con los helados es posible que hayamos subido un poco los niveles de stock al llenar los congeladores, con la carne fresca, un error de cálculo podría significar llenar la basura de productos en mal estado. Este artículo analiza el impacto que la meteorología puede tener en la demanda y cómo tener en cuenta los diferentes escenarios.

Dinámica en las previsiones meteorológicas

A primera vista, la dinámica de como la meteorología afecta a la demanda puede parecer compleja. Hay numerosos componentes, como la temperatura y las horas de sol, así como factores como el día de la semana, el momento del año, geografía, tipo de producto…en cualquier caso, no tiene porque ser tan complejo. Para simplificar, la meteorología tiene dos tipos distintos de efecto en el comportamiento del consumidor.

  • Normalmente, la gente sale más en días soleados, lo que aumenta la afluencia general y las ventas a nivel tienda.
  • Los patrones de compra del consumidor se ven afectados por la meteorología, diferentes productos y grupos de productos responden de manera diferente a los cambios de tiempo.

Hablemos de estos dos efectos brevemente. El impacto de la meteorología en el tráfico general es más evidente en verano, ya que el clima del invierno tiene, generalmente, mucho menos impacto. Un día soleado de verano puede hacer que la afluencia aumente en las tiendas en un 5-10% si lo comparamos con el promedio de la temporada sin tener en cuenta el factor meteorológico, mientras que un día lluvioso tiene el efecto contrario. Sin embargo, el grado en que la demanda responde al clima puede variar considerablemente dependiendo de la ubicación y el tipo de mercado. Por ejemplo, las grandes superficies tienden sentir el impacto de un fin de semana cálido más que las tiendas pequeñas.
También hay una enorme diferencia en la respuesta a la meteorología en los diferentes productos y categorías de productos, aunque algunos factores son más o menos universales. El impacto del buen o mal tiempo es a menudo, asimétrico, como en el ejemplo de los helados, ya que el aumento potencial de las ventas como resultado del buen tiempo es más fuerte que el impacto negativo del mal tiempo.
En la siguiente imagen se ilustra un ejemplo de impacto meteorológico. Si bien hay bastante ruido en los datos, se pueden observar impactos significativos distintos para las dos olas de calor.

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Imagen1: ejemplo de impacto meteorológico. Ventas de todos los productos frescos, helados y bebidas (por lo tanto se incluyen la mayoría de los productos sensibles al clima cálido) de una tienda en junio- julio.

En cualquier caso, ambos efectos meteorológicos mencionados anteriormente tienen una contraparte de suma cero. En primer lugar, si bien es más probable que la gente salga a hacer compras en un día cálido y soleado, las compras que realice serán también para días no tan soleados. Así que es evidente que la meteorología solo cambia la demanda, en lugar de aumentarla o disminuirla. En segundo lugar, cuando aumentan las ventas de productos que responden positivamente al clima cálido, tendemos a gastar un poco menos en otros productos.

Además de estos puntos, hay una serie de variaciones sutiles en la dinámica de cómo la meteorología afecta el comportamiento del consumidor. Por ejemplo, las respuestas al clima pueden diferir dependiendo del día de la semana, el buen tiempo prolongado a menudo desensibiliza a los consumidores – cuantos más días calurosos tenemos, menos necesidad de organizar una barbacoa. Pero el impacto de tales factores es de menor importancia. Por ejemplo, cuando separamos la variación de los días de la semana normales de la demanda, la respuesta de las ventas suele ser razonablemente uniforme durante toda la semana.

Veamos unos pasos sencillos para empezar a mejorar la calidad del pronóstico teniendo en cuenta la meteorología.

¿Cómo modelar el impacto de la meteorología en mi previsión de la demanda?

Teniendo en cuenta las diferentes maneras en las que la meteorología puede afectar a la demanda, hay tres cosas que se han de hacer para incorporar la meteorología en nuestros pronósticos.

  1. Segmentar las tiendas por ubicaciones en función a la capacidad de respuesta a la meteorología.
  2. Segmentar los grupos de productos según la capacidad de respuesta a la meteorología.
  3. Agregar modelos de meteorología a tus pronósticos.

1. Segmentar las tiendas por ubicaciones. Seamos pragmáticos; centrémonos primero en el tiempo en verano. Se deben tener en cuenta varios factores diferentes. En primer lugar, la segmentación geográfica es necesaria para tener en cuenta las diferentes diferencias meteorológicas regionales. En segundo lugar, el formato de tienda tiene un impacto. En tercer lugar, puede haber características específicas de la tienda, como que algunas ubicaciones sean más sensibles a la meteorología, por ejemplo, una tienda en un destino turístico, en un área con una alta proporción de casas de vacaciones o cerca de la playa.

Cuando el pronóstico del tiempo de verano funciona bien, podremos crear respuestas para otros escenarios, como períodos con condiciones meteorológicas extremas. Cuando hay fuertes vientos, lluvias intensas, inundaciones o nevadas insólitas nos podemos encontrar, por ejemplo, un aumento de ventas antes de que se dé el periodo meteorológico adverso ya que la gente tiende a reabastecerse (no tanto de helados como de productos enlatados y alimentos básicos), y luego hay un periodo de suspensión de ventas ya que la gente deja de ir a comprar hasta que las calles se limpian de nieve, o el agua de las inundaciones ha desaparecido. La referencia cruzada de los datos históricos contra los eventos meteorológicos inusuales ofrece un punto de referencia útil.

2. Segmentar los subgrupos de productos. Las pruebas estadísticas ofrecen un buen punto de partida. Siempre que se tengan suficientes datos de ventas y meteorológicos es posible identificar una respuesta meteorológica única para un producto en varios niveles de jerarquía. En cualquier caso, si esta aproximación es desproporcionada en escala a los datos disponibles o al beneficio potencial, el simple sentido común y el estudio de los patrones de ventas históricas combinados con las observaciones meteorológicas nos pueden proporcionar mucho.

3. Añadir modelos meteorológicos a las previsiones. ¿Qué factores deberíamos considerar cuando pronosticamos basándonos en la meteorología? La temperatura es una opción obvia y tiene el mayor impacto, pero para ir un paso más allá, otra variable es “un día bonito” que se puede medir, por ejemplo, por las horas de sol, cobertura de nubes o lluvia. Y para hacer un pronóstico real/actual no es suficiente considerar solamente la métrica absoluta. Más importante aún es la diferencia con el promedio normal de la temporada – ¿es un día agradable u horrible para el momento del año en el que estamos? El último paso es volver a modelar el pronóstico meteorológico a la previsión de ventas.

Sin embargo, antes de meternos en una metodología cuantitativa avanzada, deberíamos dar un paso atrás. Como hemos dicho, cuando se analiza la segmentación del grupo de productos, solo el estudio de las observaciones de las ventas pasadas contra la meteorología puede proporcionar información valiosa y ser utilizada para ajustar los pronósticos, esto se vuelve especialmente relevante para eventos especiales o festivos, como los días festivos de los meses de primavera, cuando las ventas de productos para la barbacoa generalmente se disparan y además, son días que no caen siempre en el mismo día en el calendario de un año a otro. Para llevar a cabo un pronóstico de manera efectiva, la información sobre el tiempo debe ingresarse en el sistema de planificación de la cadena de suministro. En RELEX, uno puede escoger y mezclar libremente los datos de la meteorología y combinarlos con otros datos como se ilustra en la siguiente imagen.

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Imagen 2: ejemplo de revisión de pronóstico a nivel grupo de producto para diferentes tiendas en MidSummer Eve

Hasta ahora solamente hemos tratado el aspecto de tener en cuenta la meteorología en la previsión de la demanda. Al planificar el reabastecimiento, también hemos de tener en cuenta los tiempos de suministro, el horizonte de pronóstico y otras restricciones. “¿Cuál es nuestra capacidad de reacción ante la ola de calor pronosticada para el fin de semana?, ¿Tenemos suficiente stock y capacidad de picking en el almacén?, ¿Cuánto espacio libre hay en las estanterías de las tiendas? ¿Cuánta incertidumbre hay con respeto al pronóstico del tiempo?

Una de las funcionalidades más potentes que ofrece los sistemas RELEX es la posibilidad de simular las próximas entregas, pedidos, niveles de stock y mermas a través de la cadena de suministro basados en pronósticos unificados. Volvamos al escenario de la ola de calor que golpeará a la ciudad el próximo fin de semana. Asumamos que hemos modificado los pronósticos para que coincidan con la ola de calor, pero no estamos seguros de querer correr el riesgo en el caso de que finalmente el tiempo sea el esperado en este tiempo. Con RELEX, se puede hacer una simulación “bottom-up” para ver como se comportaría la cadena de suministro si no se cumpliera el pronóstico de ventas original. Por lo tanto, es posible ver lo que podría pasar si, por ejemplo, se diera una pérdida de ventas por mermas si se produce el cambio en la meteorología.

Cuando las observaciones meteorológicas y los datos están totalmente integrados en el sistema de planificación, permite a los planificadores de la cadena de suministro considerar y analizar los productos afectados por la meteorología de manera efectiva.

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