Modelo de predicción de desempeño para productos nuevos en una empresa de retail

Abstract

La selección de surtido en el mercado del retail es un proceso que involucra muchas variables a considerar, ya que no solo se debe contar con productos que generen ingresos sino que también que entreguen atractivo visual, variedad y movimiento. Mediante la generación de una metodología se pretende apoyar la gestión de surtido para una empresa de retail especialista, poniendo énfasis sobre la decisión de qué productos nuevos agregar al mix existente. Para lo anterior, se utilizaron metodologías encontradas en "Metodología de apoyo a la toma de decisiones en surtido, espacio y ubicación de productos en una cadena de supermercado" (Passalacqua, 2007) y "Estimación de demanda a través de un enfoque de atributos"(Olguín, 2005) para la determinación del mix eficiente en la familia de Cristalería, basando las decisiones en atributos y en dimensiones de desempeño tales como la rotación, presencia en boletas, rentabilidad, margen y entropía. Para obtener la venta estimada de nuevos productos con mayor precisión se recurrió a dos métodos: Fisher y Raman [1], que predicen ventas a través del cálculo de porcentajes de sustitución entre atributos, y Bell, Bonfrer and Chintagunta (2005) que a través de un set de regresiones que determinan la participación de mercado a nivel de atributos y de producto. El análisis en base a árboles de decisión genera una propuesta de surtido final que comprende en la eliminación 107 SKUs de los 372 existentes, lo que genera pérdidas netas de $5.802.692. La propuesta contiene también la inclusión de 54 SKUs nuevos que generan una utilidad estimada de $19.346.900. En base a la misma propuesta, el método de Fisher y Raman arrojó como resultado una utilidad estimada de $6.621.372, lo que significa un aumento en un 5,6% respecto a las ventas actuales de la categoría Copas. Por otro lado, se utilizó un período de validación de 3 meses para el modelo de Bell, el cual generó una utilidad estimada de $9.265.375 con un error MAPE de pronóstico de un 26% y un aumento de un 7,8% respecto a las ventas actuales de Copas, lo que cubre las pérdidas generadas debido a la eliminación de productos. Como propuestas para trabajos futuros se recomienda utilizar otros métodos para la obtención de la demanda potencial, así como la elección de atributos y niveles de manera más minuciosa u objetiva con el fin de tener resultados más ajustados. También se recomienda calibrar el modelo utilizando productos con poco historial. Finalmente, se espera que la metodología desarrollada sea replicable por parte de la empresa para la evaluación de incorporación de nuevos productos a otras categorías.