De
todos es sabido, que predecir lo que los consumidores comprarán
dentro de seis meses es una ciencia imperfecta y que no se
tiene suficiente inventario en el estilo, color o tamaño,
o se tiene demasiado producto equivocado. Si no hay suficiente
producto adecuado, se pierden ventas; y si hay mucho producto
equivocado, hay que rebajar precio más allá de
lo planificado por el comprador. Si pudiéramos vaticinar
el futuro, los tiempos largos no importarían. Por otra
parte, si los tiempos fuesen muy cortos, un vaticinio inexacto
no importaría. Se necesita mayor comprensión
de los efectos sobre los márgenes brutos de producto
en bodega y menos rebajas de precio.
Un estudio de caso
de [TC]• utilizando el Simulador de
Sourcing con costos de manufactura, costos de logística
y tiempos de entrega de varios países en el Caribe y China,
ha ayudado a cuantificar el efecto sobre los márgenes
brutos al por menor. En la tabla a continuación, utilizando
datos públicos, se puede usar un estudio de caso para
cuantificar los beneficios de tiempos de entrega cortos.
Utilizando la herramienta
de simulacro, pueden medirse el efecto sobre porcentaje de
provisión del minorista, ingresos
por ventas al por menor, vueltas al inventario, margen bruto
y GMROI. El precio de venta al por menor de la camisa de vestir
es de $12.00 y se vende durante una temporada de 13 semanas,
en 5 colores y tamaños. Las cantidades planificadas son
60,000 unidades, y lo que reste al final de la temporada se liquida
o vende a un precio muy bajo. Para los proveedores que tienen
un tiempo de entrega de 10 semanas no es posible volver a entregar
esta camisa durante la temporada. Para proveedores con tiempo
de 3-5 semanas, pueden arreglarse dos reabastecimientos. En el
ejemplo de Estados Unidos, un tiempo de 2 semanas permite 3 reabastecimientos
durante la temporada de 13 semanas. La predicción es incierta
y en el primer caso, la demanda resultó ser 15% menor
que las cantidades planificadas. La tabla a continuación
muestra los resultados. Los tiempos menores tuvieron la mejor
actuación de “en existencia”, porque pudieron
reaccionar a la inexactitud del vaticinio, pero los costos más
bajos de China tuvieron el
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forecast perfectly into the future,
long lead-times would not matter. On the other hand, if the lead-times
were very short, an inaccurate forecast would not matter. A better
understanding of the effect on gross margin of improved in-stocks
and fewer markdowns are needed.
A
[TC]• case
study using the Sourcing Simulator with manufacturing costs,
logistics cost and lead times from several countries in the
Caribbean and China has helped to quantify the effect on retail
gross margins. In the table below, using public data a case
study can be used to quantify the benefits of short lead times.
Using the simulation tool, the effect on retail in-stock %,
retail sales revenue, inventory turns, gross margin and GMROI
can be measured. The retail price of the dress shirt is $12.00
and it is sold for a 13-week season in 5 colors and 5 sizes.
The planned quantities are 60,000 units and whatever is left
over at the end of the season is liquidated or sold off at a
very low price. For the sources that have a 10-week lead-time
it is not possible to replenish this shirt during the season.
For the sources with a 3-5 week lead-time, 2 replenishments can
be managed. In the US example, a 2-week lead-time allows for
3 replenishments during the 13-week season. The forecast is uncertain
and in the first case, the demand turned out to be 15% less than
the planned quantities. The table below shows the results. The
shortest lead-times had the best in-stock performance, because
they were able to react to the forecast inaccuracy, but the cheapest
cost from China had the best gross margin (but not the best return
on investment). |
