P&G Canadá (equipo de reabastecimiento de Walmart Canadá)
Qué Tan Alto es Alto: Rompiendo el Ciclo de Retroalimentación Negativa en el Reabastecimiento Automatizado
Identificó una falla crítica en el reabastecimiento automatizado de Walmart — $3M de ingresos incrementales en 4 meses.
Trayectoria del fundador · Analista de Reabastecimiento en el equipo de Walmart Canadá de P&G. La experiencia de operador interno sobre la que se construye Clarivant.
El punto de partida
El reabastecimiento de RetailLink de Walmart estaba matando en silencio a las mejores tiendas de P&G. Los productos voluminosos de Femme Care quedaban en la trastienda; el sistema leía las bajas ventas en anaquel como baja demanda, ordenaba menos y desabastecía aún más el anaquel. Las tiendas estrella caían hacia pronósticos semanales de un dígito sobre una demanda que sí existía.
El método
Entre cientos de combinaciones SKU-tienda, construí un algoritmo propio de Disponibilidad en Anaquel en R y KNIME que separaba las bajas ventas por disponibilidad de la baja demanda real, marcando las tiendas cuya caída coincidía con el patrón del ciclo de retroalimentación. Luego propuse un piloto contraintuitivo — sobreabastecer estratégicamente 10–20 productos en ~20 tiendas estrella — y puse mi propio pellejo en juego: si fallaba en un mes, mi gerente y yo rentaríamos una U-Haul y recompraríamos el excedente nosotros mismos.
El resultado
Las tiendas sobreabastecidas se recuperaron en anaquel en dos semanas; Walmart pidió expandir antes de que terminara el mes. Escalado a todo Canadá y luego a Shaving — la línea de mayor margen de P&G — generó $3M de ingresos incrementales en 4 meses (+4% en cada categoría) y redujo los desabastos 10%, todo por corregir una falla existente de automatización, sin productos nuevos ni inversión promocional. Ganó un Pearl Award y se volvió práctica estándar para categorías voluminosas de alta rotación.
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«La persona de referencia para datos.» (en resumen)