Revenue Management Mediante Ciclo de Vida para Productos In & Out en Empresas de Retail

Abstract

El proyecto es liderado por el área comercial de mercaderías generales, apoyado por el área de planificación, quién a su vez depende de la división retail de Walmart Chile (supermercados Líder), la que necesita rentabilizar al máximo los inventarios de mercaderías estacionales de comportamiento fluctuante. La idea principal de donde nace este proyecto es encontrar la manera de tomar buenas decisiones hoy para sacar mejor partido (revenue) y administrar adecuadamente el ciclo de vida de los productos de moda, entendiendo que son elementos que no se pueden pronosticar por unidad separada e individual ya que dependen de muchos factores circunstanciales como el clima, el contexto social, etc. En esta realidad hay que encontrar la manera de ir administrando los productos individualmente de acuerdo a la aceptación que generan en los consumidores y adaptarse a la realidad de cada zona, entendiendo a Chile como un país de múltiples climas, realidades y costumbres. Para ello enmarcaremos conceptualmente este proyecto en el Revenue Management, utilizado por las líneas aéreas y las principales cadenas hoteleras, donde el objetivo principal es la maximización de ingresos en un período determinado entendiendo que un boleto perdido o una habitación perdida no se podrán recuperar jamás. En este trabajo se diseña un proceso que entrega apoyo computacional a la redistribución y baja de precios aplicando las lógicas de negocio adecuadas y actualmente expresadas solamente en conocimiento tácito. El proceso de redistribución, que hoy en día se hace de manera manual por categoría se replicará en una lógica de negocios escrita en código computacional con parámetros por definir, fijos, pero modificables, que realicen un seguimiento a nivel de producto y tomen las decisiones adecuadas en el momento adecuado. El proceso de baja de precios regulares, que hoy en día se hace de manera manual por categoría se replicará en una lógica de negocios escrita en código computacional con parámetros por definir, fijos, pero modificables, que realicen un seguimiento a nivel de producto y tomen las decisiones correctas en el momento apropiado. El objetivo principal es aplicar los descuentos en el momento adecuado, reponiendo rápidamente donde sea necesario, para obtener el mayor beneficio potencial en cada uno de los productos. El beneficio potencial es el que se espera al optimizar la ecuación de oferta y demanda en cada uno de los precios posibles (Ingreso potencial) dividido por el beneficio real alcanzado. En un ejemplo detallado que se desarrolla en esta tesis se tiene un producto para el cual se mandaron 18 unidades a un local en plena temporada, dónde se vendieron 16 unidades a precio lleno de $ 7.999 y 2 unidades a precio de liquidación de $ 2.999. Tres meses después se mandaron 18 unidades más que se vendieron íntegramente a $ 2.999 con lo que el BA fue de $ 11.292. Si se hubieran enviado estas segundas 18 unidades a otro local en plena temporada y se hubiera vendido un 30% a precio lleno, un 30% a precio rebajado y un 30% a precio de liquidación, el BP hubiera sido de $ 41.548, un 268% más alto. Esto se puede aplicar a otros productos por medio de la lógica anteriormente detallada.