Uno de los mayores problemas a los que se enfrenta un e-commerce es la rotura de stock, cuyo impacto en el negocio es mucho más negativo de lo que pudiera imaginarse, especialmente en los tiempos actuales de crecimiento agresivo del mercado online a causa de la pandemia. Ese momento en el que un usuario desea comprar una prenda de ropa de una talla determinada y no la encuentra porque está agotada provoca, por un lado, un sentimiento de frustración para ese potencial cliente, y por otro, una pérdida de oportunidad de venta para la tienda online.
A pesar de los esfuerzos para minimizarlas, tanto por parte de los retailers como de las cadenas de suministro, el ratio de roturas de stock a nivel mundial es de más de un 8%, y fácilmente supera el 10% en productos promocionados. Esas pérdidas de ventas se traducen en una desviación de los objetivos, en la reducción de la satisfacción del cliente y su fidelización, y en el incremento de la probabilidad de que el cliente acabe en la competencia.
De hecho, diversos estudios del sector, como los realizados por la Harvard Business School, coinciden en que ante una situación de rotura de stock, en torno al 9% de los potenciales clientes renunciará directamente a la compra, un 37% comprará un producto de otra marca, y un 21% buscará ese mismo producto en otra tienda online. Y si el caso se repite hasta en tres ocasiones con el mismo cliente potencial, su rechazo y frustración aumentará y un 70% no volvería a intentar comprar más en ese ecommerce a medio plazo.
Esta problemática afecta por igual a grandes empresas y a pymes (a cada una en su proporción). Muchas de ellas conviven con lagunas en el inventario, pero creen que aplicar soluciones implicaría un coste más alto que las potenciales pérdidas; piensan que el usuario acabará comprando un producto similar, le dan escasa importancia al coste que una rotura de stock puede representar para su negocio. Es lógico: al no disponer de las herramientas adecuadas, no pueden tener la perspectiva de lo grande que puede ser el agujero provocado por esa laguna, pero según los datos recopilados por nuestra herramienta uSizy Smart Stock, supone unas pérdidas de ventas potenciales del 11% cada mes.
Imaginemos una tienda online que factura 500.000€ al mes (o 6 millones de euros al año), y para la que el 40% de la facturación se concentra en los dos últimos meses del año (podríamos hablar incluso del 55% contando con las rebajas de enero). Esas pérdidas del 11% representarían que la empresa está dejando de ganar 55.000€ mensuales, o 660.000€ anuales. Si bien, esto puede ser más grave si la rotura de stock tiene lugar en el periodo crítico con mayor volumen de ventas. En este caso, la empresa estaría dejando de facturar 1 millón de euros al año. Y si esto lo llevamos a un ecommerce que factura 50 millones de euros anuales, nos encontramos con que podría estar perdiendo más de 5 millones por este problema, además de generar frustración en sus clientes y poder perder su fidelización.
A estas cifras habría que añadir los costes derivados de la gestión del overstock, esas tallas de determinados productos que no se venden, y que están ocupando un espacio en los almacenes que la compañía necesita emplear para las nuevas colecciones. Por ello, muchas se ven obligadas a venderlos con márgenes de ventas muy bajos, o incluso en ocasiones perdiendo dinero. Y las hay que hasta llegan a destruir enormes volúmenes de sus propios productos porque, por mantener la exclusividad y el prestigio de marca, no pueden permitirse "tirar" los precios. Es sabido que esta práctica es frecuente en firmas como Burberry, Louis Vuitton o Nike, por citar algunas.
Las previsiones de stock que realizan muchas empresas se basan en históricos de datos campañas, temporadas y productos similares de años anteriores. Pero el ecommerce es un sector en el que cada variante que se introduce tiene un gran impacto en los resultados, y actúa como una ola que se puede surfear o te puede aplastar como un tsunami. Lo cierto es que las tiendas desconocen la demanda real que tiene en cada instante un producto y talla determinados, la demanda potencial de un producto y talla que se encuentra en rotura de stock, y las diferencias de conversión en venta entre diferentes tallas de un producto. Es decir, como ya hemos apuntado, se desconoce cuánto volumen de negocio se está perdiendo en ese instante o cuánto se perderá en el futuro por rotura de stock.
La Inteligencia Artificial ayuda a las tiendas 'online' a anticiparse a la demanda
Por suerte, la inteligencia artificial se está posicionando como herramienta clave para invertir esta situación, y un ejemplo de lo que se puede conseguir utilizando la herramienta adecuada lo tenemos en uSizy Smart Stock: su tecnología basada en sistemas de predicción, algoritmos y machine learning puede analizar la demanda en tiempo real y los ratios de conversión y conocer el ritmo de agotamiento de stock en cada talla de cada producto, teniendo en cuenta factores estacionales, promocionales, etc. De este modo, es capaz de mostrar al ecommerce cuánto negocio está perdiendo diariamente desde cada talla de cada producto a cada grupo de tallas, así como cuánto negocio se perderá en los próximos días o meses de la misma manera, o cuántos productos y tallas están en peligro de overstock.
Con esta valiosa información, las empresas pueden anticiparse a esos escenarios y preparar sus campañas y temporadas gestionando su inventario con una estrategia más inteligente que evita perder importantes oportunidades de venta y mejorar los resultados de negocio.
