Aplicación de un sistema de predicción de demanda para la mejora del proceso de planificación logística en la operación E-commerce de electrodomésticos para un supermercado

Abstract

La presente investigación se enfoca en abordar los desafíos logísticos en el canal de comercio electrónico de un reconocido supermercado en Perú, específicamente en las categorías de productos electrodomésticos. Para identificar las causas subyacentes de los problemas logísticos, se utilizó el modelo SCOR como marco de referencia. Con el objetivo de mejorar la planificación logística, se desarrolló un modelo de proyección de demanda innovador que integra diversas técnicas estadísticas y considera el comportamiento del consumidor peruano. Además, se realizaron análisis exhaustivos de las frecuencias de compra y las repeticiones en las órdenes de compra para obtener información clave sobre los patrones de demanda específicos del mercado local. Los resultados obtenidos tras la implementación de esta solución fueron altamente prometedores; se generó un listado de productos (SKUs) en los cuales el canal de comercio electrónico debe enfocar sus esfuerzos, lo que permitió una mejor asignación de recursos y una planificación más precisa. Asimismo, se identificó el modelo óptimo de proyección de demanda para cada SKU, lo que contribuyó a una planificación más acertada y adaptada a las- particularidades del mercado peruano. La implementación de esta solución no solo condujo a mejoras significativas en la eficiencia de costos, evitando la acumulación de inventario innecesario, sino que también se observó un aumento notable en el fill rate y un nivel de servicio excepcional para los consumidores finales. Estos resultados demuestran el impacto positivo que una planificación logística adecuada puede tener en el canal de comercio electrónico de un supermercado en Perú, especialmente en las categorías de productos electrónicos.

This research aims to address the logistical challenges in the e-commerce channel of a renowned supermarket in Peru, specifically focusing on electronic appliance categories. The SCOR (Supply Chain Operations Reference) model was employed as a framework to identify the underlying causes of logistical issues. To enhance logistics planning, an innovative demand forecasting model was developed, integrating various statistical techniques and considering the behavior of Peruvian consumers. Additionally, comprehensive analyses of purchase frequencies and order repetitions were conducted to gather key insights into market-specific demand patterns. The implementation of this solution yielded highly promising results. A prioritized list of products (SKUs) was generated to guide the e-commerce channel’s efforts, leading to improved resource allocation and more precise planning. Furthermore, the optimal demand forecasting model was identified for each SKU, enabling more accurate and tailored planning that accounts for the unique characteristics of the Peruvian market. Significant improvements were observed following the implementation of this solution. Not only did it lead to enhanced cost efficiency by mitigating unnecessary inventory accumulation, but it also resulted in a notaBle increase in fill rate and exceptional service levels for end consumers. These outcomes exemplify the positive impact that effective logistics planning can have on the e-commerce channel of a supermarket in Peru, particularly within electronic appliance categories.