Caso práctico. Sector Retail: Optimización digital del negocio
CLIENTE
Nuestro cliente es una empresa importadora de productos de electrónica de consumo que distribuye en retail. Los productos que importa son productos con marcas de fabricantes chinos y otros productos de marca blanca que la empresa personaliza con su imagen.
PROBLEMÁTICA
El cliente ha detectado que sus ventas han caído más del 26 % y ha aumentado el número de impagos, superando el 15 % en la última campaña.
El cliente realizaba una vez al año un viaje a China para la selección y compra de productos que creían que serían demandados para la campaña de todo el año siguiente. Estos pedidos tardaban entre 6 y 10 meses en ser servidos a los grandes almacenes de nuestro cliente. Realizaban compras de gran volumen que eran enviadas desde China en contenedores por vía marítima.
Los canales utilizados para relacionarse con sus clientes son una red de comerciales por toda la Península que visitan a los clientes regularmente para recoger nuevos pedidos, los cuales se enviaban por correo electrónico a la Central.
Sus clientes tenían acceso vía web a una lista de todos los artículos, su disponibilidad y precio.
Los ingresos eran por la venta de productos, que solían cobrar con un promedio de 180 días fecha factura. También tenía un porcentaje muy alto (y cada vez más) de devoluciones e impagos. La empresa solía aceptar devoluciones de sus clientes de artículos de campañas anteriores que ya no podía revender por fuera de temporada o por su estado maltrecho.
Los recursos más importantes de la empresa eran la compra de contenedores 1 ó 2 veces al año de productos fabricados y diseñados en China y la marca blanca propia a la que incorporaban su imagen.
Las actividades claves eran la selección de artículos que “intuían” serían tendencia con una antelación de más de 6 meses procedentes de China y que guardaban en grandes almacenes propios.
Sus proveedores fabricaban los productos 1 ó 2 veces al año en grandes cantidades. Cuando las fábricas enviaban por barco estos contenedores solían tardar entre 6 y 10 meses en llegar, lo cual añadido a sucesivos retrasos en aduanas o a la recepción de artículos erróneos podía demorar en meses la llegada de los productos a los almacenes.
Los costes financieros eran altos por la gran inversión previa que hacía falta realizar para iniciar la rueda de la compra.
Los costos por ventas perdidas por rotura de stocks eran muy altos y muy frecuentes.
El coste del Almacén también era alto por la gran capacidad que debía tener y por la complejidad de su gestión.
Tenemos un cliente, una problemática y un reto, veamos la solución de amger:pro.
Economista, Consultor Cloud & Business Intelligence | ETL | DataWarehouse ★ Azure & AWS Architect ★ Microsoft Partner
Apasionado de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y todo aquello que conlleve analizar, conectar o extraer información de soluciones empresariales y/o bases de datos (SQLServer, MySQL, Oracle, Access, Excel…. ) y cualquier otra plataforma sobre la que poder indagar , exprimir o visualizar información (PowerBI, Tableau, Qlik Sense, PowerPivot…).
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