22 de enero de 2025 • Lectura de 4 minutos
Autora: Phyllis Jackson, Gerente Sénior, Marketing de EE. UU., UPS

Puntos Clave

• Priorizar la visibilidad de la cadena de suministro puede mejorar las relaciones y otorgar a los mayoristas un mayor control sobre los datos de demanda y su interpretación.
• Incluir datos del punto de venta (POS) en lugar de basarse únicamente en modelos de datos históricos puede mejorar la precisión de las previsiones en un 11.2%.¹
• La planificación de escenarios puede reducir los errores de previsión en un 20%, lo que da lugar a niveles de inventario más precisos.²

Las Cadenas de Suministro Impulsadas por la Demanda Ofrecen Oportunidades a los Mayoristas

Las empresas mayoristas están entrando en una nueva era. La época en la que se preveían las necesidades de productos a partir de datos limitados está dando paso a una nueva era en la que los mayoristas tienen acceso a señales de demanda que pueden utilizar para optimizar sus operaciones y colaborar mejor con los socios de la cadena de suministro.

Una cadena de suministro impulsada por la demanda es una estrategia del sector que se enfoca en adaptarse a los indicios de cambios en el interés de los clientes, lo que se conoce como señales de demanda. Cuando la cadena de suministro reacciona a estas señales, puede volverse más ágil y receptiva a las fluctuaciones en tiempo real. Este enfoque dinámico puede generar una mayor eficiencia, menos desperdicio de productos y, en última instancia, una mayor satisfacción del cliente, en lugar de confiar únicamente en datos históricos de ventas limitados.

Por ejemplo, supongamos que un comercial viral de una marca de ropa está impulsando las ventas de suéteres de invierno. El mayorista que interpreta esta señal de demanda en las redes sociales puede colaborar con los minoristas y los fabricantes para garantizar que el inventario se optimice con el fin de satisfacer la demanda y superar a la competencia. En el pasado, los fabricantes solo disponían de las cifras de ventas anteriores de lo que realmente se había vendido para tomar decisiones sobre la demanda.

Mediante la adopción de métodos desarrollados por expertos o plataformas tecnológicas para interpretar y utilizar las señales de demanda, los mayoristas se convierten en traductores de datos. Según Charles Cawthorn, Director Estratégico de UPS, pueden utilizar esta información para mejorar los resultados de su negocio y fortalecer sus relaciones con los fabricantes y minoristas.

“Cuando los mayoristas, los fabricantes y los minoristas disponen de la misma información, pueden coordinar sus acciones y minimizar el impacto de costosas interrupciones y situaciones imprevistas”, señala Cawthorn.

Básicamente, la traducción de datos es una forma de mostrar la predicción de la demanda de una manera que resulte más fácil de entender para los socios comerciales.

Señales de la Cadena de Suministro que Todo Mayorista Debe Conocer

Hace menos de una década, más del 70 % de los mayoristas se basaban en datos históricos de ventas y promedios móviles para proyectar la demanda.³ Hoy en día, limitarse a esos datos supone perder la oportunidad de realizar previsiones más precisas.

Y eso puede obstaculizar el crecimiento.

“Las ineficiencias, el exceso de existencias, la baja rotación de inventario y el inventario sin salida pueden afectar a la posición competitiva de un negocio mayorista”, explica Cawthorn.

Por eso, es importante que los mayoristas vean más allá de las señales tradicionales de demanda, como el desempeño histórico, y consideren otros factores.

“Recomendamos que los mayoristas amplíen los datos de demanda que tienen en cuenta e incluyan análisis internos y externos”, comenta Cawthorn. “Esta combinación puede ayudar a coordinar las decisiones de la cadena de suministro del mayorista con los patrones de demanda en tiempo real”.

Las tres señales de demanda fundamentales para la planificación de la demanda de inventario son las siguientes:

• Datos de clientes minoristas (en la tienda y en el punto de venta)
• Rendimiento de productos de cola larga
• Puntos de referencia de la competencia

Datos de clientes en la tienda y en el punto de venta (POS)

Los datos de los puntos de venta (POS) de los clientes en tiendas y en el comercio electrónico suelen ser una mina de oro de información que puede utilizarse para mejorar las previsiones de demanda y optimizar el inventario de los clientes minoristas en todas las temporadas.

Las señales de demanda de los POS incluyen las siguientes:

• Productos de venta rápida y lenta
• Tasas de abandono del carrito
• Consultas de búsqueda
• Revisiones de productos y servicios
• Horas pico de compra

Estas señales proporcionan una perspectiva en tiempo real de las tendencias de ventas y favorecen una toma de decisiones más acertada y fundamentada sobre los niveles de inventario y los pedidos de fabricación. Por lo general, contar con mejor información se traduce en mejores resultados para todos. De hecho, el uso de datos de POS en lugar de modelos históricos más tradicionales puede mejorar la precisión de las previsiones de demanda minorista en un 11.2%.¹

La Utilidad de los Datos de Demanda de Cola Larga

¿Qué son los productos de cola larga? Son productos que se venden en pequeñas cantidades de forma individual, pero que, en conjunto, representan un gran porcentaje de la demanda. Desempeñan un papel importante en el mantenimiento de las ventas minoristas. La recopilación de datos de cola larga puede ayudar a mejorar las previsiones y a detectar las tendencias de consumo en sus primeras etapas.

Comprender qué productos de larga cola utilizan los minoristas en función de tendencias concretas puede ayudar a los mayoristas a prepararse mejor. Acertar en esto puede ser muy provechoso, ya que, según algunas estimaciones, los datos de ventas minoristas de cola larga pueden ayudar a los mayoristas a alcanzar una tasa de cumplimiento de hasta el 99.6%.⁴ Y cuanto mejor sea la tasa de cumplimiento, mayores serán las posibilidades de reducir los desabastecimientos y los pedidos pendientes.

El Valor de Comparar a los Competidores

Los mayoristas también pueden recopilar datos valiosos mediante el análisis de la competencia. El ejercicio puede ayudar a destacar las fortalezas, debilidades y áreas de mejora de la eficiencia de la empresa. Por ejemplo, si una empresa no ha realizado un análisis competitivo en los últimos cinco años, es probable que desconozca cómo se han adaptado sus competidores a los problemas de la cadena de suministro derivados de la COVID, el impacto de las tarifas y los cambios en las expectativas de los clientes, lo que podría ayudarla a mejorar sus operaciones.

“Muchas cosas han cambiado en la cadena de suministro desde la COVID”, afirma Cawthorn. “Los mayoristas que realizan un análisis de la competencia pueden ver cuál es su posición en su sector y qué soluciones podrían estar pasando por alto, incluidas aquellas que pueden ayudar a mejorar la eficiencia y reducir los costos”.

Cómo Pueden Utilizar los Mayoristas las Herramientas de Traducción de Datos

Encontrar las herramientas adecuadas para convertir los datos en acciones concretas puede ayudar a optimizar las operaciones y también a fortalecer las relaciones fundamentales con los fabricantes y minoristas.

“Convertirse en traductor de datos genera confianza”, afirma Cawthorn. “Creo que ofrece a todos los integrantes de la cadena —fabricantes, mayoristas, minoristas y consumidores— más posibilidades de éxito”.

Aproveche el Análisis Avanzado y la IA

La IA y el análisis avanzado se han convertido en herramientas imprescindibles para los mayoristas, ya que permiten recopilar, interpretar y generar información útil a partir de los datos de demanda con una enorme eficiencia. Esta información puede ayudarle a equilibrar el inventario, y reducir así el costoso exceso de unidades de almacenamiento (SKU), al tiempo que se mantienen las existencias suficientes para adaptarse a las necesidades de los minoristas.

Por ejemplo, los mayoristas pueden utilizar la IA para integrar una amplia gama de datos (cifras históricas de fabricantes y minoristas, datos históricos internos, patrones climáticos, tendencias en las redes sociales e impactos geopolíticos) en la traducción de la demanda, lo que les proporciona a ellos y a sus socios una perspectiva avanzada de la demanda futura.

Configure la Segmentación de Clientes

Los mayoristas que segmentan a los clientes en públicos según ciertas características tienen más probabilidades de encontrar matices que les den una ventaja sobre los competidores que ven a sus clientes como un grupo uniforme.

Un mayorista podría segmentar a sus minoristas en función de las siguientes categorías:

• Región/ubicación
• Características del negocio, como la estructura organizacional, el rendimiento, el sector, los ingresos y el tamaño
• Historial de compras y comportamientos de compra para perfeccionar el inventario de productos

Por ejemplo, un mayorista textil puede segmentar a sus clientes según la cantidad de productos que compran por temporada o incluso por año. Este nivel de segmentación puede ayudar a definir precios especiales o promociones de nuevos productos. La información obtenida a través de la segmentación puede servirle para comprender cómo podría fluctuar la demanda con el tiempo y cómo adaptar su estrategia de inventario para satisfacerla.

¿El resultado? Una mejor previsión que ayuda a eliminar costosos errores de inventario. Los mayoristas que utilizan la segmentación han mejorado sus previsiones de inventario hasta en un 15%, lo que ha supuesto un aumento del 2% en el margen de beneficio.⁶

Manténgase Proactivo y Preparado con la Planificación de Escenarios

La demanda puede cambiar por muchas razones:

• Ciclos estacionales
• Productos que se vuelven virales en las redes sociales
• Actividad geopolítica
• Tarifas
• El clima y otros factores

La planificación de escenarios ayuda a analizar cómo eventos como estos pueden afectar la demanda. La planificación de escenarios permite a los mayoristas analizar el movimiento de mercancías, cómo adaptarse y los posibles costos.

Por ejemplo, con la planificación de escenarios, un mayorista de ropa podría realizar una simulación para ver cómo una ola de frío imprevista podría afectar al inventario existente y si las existencias actuales satisfarían las necesidades de los minoristas. La información verificaría si hay suficiente inventario para satisfacer la demanda repentina o sería una señal para que los mayoristas pidieran más productos a los fabricantes en función de los datos de demanda históricos y en tiempo real.

El uso de la planificación de escenarios como traductor de la demanda puede reducir los errores de previsión de un mayorista en un 20%, lo que se traduce en niveles de inventario más precisos.²

Supere a la Competencia con UPS

Los mayoristas que priorizan la visibilidad de la cadena de suministro pueden convertirse en traductores de la demanda, al aprovechar información útil para proporcionar más valor a sus socios de la cadena de suministro, lo que les permite superar a sus competidores.

Sin embargo, desempeñar el papel de traductor de la demanda exige un nivel de tecnología y pericia que muchos mayoristas querrían tener, pero se necesitan más talentos para lograrlo. Por ejemplo, McKinsey informa que el 95% de los distribuidores están considerando utilizar la IA en sus operaciones, pero solo el 30% de ellos cuenta con el talento necesario para ampliar sus esfuerzos en este sentido.⁵

En el caso de los mayoristas que desean asumir el papel de traductores de la demanda, el socio logístico adecuado puede aportar valor a la cadena de suministro. UPS puede analizar sus operaciones actuales y definir recomendaciones para conectarlo con los recursos adecuados, incluida la red de socios externos verificados de UPS.

² “Estudio de caso de IA: Danone reduce el error de previsión y la pérdida de ventas en un 20 y un 30 por ciento, respectivamente, y logra una mejora del ROI de 10 puntos en las promociones con el aprendizaje automático”, Mejores prácticas de inteligencia artificial, consultado el 12 de septiembre de 2025.
³ “Los mayoristas luchan por adaptarse a los nuevos patrones de demanda de los consumidores”, Supply Chain Dive, consultado el 11 de septiembre de 2025.
⁴ “Previsión de la larga cola y la demanda intermitente”, ToolsGroup, consultado el 11 de septiembre de 2025.
⁵ “Aprovechar el poder de la IA en las operaciones de distribución”, McKinsey & Company, consultado el 15 de noviembre de 2024.
⁶ “Segmentación de la demanda: Una talla no sirve para todos" Optimact/Xeleos, consultado el 11 de septiembre de 2025.

Los resultados y las opciones individuales variarán. UPS no promete ningún resultado específico en este documento, sino que proporciona solo ejemplos de resultados basados en determinadas experiencias de clientes de UPS.