Herramientas de Business Intelligence para la mejora y la diferenciación de la empresa: Tres perfiles, tres usos

"La democratización del Business Intelligence y de la analítica de negocio es, hoy, un hecho comprobable. La adopción de sistemas BI por parte de pequeñas y medianas empresas, y la aplicación de herramientas propias de la inteligencia de negocios a otros ámbitos son una prueba de cómo el Business Intelligence, en los últimos tiempos, ha logrado rebasar sus cotas naturales de implantación deviniendo un aliado con jurisdicción prácticamente universal, al alcance de todos".

Herramientas de Business Intelligence para la mejora y la diferenciación de la empresa: Tres perfiles, tres usos.

¿Quién toma decisiones en su empresa? ¿Cuándo lo hace? ¿Dónde está cuando decide? En muchas empresas ya es posible responder a estas cuestiones con la palabra "todo", todo el mundo, en todo momento y lugar. Y sin embargo, a pesar de la creciente inversión en herramientas Business Intelligence, las tasas de adopción parecen no despegar y resistirse a alzar ese veinte por ciento en el que llevan estancadas unos años ya.

Esta obstinación en una cifra que no asciende cuando debería hacerlo tiene una explicación muy sencilla. La mayoría de usuarios de negocio son relativamente nuevos en su interacción con BI, todavía son más los que se encuentran con dificultades a la hora de emplear dashboards o cualquier otro tipo de herramientas business intelligence.


Pero hay que superar esta barrera. Los trabajadores de primera línea necesitan poder beneficiarse de las capacidades que la tecnología dashboard les facilitan. Gerentes de las tiendas, vendedores, jefes de equipo del centro de llamadas, responsables de almacén, operarios de picking, son perfiles muy diferentes entre sí pero cuyas tareas tienen algunos ingredientes comunes:

1. La demanda de agilidad.

2. La cercanía al cliente.

3. La necesidad de poder obtener información precisa y de calidad en cuestión de segundos.

Ser capaz de entregar datos interactivos a todos estos roles, con la comodidad del soporte que ofrece el cuadro de mando, supone impulsar a la organización y lograr que el avance de todos sus componentes se produzca en la misma dirección.

No valerse de herramientas Business Intelligence obligaría a que cada usuario de negocio tuviese que buscar la información por sus propios medios, emplear un tiempo precioso en preparar y analizar los datos (por lo que se duplicarían esfuerzos), y, lo más arriesgado, trabajar con su propia versión de la verdad. El resultados sería lo más parecido al caos:

1. Generación de información contradictoria por parte de los usuarios.

2. Diferentes departamentos gestionando la empresa en diferentes direcciones.

3. Falta de acceso a la información realmente necesaria para llevar a cabo un trabajo eficaz.


Casos de uso de las herramientas Business Intelligence en los negocios.

1. El comercial itinerante: Los agentes de ventas no suelen permanecer en la oficina, sino que su lugar está fuera. pasan mucho tiempo en la carretera y, en sus desplazamientos, tienen la necesidad de trabajar en lugares con acceso limitado a la red. Es difícil para ellos para tener éxito cuando los datos que necesitan no están a su alcance. Su principal limitación es el acceso a la información, porque cuando están fuera con un cliente, necesitan ser autosuficiente y capaz de acceder a todos los datos que les ayudarán a cerrar la venta.

La falta de visibilidad o los errores de precisión en los niveles de existencias o los plazos de entrega pueden costar un cliente. La fuerza comercial requiere:

•Interfaces fáciles de usar.

•Acceso ilimitado a la información, a través de herramientas Business Intelligence, incluso cuando están fuera de línea o se encuentran con problemas de ancho de banda.

•Movilidad garantizada, para poder interactuar con cualquier contenido incluso a través del móvil si fuese preciso.

•Posibilidad de personalización del dashboard, para un manejo óptimo que impulse su eficiencia.

No es sólo su labor individual sino que, en lo que a herramientas Business Intelligence se trata, en este área también se puede ver comprometida la imagen de la empresa.

2. El encargado de inventario: La gestión de inventario se optimiza con la introducción de herramientas Business Intelligence a la vez que la eficiencia de toda la cadena de suministro se ve impulsada por el apoyo tecnológico. Este tipo de herramientas permite optimizar la gestión de los niveles de inventario para evitar la pérdida de ventas o un exceso de oferta, que también sería perjudicial para los resultados del negocio; proporcionando a los vendedores externos una mayor visibilidad del rendimiento del producto.

Como consecuencia de todo ello, el nivel gerencial adquiere la capacidad de tomar decisiones más oportunas, al basarse en un conjunto común de datos de confianza debidamente actualizados. Tener todo el conocimiento del BI al alcance de la mano equivale a optimizar la precisión con la que se lleva a cabo el seguimiento del inventario en toda la cadena de suministro, desde el momento en que se genera el pedido hasta que llega al consumidor o al establecimiento, y pasando por todo el recorrido a través de centros de distribución y logísticos.

3. El responsable de tienda: El surtido de productos de los establecimientos comerciales hoy día no siempre se repone en base a la demanda real, ya que ello sería ir por detrás de las necesidades de los consumidores, sino que suele llevarse a cabo en función de la previsión de la demanda.

Yendo más lejos todavía, se encuentra el ejemplo de Inditex, donde, por ejemplo, el caso de un de sus buques insignia, Zara, muestra que también es posible basarse en herramientas business intelligence para poner en práctica una estrategia pull extrema.

En su caso, los centros logísticos son los que deciden cuántas unidades y de qué (y en qué tallas, qué colores y qué modelos) se pondrán a disposición del público en cada tienda. Generalmente no suelen ser más de una docena de artículos por SKU, ya que dos días diferentes de cada semana se reciben nuevos productos.

Los responsables de tienda, en un sólo paseo por la superficie del establecimiento reciben en su tablet datos actualizados al segundo de todas las prendas colgadas en las estanterías, si una se ha vendido, el sistema la identifica inmediatamente para que en el almacén se conozca la demanda. Si un artículo está colocado en un lugar que no le corresponde, el encargado de tienda rápidamente recibe el aviso en su dashboard.

El control como último objetivo.

Lo que antes llevaba días y requería de bastante mano de obra, por ejemplo, hacer inventario tras recibir cada nuevo pedido, ahora se puede hacer en minutos. De esta forma, la flexibilidad y el servicio al cliente óptimo están asegurados, mientras que a productividad de los trabajadores se ve impulsada por la tecnología. Cuando el control y la optimización de la reposición es controlado por la inteligencia empresarial es posible:

1. Mejorar la precisión de las predicciones operativas.

2. Identificar los artículos con menor índice de rotación, los que peor funcionan.

3. Prever las situaciones de exceso de stock y/o necesidades de stock de seguridad.

4. Asegurar la exactitud de los datos de inventario.

5. Gestionar la reposición de los productos en base al comportamiento de compra de los clientes.

Conclusión.

Contar con herramientas formativas especializadas y al alcance de todos también ha contribuido a dar a conocer las ventajas de la inteligencia de negocio más allá de su ámbito de aplicación tradicional.

A todo ello, por supuesto, tendríamos que sumar las exigencias de un mercado cada día más fragmentado, con mayor competencia y en constante evolución en lo que se refiere a las demandas de los consumidores.

En conclusión, más cantidad y variedad de datos que requieren ser analizados, tecnologías más accesibles y asequibles, y herramientas ajustadas a las necesidades concretas de cada sector son, a grandes rasgos, los ingredientes básicos de la fórmula del éxito y la democratización del Business Intelligence.

Fuente: Lantares

Mejora continua, eficacia y eficiencia en la cadena de suministro: La importancia del análisis predictivo y la visibilidad

"La revolución tecnológica ha alterado, y continuará alterando los ecosistemas de negocios, pero también todos los procesos en las distintas esferas de la sociedad".

Mejora continua, eficacia y eficiencia en la cadena de suministro: La importancia del análisis predictivo y la visibilidad.

En el complejo y cambiante escenario empresarial actual a los negocios no les queda otra opción que hacerse más fuertes. Es un aspecto relacionado con la estrategia, pero no deja de ser también una cuestión de arquitectura. La mayoría de las empresas se han dado cuenta de que necesitan un replanteamiento en cuanto a:

1.La forma en que se relacionan con sus clientes.

2. La velocidad a la que entregan sus productos y servicios.

3. El modo de enfocar la innovación.

4. Su capacidad de resistencia.

5. La fiabilidad de sus operaciones y la seguridad de sus procesos.

Antes de hablar de análisis predictivo en el entorno de supply chain, es preciso tener garantizada la visibilidad de extremo a extremo. Aprovisionamiento, logística de entradas, almacén, inventario, fabricación, cumplimiento de pedidos, transporte, distribución...

Cada proceso se conecta con el anterior y el posterior y, en cada fase, intervienen diferentes componentes. Es lo que se conoce como cadena de suministro extendida, un flujo continuo de materiales e información en el que, un retraso o fallo en cualquier punto, se propaga a través del sistema impidiendo una ejecución eficiente. Cuando se consigue una buena sincronización de todos los datos y todos los elementos de este sistema de red se puede hablar de un supply chain maduro.

En él, el intercambio de información se da en condiciones de acceso, velocidad, calidad y seguridad suficientes y la cooperación es activa, comprometida y se extiende incluso al diseño de productos. Es en este entorno en el que ya se puede empezar a hablar de previsión de futuro.

Al llegar a este nivel, las organizaciones deben plantearse el introducir el análisis predictivo avanzado. Tomar esta decisión hace que, muy pronto, comiencen a verse los primeros frutos: a. Previsiones a largo plazo que permiten evaluar si los clientes seguirán necesitando el producto ofrecido b. Conocimiento sobre la estabilidad de los proveedores, que permite tomar decisiones para asegurar que se dispone de los recursos críticos necesarios.

Por supuesto, el secreto de una buena previsión es la actualización continua, ya que cada minuto, cada transacción, cada operación o cada ciclo de proceso, deja datos nuevos que pueden ser contenedores de información crítica para el futuro de negocio.

Anticipar problemas relacionados con el abastecimiento, realizar inversiones financieras en determinadas plantas y productos, hacerse una idea muy aproximada de las fluctuaciones a las que se someterá la producción real supone ampliar el campo de acción, gracias a ese tiempo precioso que se gana y que hace posible mejorar la capacidad de respuesta.

Al mismo tiempo, el análisis predictivo orientado al corto plazo ha de tener en cuenta una serie de variables en mayor detalle cada etapa del proceso que facilitarán un control directo de la cadena de suministro más efectivo, incluso en las circunstancias más complejas.

Efectos del análisis predictivo en la cadena de suministro

Existen muchas actividades que se pueden mejorar con la aportación del análisis predictivo dentro del ámbito de la cadena de suministro. En concreto, cabría destacar las cinco siguientes aplicaciones:

1. Análisis de la demanda: Facilita el seguimiento contrastado del pronóstico con las ventas reales. Mejora la precisión de los pronósticos, la disponibilidad de productos en tienda y evita la pérdida de ventas. Se apoya en: a.Previsión de la demanda detallada a nivel de punto de venta b. Análisis de la desviación de la previsión real frente al nivel SK c. Pronóstico de integración con los eventos promocionales y días para afinar el pronóstico.

2. Optimización de inventario de productos terminados. Permite tomar mejores decisiones relativas al stock, reduciendo costes e inventario a la vez que se mejora el servicio al cliente. Se basa en: a. Optimización del presupuesto de inventario b. Recomendaciones de nivel de stock de seguridad c. Segmentación de inventario para facilitar la aplicación de estrategias personalizadas por tipo de cliente

3. Análisis para la planificación de reposiciones. Mejora la disponibilidad de producto en los puntos de venta e impulsa los niveles de satisfacción del cliente. Necesita de: a. Planificación integrada con el minorista, el distribuidor y a nivel de canal b. Optimización de la logística de cumplimiento, en especial en lo relativo a las funciones de almacén.

4. Planificación y optimización de redes: Hace posible constatar la idoneidad de las instalaciones de fabricación y almacenamiento. Sus efectos positivos se notan en la reducción de costes de operación fijos y variables. Requiere de: a. Evaluación del número de plantas físicas para la fabricación y almacén y su rendimiento b. Optimización de flujos de materiales para cumplir con la demanda de los diferentes segmentos de clientes en condiciones de ahorro de costes.

5. Análisis predictivo de transportes. Se ocupa de la optimización de las cargas y las rutas de transporte, mejorando la utilización de equipos, la supervisión de contratos y conteniendo los costes totales del flete. Se apoya en: a. Optimización de rutas b. Optimización de programas de embarque c. Cumplimiento legislativo y contractual.

Conclusión.

Las mejoras en la cadena de suministro deben introducirse tanto de abajo hacia arriba, como de arriba hacia abajo. Capturar el valor a corto plazo es tan importante como mantener la visión estratégica.

Por ello, los datos y el análisis predictivo proveen a los responsables del supply chain de ambas perspectivas, facilitándoles la elaboración de respuestas acerca de algunas de las cuestiones que mayor complejidad entrañan, como las que tienen que ver con la forma de prepararse ante los cambios externos, la manera de planificar para proteger la rentabilidad a nivel de producto en caso de fallo de un proveedor clave, las oportunidades de aumentar los ingresos o los modos de proteger los márgenes cuando la demanda cae.

Fuente: Lantares

Repensando y adaptando el negocio para ser más competitivos: Cómo optimizar la distribución al estilo de la marca "Zara"

"Las cadenas de moda de más éxito han aprendido a optimizar las decisiones operacionales relacionadas con tres áreas clave: la distribución, los proveedores y el diseño".

Repensando y adaptando el negocio para ser más competitivos: Cómo optimizar la distribución al estilo de la marca "Zara".

Felipe Caro, de la Universidad de California en Los Ángeles, y Víctor Martínez de Albéniz, del IESE, han analizado los modelos de toma de decisiones que utilizan distribuidores de moda rápida como Zara para identificar las mejores prácticas.

Decisiones de distribución.

Si durante toda la temporada la distribución ha de garantizar la reposición del género en cada una de las tiendas para evitar que los productos con una gran salida se agoten, esto es aún más importante en la temporada de rebajas.

Gracias a un sistema centralizado de gestión del inventario, las empresas envían género a las tiendas siempre que lo necesitan, mientras que los modelos de inventario de dos niveles les permiten responder rápidamente a la demanda.

Zara ha introducido otro elemento novedoso en su modelo de distribución: Si en una de sus tiendas ya no quedan las tallas más vendidas de una prenda, la retira de las estanterías.

Esto exige que en las decisiones de distribución se contemplen los envíos de las prendas sobrantes entre los diferentes establecimientos, de forma que el máximo de tiendas dispongan de todas las tallas de un producto. Con este sistema las ventas pueden aumentar hasta en un 4%.

También es de suma importancia mantener un nivel adecuado de inventario, ajustándolo según las distintas fases de la temporada. Si las existencias se agotan pronto, habrá poco margen para optimizar.

Decisiones sobre proveedores.

Todo lo relacionado con los pedidos a los proveedores tiene una enorme incidencia en la distribución y las ventas. En este sentido, uno de los grandes retos es gestionar el riesgo de realizar un pedido demasiado grande o quedarse corto en relación con la demanda.

Al centrarse en el aspecto cantidad/suministro y no en la demanda global, muchas empresas suelen pasar por alto que las ventas se producen en una cadena de tiendas.

El modelo multicompra es idóneo para aquellas empresas con un lead time más corto. Además, ofrece la posibilidad de ajustar las previsiones en función de los primeros datos de ventas y producir más cuando la demanda resulta ser alta.

La mejora de las previsiones a partir de esos datos iniciales es fundamental, pues permite comprar más género cuando es necesario y poder responder así a la futura demanda.

Decisiones de diseño.

Las decisiones en el campo del diseño exigen un buen conocimiento del comportamiento y las preferencias de los consumidores respecto a una colección.

El acierto se logra equilibrando el atractivo de la colección para el consumidor, los costes asociados a una mayor variedad de oferta y el aprendizaje que generan las novedades introducidas durante la temporada.

En el contexto de la moda rápida, distribuidores como Zara sacan el mayor partido de esas oportunidades analizando qué vende y qué no en lugar de limitarse a ir sobre seguro.

Para dar con la colección óptima se pueden emplear diversos modelos de consumo, basados en la colección global, el inventario o las ventas.

Uno de los más interesantes es el basado en índices. El surtido se adapta a lo largo de cada temporada según sean los productos con los índices más altos, definidos en función de proyecciones de demanda.

Nuevas áreas de decisión.

Los procesos cambian y mejoran con el paso del tiempo, lo que implica la adaptación de los modelos existentes.

Entre los nuevos retos que afrontan las empresas de distribución se encuentran la gestión de colecciones dinámicas y novedades, la gestión del espacio en las tiendas y la del diseño y las compras durante la temporada. Todos ellos precisan de técnicas de optimización dinámica más complejas.

Según los autores, los modelos de la teoría de juegos podrían servir para entender mejor las relaciones estratégicas entre los distribuidores. Aunque los cambios continuos en la oferta son aparentemente beneficiosos para un distribuidor de manera aislada, la competencia podría derivar en una guerra comercial que lleve a una espiral de lanzamientos. El resultado sería que todas las cadenas verían aumentar sus costes pero no necesariamente su cuota de mercado.

Fuente: Felipe Caro y Víctor Martínez de Albéniz Margalef /IESE Insight

Procesos de mejora continua y búsqueda de la excelencia: Cómo optimizar la distribución empresarial al estilo de Zara

"Las cadenas de moda de más éxito han aprendido a optimizar las decisiones operacionales relacionadas con tres áreas clave: la distribución, los proveedores y el diseño".

Procesos de mejora continua y búsqueda de la excelencia: Cómo optimizar la distribución empresarial al estilo de Zara.

Felipe Caro, de la Universidad de California en Los Ángeles, y Víctor Martínez de Albéniz, del IESE, han analizado los modelos de toma de decisiones que utilizan distribuidores de moda rápida como Zara para identificar las mejores prácticas.

Decisiones de distribución.

Si durante toda la temporada la distribución ha de garantizar la reposición del género en cada una de las tiendas para evitar que los productos con una gran salida se agoten, esto es aún más importante en la temporada de rebajas.

Gracias a un sistema centralizado de gestión del inventario, las empresas envían género a las tiendas siempre que lo necesitan, mientras que los modelos de inventario de dos niveles les permiten responder rápidamente a la demanda.

Zara ha introducido otro elemento en su modelo de distribución: si en una de sus tiendas ya no quedan las tallas más vendidas de una prenda, la retira de las estanterías.

Esto exige que en las decisiones de distribución se contemplen los envíos de las prendas sobrantes entre los diferentes establecimientos, de forma que el máximo de tiendas dispongan de todas las tallas de un producto. Con este sistema las ventas pueden aumentar hasta en un 4%.

También es de suma importancia mantener un nivel adecuado de inventario, ajustándolo según las distintas fases de la temporada. Si las existencias se agotan pronto, habrá poco margen para optimizar.

Decisiones sobre proveedores.

Todo lo relacionado con los pedidos a los proveedores tiene una enorme incidencia en la distribución y las ventas. En este sentido, uno de los grandes retos es gestionar el riesgo de realizar un pedido demasiado grande o quedarse corto en relación con la demanda.

Al centrarse en el aspecto cantidad/suministro y no en la demanda global, muchas empresas suelen pasar por alto que las ventas se producen en una cadena de tiendas.

El modelo multicompra es idóneo para aquellas empresas con un lead time más corto. Además, ofrece la posibilidad de ajustar las previsiones en función de los primeros datos de ventas y producir más cuando la demanda resulta ser alta.

La mejora de las previsiones a partir de esos datos iniciales es fundamental, pues permite comprar más género cuando es necesario y poder responder así a la futura demanda.

Decisiones de diseño.

Las decisiones en el campo del diseño exigen un buen conocimiento del comportamiento y las preferencias de los consumidores respecto a una colección.

El acierto se logra equilibrando el atractivo de la colección para el consumidor, los costes asociados a una mayor variedad de oferta y el aprendizaje que generan las novedades introducidas durante la temporada.

En el contexto de la moda rápida, distribuidores como Zara sacan el mayor partido de esas oportunidades analizando qué vende y qué no en lugar de limitarse a ir sobre seguro.

Para dar con la colección óptima se pueden emplear diversos modelos de consumo, basados en la colección global, el inventario o las ventas.

Uno de los más interesantes es el basado en índices. El surtido se adapta a lo largo de cada temporada según sean los productos con los índices más altos, definidos en función de proyecciones de demanda.

Nuevas áreas de decisión.

Los procesos cambian y mejoran con el paso del tiempo, lo que implica la adaptación de los modelos existentes.

Entre los nuevos retos que afrontan las empresas de distribución se encuentran la gestión de colecciones dinámicas y novedades, la gestión del espacio en las tiendas y la del diseño y las compras durante la temporada. Todos ellos precisan de técnicas de optimización dinámica más complejas.

Según los autores de la investigación, los modelos de la teoría de juegos podrían servir para entender mejor las relaciones estratégicas entre los distribuidores. Aunque los cambios continuos en la oferta son aparentemente beneficiosos para un distribuidor de manera aislada, la competencia podría derivar en una guerra comercial que lleve a una espiral de lanzamientos. El resultado sería que todas las cadenas verían aumentar sus costes pero no necesariamente su cuota de mercado.

Fuente: Felipe Caro; Víctor Martínez de Albéniz Margalef/ IESE Insight

Procesos de mejora continua y búsqueda de la excelencia: Cómo optimizar la distribución empresarial al estilo de Zara

"Las cadenas de moda de más éxito han aprendido a optimizar las decisiones operacionales relacionadas con tres áreas clave: la distribución, los proveedores y el diseño".

Procesos de mejora continua y búsqueda de la excelencia: Cómo optimizar la distribución empresarial al estilo de Zara.

Felipe Caro, de la Universidad de California en Los Ángeles, y Víctor Martínez de Albéniz, del IESE, han analizado los modelos de toma de decisiones que utilizan distribuidores de moda rápida como Zara para identificar las mejores prácticas.

Decisiones de distribución.

Si durante toda la temporada la distribución ha de garantizar la reposición del género en cada una de las tiendas para evitar que los productos con una gran salida se agoten, esto es aún más importante en la temporada de rebajas.

Gracias a un sistema centralizado de gestión del inventario, las empresas envían género a las tiendas siempre que lo necesitan, mientras que los modelos de inventario de dos niveles les permiten responder rápidamente a la demanda.

Zara ha introducido otro elemento en su modelo de distribución: si en una de sus tiendas ya no quedan las tallas más vendidas de una prenda, la retira de las estanterías.

Esto exige que en las decisiones de distribución se contemplen los envíos de las prendas sobrantes entre los diferentes establecimientos, de forma que el máximo de tiendas dispongan de todas las tallas de un producto. Con este sistema las ventas pueden aumentar hasta en un 4%.

También es de suma importancia mantener un nivel adecuado de inventario, ajustándolo según las distintas fases de la temporada. Si las existencias se agotan pronto, habrá poco margen para optimizar.

Decisiones sobre proveedores.

Todo lo relacionado con los pedidos a los proveedores tiene una enorme incidencia en la distribución y las ventas. En este sentido, uno de los grandes retos es gestionar el riesgo de realizar un pedido demasiado grande o quedarse corto en relación con la demanda.

Al centrarse en el aspecto cantidad/suministro y no en la demanda global, muchas empresas suelen pasar por alto que las ventas se producen en una cadena de tiendas.

El modelo multicompra es idóneo para aquellas empresas con un lead time más corto. Además, ofrece la posibilidad de ajustar las previsiones en función de los primeros datos de ventas y producir más cuando la demanda resulta ser alta.

La mejora de las previsiones a partir de esos datos iniciales es fundamental, pues permite comprar más género cuando es necesario y poder responder así a la futura demanda.

Decisiones de diseño.

Las decisiones en el campo del diseño exigen un buen conocimiento del comportamiento y las preferencias de los consumidores respecto a una colección.

El acierto se logra equilibrando el atractivo de la colección para el consumidor, los costes asociados a una mayor variedad de oferta y el aprendizaje que generan las novedades introducidas durante la temporada.

En el contexto de la moda rápida, distribuidores como Zara sacan el mayor partido de esas oportunidades analizando qué vende y qué no en lugar de limitarse a ir sobre seguro.

Para dar con la colección óptima se pueden emplear diversos modelos de consumo, basados en la colección global, el inventario o las ventas.

Uno de los más interesantes es el basado en índices. El surtido se adapta a lo largo de cada temporada según sean los productos con los índices más altos, definidos en función de proyecciones de demanda.

Nuevas áreas de decisión.

Los procesos cambian y mejoran con el paso del tiempo, lo que implica la adaptación de los modelos existentes.

Entre los nuevos retos que afrontan las empresas de distribución se encuentran la gestión de colecciones dinámicas y novedades, la gestión del espacio en las tiendas y la del diseño y las compras durante la temporada. Todos ellos precisan de técnicas de optimización dinámica más complejas.

Según los autores de la investigación, los modelos de la teoría de juegos podrían servir para entender mejor las relaciones estratégicas entre los distribuidores. Aunque los cambios continuos en la oferta son aparentemente beneficiosos para un distribuidor de manera aislada, la competencia podría derivar en una guerra comercial que lleve a una espiral de lanzamientos. El resultado sería que todas las cadenas verían aumentar sus costes pero no necesariamente su cuota de mercado.

Fuente: Felipe Caro; Víctor Martínez de Albéniz Margalef/ IESE Insight