Inventario que no rota: cómo detectarlo con datos y qué hacer con él
Cómo detectar el inventario que no rota con 4 métricas y la matriz ABC-XYZ, qué aporta el machine learning y qué hacer con la mercancía quieta.
Tema
Datos e inventario
El análisis de datos en retail convierte las ventas, el inventario y el comportamiento del cliente en decisiones concretas: qué comprar, cuánto reponer, qué exhibir y qué liquidar. Con modelos de machine learning se pronostica la demanda por referencia y tienda, se detecta a tiempo la mercancía que no rota y se reduce la merma.
A
Artículos sobre Datos e inventario
Preguntas frecuentes sobre Datos e inventario
¿Qué es la rotación de inventario y cómo se calcula?
Es el número de veces que el inventario se vende y se repone en un periodo. Se calcula dividiendo el costo de la mercancía vendida del periodo entre el inventario promedio valorado a costo. Los días de inventario salen de dividir los días del periodo entre esa rotación.
¿Qué es la merma y cómo se reduce?
Es la diferencia entre el inventario que el sistema dice que hay y el que realmente existe: producto dañado, vencido, perdido o mal registrado. Se reduce con conteos cíclicos, control en la recepción, exhibición que proteja el producto y pedidos ajustados a la demanda real.
¿Necesito muchos datos para usar machine learning en mi tienda?
Menos de lo que parece. Con uno o dos años de ventas por referencia ya se detectan patrones de temporada y de rotación. Con menos historia se empieza con reglas simples y el modelo mejora a medida que llegan datos nuevos.