Mejora de servicios del área Cost Analytics para un equipo de compradores de Walmart con el fín de aumentar las ganancias en la gerencia comercial

Abstract

Walmart Chile, líder en el sector minorista nacional, opera una extensa red de supermercados y formatos en todo el país, ofreciendo una amplia variedad de productos y servicios a precios competitivos. Con más de 50 mil colaboradores, su fuerte posición en el mercado representa casi el 50% de las ventas minoristas en el país, respaldada por su historia y estrategias a largo plazo. Actualmente, el área de Cost Analytics, enfrenta un problema significativo relacionado con la baja participación de los compradores comerciales en uno de sus servicios. Lo cual tiene dos consecuencias principales: Primero, el tiempo mal utilizado por el equipo de Cost Analytics al analizar métricas para reuniones que no se realizan, y segundo, un costo de oportunidad importante para los compradores. La falta de un método o plan para incitar a los compradores a participar activamente en las reuniones agendadas resulta una asistencia de solo de un 37%, lo que conlleva a una pérdida de potencial utilidad estimada en hasta $2.000MM Para solucionar esta participación se opta por analizar los distintos servicios que presta Cost Analytics a los compradores. Así se llega a la conclusión de que el servicio más importante son las oportunidades que existen para negociar, que es información relevante sobre qué productos son necesarios cambiar las condiciones de contrato con sus respectivos proveedores y así tener un mejor rendimiento en estos. Teniendo esto en cuenta, la solución principal de este trabajo consta de un modelo de optimización para el cambio de productos y categorías de productos para poder maximizar la utilizar y así dar mejores incentivos a los compradores de poder utilizar estas oportunidades. Si bien se ejecutaron varios tipos de modelos, los resultados generales muestran que si considera el aumentar las categorías de productos, el modelo de optimización aconseja en aumentarlas en un 37% lo que genera un aumento de la utilidad aproximadamente de un 28%. Finalmente, se presenta un análisis de sensibilidad sobre qué ocurre si se modifican alguno de los recursos humanos y tecnológicos disponibles en el equipo que se utilizan para la ejecución del modelo y ver si es necesario el considerar cambiar el estado actual de las herramientas disponibles.