¿Preparados para la Alta Demanda Navideña?

December 15 2015

26_dic_2015

Por Jose Chojrin, Consultor en Rentabilización de Datos Maestros para Stibo Systems

Cuando llegan las fiestas de Fin de Año los flujos de trabajo se complican.

En todo el mundo del Retail el simpático personaje del traje rojo y blanco tiene que lidiar con un enorme número de datos que deben ser precisos, íntegros, y estar actualizados en los sistemas indicados para que cada cual reciba su regalo a tiempo y sin inconvenientes. Los “compradores-regaladores” proveen identificadores como nombre, domicilio, teléfono y horarios preferidos para que los regalos destinados a las casas de las familias y los amigos estén disponibles en el momento y lugar en que deben estar. A estos datos se agregan los códigos, descripciones y precios de los productos. Y por supuesto, cuando hay más de un proveedor de un determinado producto, es necesario saber de dónde proviene. ¿Quién sabe si el paraguas automático chino de tela multicolor que estaba en el depósito #5 es el mismo que el que tiene la misma descripción, pero está cargado con un código diferente como si hubiera llegado dentro de un conteiner que trajo otros productos desde la India, y está en los estantes de la tienda de La Banda? ¿Por qué aparecen diecinueve domicilios diferentes asociados al nombre Fernando García? ¿O cinco horarios distintos para el estacionamiento en la calle 3 de aquella pequeña localidad del interior? Oh, qué fácil era la vida cuando se trataba de algunos cientos de productos, unos pocos vendedores y una única tienda. Pero ahora, con la expansión omnicanal, la duplicación de los datos, los errores de carga y transcripción, y el increíble volumen de información que circula a través de los sistemas complican hasta lo imposible la gestión de los datos básicos (¿Quienes compraron que, para quien lo compraron, a qué precio lo compraron, donde hay que entregarlo, con que restricciones horarias, como distinguir los nombres similares o idénticos de personas, calles, como evitar la confusión entre los datos que estaban vigentes hace un año y ya no lo están ahora? , etc.). ¿Cómo asegurarnos que el teléfono celular que alguien decidió regalar es el de segunda generación, sin enviarle al agraciado destinatario uno de primera o de tercera generación por error? ¿Cómo tener la absoluta certeza de que todos los datos de referencia son los mismos en todas las instancias y todos los canales? ¿Cómo procesar los cambios cuando los destinatarios de los regalos lleguen contando como única identificación las etiquetas de los productos, porque las facturas de compra han quedado en poder de los compradores originales? ¿Cómo saber si aquellos ítems comprados con un descuento promocional pueden ser reemplazados, aunque esas promociones ya no siguen vigentes? El repertorio de interrogantes no tiene fin. Con cada pregunta que se agrega se torna más evidente que si no existe una base centralizada de información – es decir, una plataforma única que concentre todos los datos – resolver un solo caso puede convertirse en una tarea ciclópea, consumidora de enormes esfuerzos organizacionales – con el correspondiente despilfarro de tiempo y costos – y con la consiguiente insatisfacción del cliente. Pero no hablamos de unos pocos casos. La demanda de los clientes crece exponencialmente en estas festividades, y las compañías que no están preparadas para atenderlas corren un riesgo equivalente a lo que llamamos iatrogénico en el campo de la salud humana

 

Los riesgos iatrogénicos – daños provocados por el propio profesional en el acto médico – representan una buena analogía. Se clasifican en tres tipos que pueden ser correlacionados con los riesgos a los que se exponen las compañías de Retail si no cuentan con una solución avanzada para la gestión de los datos de cliente, producto, proveedor y referencia:

 

  1. Los riesgos predecibles: aquellos que la compañía puede anticipar, como resultado de un efecto primario de los errores en la gestión de la información. Quejas, devoluciones, reclamos, merma en la reputación de la marca, daños en la imagen corporativa.
  2. Riesgos aleatorios: por su naturaleza son excepcionales, pero pueden dar lugar a situaciones de difícil resolución. Por ejemplo, si un cliente compró un determinado ítem para un familiar o un amigo que estaba en el exterior a un precio promocional, y la persona que recibió el regalo se presenta a cambiarlo un mes después del vencimiento del descuento o el beneficio, ¿corresponde mantener las condiciones originales o deberá hacerse cargo de la diferencia con el precio actual?
  3. Los riesgos más graves de todos: los riesgos por negligencia, ineptitud o incapacidad de la propia organización y sus sistemas para garantizar que – por ejemplo - lo comprado se corresponda con lo entregado. Imaginemos el caso de – por ejemplo- una persona obesa que recibe una prenda de talle small, o una persona que ha sufrido un accidente y se desplaza únicamente en una silla de ruedas que recibe una bicicleta. Si, se trata de confusiones, eso queda fuera de la discusión. Solo que al problema funcional se le agrega el problema moral: ¿tuvo la persona que decidió el regalo la intención de humillar o burlar a la persona que lo recibió?

 

Las consecuencias de una mala gestión de los datos maestros no se reducen a una complicación organizativa. Siguiendo la línea de los riesgos del tercer grupo, imaginemos lo que podría significar para una compañía que un receptor de un regalo contradictorio con su realidad personal llevara el tema a una denuncia en los medios. Sería un modo muy desgraciado de arruinar el efecto positivo de las ventas de fin de año, ¿cierto?

 

La buena noticia es que no es necesario correr estos riesgos. Una plataforma para la gestión de datos maestros – MDM - habilita el seguimiento integral de la cadena de suministro a través de todos los canales en forma simultánea, De este modo las compañías pueden tanto medir y controlar sus niveles de existencias como también verificar la coherencia entre lo que los clientes realmente compran y lo que se entrega.

 

En los momentos de alta demanda, muchos minoristas se encuentran con problemas en las entregas. Si hubieran podido tener acceso inmediato los datos brindados por sus clientes, la enorme mayoría de estos problemas no habría existido, o bien se habrían resuelto sin grandes complicaciones.

 


Temas: 


← Anterior
Siguiente →