Diseño de Asignación de Productos para una Cadena de Tiendas Especialista

Abstract

El presente trabajo de título tiene como principal objetivo apoyar la decisión de asignación de productos en sala de una cadena de tiendas especialistas, basando las decisiones en la gestión de atributos. Centrando el análisis en esto último, se desea utilizar la historia de ventas de una temporada para una mejor asignación el año siguiente, encontrando diferencias en la demanda de cada tienda.

Para lograr lo anterior se definió una metodología que considera una segmentación de las tiendas de la cadena basada en el desempeño de las categorías sostén y bañadores. Luego se realiza un pronóstico de demanda de categoría completa en cada segmento, el cual se utiliza para obtener un pronóstico por atributos al ponderarlo con las participaciones de mercado históricas de cada uno de ellos en las distintas sucursales de la cadena. Con esto, se definen los niveles de inventario objetivo a manejar en cada tienda. Finalmente, se complementa con una metodología para la priorización de despachos basada en las probabilidades de venta, dadas por los comportamientos de la demanda en cada sucursal.

Los modelos de predicción de demanda arrojan resultados positivos, tanto en aquellos para categoría completa, con ajustes R2 superiores a 0,8 en categoría sostén y bañadores, como en los pronósticos finales por atributos, que a pesar de incrementar el error se comportan de buena forma y permiten emplear el modelo de inventarios. Al emplear este último sobre todas las combinaciones de atributos existentes en la categoría de destino, los niveles de inventario a nivel de cadena se reducen a 3 semanas de alcance en promedio y los quiebres de venta al 13,6% de un total de 105 semanas estudiadas.

Como conclusión de este trabajo se puede establecer que es posible encontrar diferencias en la demanda por atributos en las distintas tiendas y a través de los trimestres, por lo que existe un espacio para mejorar la asignación de productos. Sin embargo, futuros trabajos podrían mejorar la metodología, contando con una mayor cantidad de atributos a estudiar y una categoría de destino con niveles de venta superior a la de este.