Pronóstico de demanda y establecimento de inventarios de pedidos por campaña de joyas de fantasía en compañía dedicada a la venta directa

Abstract

DML es una compañía dedicada a la venta directa. Esta se encuentra en Perú, Colombia, Ecuador, Bolivia y Guatemala. En el 2018 en Perú se obtuvo el 45% de ventas de todos los países donde se encuentran, quedando así en el primer lugar del nivel de ventas. En Perú DML cuenta con 7 líneas de productos. Para el 2018 las 3 líneas que más ventas tuvieron fueron: Ropa exterior, hogar y joyería respectivamente con 40%, 32% y 10%. Las dos primeras líneas cuentan con modelos de pronósticos por campaña, sin embargo, para la línea de joyería no se tiene ninguna. Por ello también para esta categoría, en el mismo año se presentaron costos por pedir de más de 7 millones de soles y costos por pedir de menos de 4.4 millones de soles. DML vende los productos por campañas. Se tienen 18 campañas por año. La mayoría de los productos ofrecidos por campaña son nuevos y solo el dos por ciento se vuelve a vender. En este contexto usar modelos de pronósticos de series de tiempo no es correcto ya que no se cuenta con suficiente información histórica de la demanda de los productos ofrecidos por campaña. Por otro lado, sí se podría usar algoritmos de machine learning como random forest. Para validar los resultados del modelo de pronóstico se hace uso de MAPE y se valida también mediante pruebas de hipótesis si la media o mediana de la diferencia en los valores pronosticados y reales son iguales o diferentes de cero. Mediante la implementación del nuevo modelo de pronóstico y la ejecución de newsvendor se demostró mejoras en los costos por pedir de más y de menos del año 2018 al 2019. El costo de oportunidad total se redujo en 7.9 millones de soles. La utilidad bruta para el 2019 mejoró en 665,105 soles con un capital inversión en los productos de 11 millones de soles menos y teniendo para el 2019 casi la misma de cantidad de SKU’s ofrecidos al mercado.

DML is a company dedicated to direct sales. Ther are in Peru, Colombia, Ecuador, Bolivia and Guatemala. In 2018, Peru obtained 45% of sales of all the countries where they are located, thus placing it in first place in terms of sales. In Peru DML has 7 product lines. For 2018, the 3 lines that had the most sales were: Outerwear, home and jewelry respectively with 40%, 32% and 10%. The first two lines have forecast models per campaign, however, for the jewelry line there is none. Therefore, also for this category, in the same year there were ordering costs of more than 7 million soles and ordering costs of less than 4.4 million soles. DML sells products by campaigns. There are 18 campaigns per year. Most of the products offered per campaign are new and only two percent are resold. In this context, using time series forecasting models is not correct since there is not enough historical information on the demand for the products offered per campaign. On the other hand, machine learning algorithms such as Random Forest could be used. To validate the results of the forecast model, MAPE (mean absolute percentage error) is used and it is also validated through hypothesis tests if the mean or median of the difference in the predicted and actual values are equal to or different from zero. Through the implementation of the new forecasting model and the execution of newsvendor, improvements were demonstrated in the costs of over and under-ordering from 2018 to 2019. The total opportunity cost was reduced by 7.9 million soles. The gross profit for 2019 improved by 665,105 soles with a capital investment in the products of 11 million soles less and having for 2019 almost the same number of SKUs offered to the market.