Benchmarks y casos de estudio

Programa de reducción de SKU

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Para satisfacer las necesidades del mercado, la estrategia de la empresa siempre ha sido utilizar una amplia gama de referencias de productos, cada una con sus propias características específicas. La entropía generada en la producción por esta dinámica comercial era considerable y fue necesario desarrollar un programa para reducir la variedad de referencias de productos. El beneficio de esta optimización de la gama, además de las mejoras operativas, fue una ganancia de margen de más de 4M€.

La empresa

Esta historia de éxito se desarrolló en una empresa dedicada a la producción de revestimientos y azulejos, cuya misión es contribuir a la creación de entornos únicos e inspiradores mediante la producción de productos cerámicos técnicamente avanzados y con alma portuguesa.

El desafío

Actualmente, para que una empresa se mantenga competitiva, debe ser capaz de contestar cada vez más a las necesidades del mercado de una manera más eficaz y eficiente. Para ello, siempre ha tenido la estrategia de utilizar una amplia gama de referencias de productos, cada una con características específicas (forma, diseño, etc.).

Un análisis preliminar demostró que había muchas colecciones en las diferentes familias de productos cuyo valor de venta era residual.

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Distribución de las colecciones y la respectiva contribución a las ventas

La entropía en la producción generada por esta dinámica comercial era significativa. Obligaba a acelerar los cambios de referencia para permitir la entrada de más referencias por línea, manteniendo la eficacia de la producción y el cumplimiento de los plazos acordados con los clientes.

La causa de este problema fue identificada como la falta de conocimiento sobre el producto por parte del personal de ventas (en términos de aplicación y cálculo de márgenes), la falta de información técnica sobre el producto (utilización de folletos en papel para informar de las dimensiones del producto) y la falta de acceso online al stock.

Este proyecto refleja el esfuerzo global que se hizo para cumplir los objetivos planteados: optimización de la cartera de productos y aumento del margen bruto.

El enfoque

El proyecto se estructuró en 3 líneas de acción:

  1. Revisión del modelo de cálculo de costes
  2. Análisis y simplificación de la gama de productos
  3. Mejora de la dinámica comercial y del merchandising

Modelo de cálculo de costes

Se identificaron los siguientes puntos débiles del sistema de cálculo de costes existente: a) el cálculo de costes del producto no consideraba toda la cadena de valor, sino sólo las horas de producción de un punto de producción: el horno, y b) la distribución de los costes de estructura se basaba en el volumen de producción. Por ejemplo, para un coste industrial de 2.000€ y un total de 20 horas de horno, el coste industrial por hora de producción se calculó en 100€. Así, un producto que exigía 3 horas en el horno tendría un coste industrial de 300€, independientemente de los tiempos de producción en la prensa, el moldeado y la clasificación.

Para traducir esta situación en el modelo de cálculo de costes, se consideraron las horas de producción y preparación de todos los puntos de producción en la asignación de los costes industriales, se identificaron los elementos que reflejan el esfuerzo real de los departamentos de soporte y se definió un modelo de cálculo de costes para las distintas unidades de producción. Con el nuevo modelo de cálculo de costes, el coste industrial del mismo producto sería, pues, de 200€ en lugar de los 100 iniciales.

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Ejemplo de datos para coste de productos

Rango de productos

Después de revisar el modelo de costes, se realizó un análisis de las 2.985 referencias de productos, que se dividieron en 3 familias de productos: azulejos de una sola capa, azulejos de porcelana vidriada y azulejos de porcelana técnica, y los respectivos factores de diferenciación.

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Árbol de estratificación de referencias de productos terminados

Además, se analizó la situación de las referencias y se determinó que el 92,7% de las ventas son de productos de catálogo y proyectos especiales.

CLV calculation formulas

Análisis de la situación de referencia

Cada una de estas referencias se clasificó en función de sus ventas totales en una escala de la A a la E y se diseñaron unos indicadores de rendimiento para comprender el comportamiento de cada producto en la planta. Los artículos clasificados como E (98%-100%), tienen un gran peso a pesar de las bajas ventas y los índices de mala calidad.

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Análisis de ventas, variedad y rendimiento de cada categoría de productos por familia

A continuación, se realizó un análisis de rentabilidad por familia de productos y por referencia. También se determinó el ciclo de vida de la colección para evaluar si el crecimiento era sostenible (número de colecciones en la parte ascendente del ciclo de vida superior al número en la parte descendente).

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Margen por familia

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Valores de venta y margen de algunas colecciones

A partir de los análisis anteriores, se asignó a cada producto una calificación que resulta de la combinación de las ventas con el margen y la evolución de las ventas. Por ejemplo, los productos con ventas mínimas, un margen muy negativo y una disminución de las ventas del 25% se clasifican como XXX y son los principales candidatos a ser suspendidos.

Relationship diagram of the factors involved in excess weight

Criterios de clasificación

Por otra parte, también se realizó un trabajo de racionalización del número de formatos, lo que permitió reducir considerablemente la variedad.

Para superar el paradigma de que reducir el número de referencias tendría un impacto en las ventas, se realizaron pruebas piloto con clientes estratégicos y algunos formatos y referencias específicos, y se supervisaron las ventas a lo largo de medio año. Tras la prueba de concepto, se realizó el despliegue al resto de referencias y clientes seleccionados.

Dinámica comercial y merchandising

Como forma de soportar la dinámica comercial y orientar las ventas hacia referencias más rentables, la empresa creó un software que permite la consulta de productos con varios filtros (color, colección, formato, precio, entorno), la visualización de imágenes de productos y el acceso online al stock existente en la empresa. El sistema desarrollado también permite acceder a sugerencias de productos similares y al stock respectivo para facilitar el cross y up selling.

Sin embargo, no es suficiente racionalizar la oferta y orientar a los vendedores, sino que también es crucial trabajar en el layout del producto en los retailers, en la showroom y en la página web, donde el cliente puede conocer la oferta. Con esta conciencia, se desarrolló un workshop para definir e implementar la estrategia de merchandising. Dentro de este ámbito, se definieron grupos de clientes, criterios para la valoración del producto/aplicación por grupo, rutinas para la confirmación del proceso en el terreno y un mecanismo de feedback.

Para sostener las mejoras implementadas e impulsar el espíritu de mejora entre el equipo de ventas, se crearon nuevas dinámicas de KAIZEN™ Diario. Lo más destacado fue la nivelación de la carga mediante el plan de trabajo, el seguimiento de nuevos KPI (por ejemplo, margen y defectos) y el seguimiento más frecuente del plan de comunicación y promoción. También fue importante para el desarrollo del conocimiento la creación de un plan de formación.

Resultados

La reducción de variedades se hizo progresivamente a lo largo de dos años, de modo que al final se redujeron 403 referencias de producto acabado (equivalente al 33%) y 20 referencias de polvos (equivalente al 23%). El beneficio obtenido con este programa fue de 1,8 M€ en el primer año y de 4,2 M€ en el segundo.

Como beneficios no cuantificables, se enfoca la mejora en el tiempo de entrega, la liberación de superficie de almacenamiento, el aumento de la motivación de los vendedores y retailers y una mejor respuesta al realizar nuevas colecciones.

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