¿Se podría haber evitado el déficit de la Nintendo Wii?

El profesor Yossi Sheffi es director de Centro de Transporte y Logística del MIT y recientemente fue nombrado director de la división de sistemas de ingeniería del MIT.

No es un consuelo para la gente que espera en la fila estas fiestas para el videojuego de la Wii de Nintendo, pero estos compradores frustrados y la pérdida de ingresos que representan pueden llamar la atención sobre el continuo fracaso de muchas empresas para utilizar de manera eficaz las numerosas herramientas de gestión de la demanda que tienen a su disposición. El hecho de que esta sea la segunda vez que los juegos escasean durante una temporada alta de compras es particularmente condenatorio.

En un Artículo del New York Times con fecha 14 de diciembre de 2007, George Harrison, vicepresidente sénior de Marketing de Nintendo of America, dijo que la escasez se ha producido porque Nintendo debe planificar su producción con cinco meses de antelación y es difícil proyectar la demanda futura.

Es cierto que casar la oferta y la demanda para que el producto esté en las estanterías cuando los compradores quieran hacer una compra es una ciencia inexacta. Pero se puede refinar hasta el punto en que sea menos probable que se pierdan oportunidades de compra pico dos veces seguidas.

Eso no significa que sea fácil. Como ha señalado Harrison de Nintendo, anticipar los volúmenes de ventas es difícil y la tarea se ha vuelto más complicada en los últimos años. Los compradores son volubles y los canales de comunicación ubicuos alimentan la demanda difundiendo rápidamente información sobre las nuevas ofertas en todo el mundo. Las empresas están pasando de los modelos de fabricación «push» a «pull», donde el mantra es «haga lo que venda» en lugar de «venda lo que haga». Estos modelos son más sensibles a la precisión de las previsiones de la demanda, especialmente para los productos no probados.

Sin embargo, los estudios del Centro de Transporte y Logística (CTL) del MIT muestran que las empresas pueden hacer un trabajo mucho mejor en alinear de manera óptima la oferta con la demanda empleando herramientas que estén fácilmente disponibles. Las empresas deben invertir el tiempo y los recursos necesarios para comprenderlas e implementarlas.

Un ejemplo es el uso de datos de punto de venta (POS). En un reciente retiro del grupo de interés de gestión de la demanda para altos ejecutivos de CTL, los asistentes se hicieron eco de dudas generales sobre punto de venta datos de los puntos de venta: que son engorrosos y engañosos. Al mismo tiempo, hubo un amplio acuerdo con la nueva investigación de CTL en que, si se utilizan con sensatez, esos datos pueden mejorar en gran medida la gestión de la demanda. Sin embargo punto de venta los datos de los puntos de venta siguen siendo un recurso infrautilizado en En una encuesta de junio de 2007 a profesionales de la cadena de suministro, solo alrededor de un tercio de los 146 encuestados dijeron que utilizaban formalmente los datos de punto de venta en la planificación y la previsión. Más de un tercio dijo que no recopilan estos datos en absoluto.

Hay varias posibilidades:

* Las empresas pueden analizar los datos del punto de venta para el período inicial de la introducción de un producto y obtener una indicación anticipada de la demanda posterior. Un equipo de investigación de CTL hizo esto por los zapatos y pudo mejorar las previsiones de demanda de la mezcla de colores y estilos que vendía el fabricante.

* Otra opción es probar el producto en un pequeño grupo de puntos de venta para probar la demanda antes de activar un lanzamiento completo. Las empresas pueden retrasar la distribución completa hasta que tengan estos indicadores tempranos o dividir la producción en tiradas más pequeñas para ofrecer más flexibilidad.

* También pueden usar aplazamiento, una estrategia que pospone la configuración final de un producto en el proceso de fabricación hasta que se disponga de una mejor información sobre la demanda.

* Otra opción es mejorar la previsión analizando el patrón de demanda del punto de venta de la última temporada de ventas, prestando especial atención al volumen de producto que se vendió a precios rebajados.

En cada caso, los datos del punto de venta son de vital importancia, ya que el verdadero panorama de la demanda no se revelará mediante los números de envío. De hecho, basar las decisiones de suministro únicamente en el historial de envíos puede provocar errores importantes. Incluso si los excedentes se venden a precios reducidos, el fabricante puede ignorar felizmente el problema si no tiene datos sobre las ventas en tienda. En tales situaciones, los excedentes vendidos con descuento se autogestionan porque las empresas sigue repitiendo los errores de suministro del pasado.