Customer success story

Mejorar la precisión de las previsiones mediante la planificación colaborativa en Natra

Natra sustituyó las previsiones basadas en Excel por la plataforma colaborativa de Anaplan, creando un plan de demanda de 18 meses para toda la empresa.

Limpieza histórica

Historial de productos limpio con cambios continuos de SKU y composición

Modelación estadística

Cálculos de previsión automatizados basados en datos históricos depurados

Colaboración interfuncional

Involucró a los equipos comerciales en el proceso de revisión mensual de las previsiones

Integración de flujos de trabajo

Creé flujos de trabajo de aprobación desde planificadores de demanda hasta directores comerciales

El desafío

Natra, una empresa española de chocolate y derivados del cacao con 78 años de antigüedad y operaciones en más de 90 países, se enfrentó a importantes desafíos en su proceso de planificación de la demanda. Con una facturación de más de 410 millones de euros y más de 1000 empleados en seis plantas, la empresa tuvo que hacer frente a varios problemas críticos. Daniel Molina, de Natra, explicó:

«El seguimiento de la información histórica era bastante complicado. Es una empresa en la que las ilustraciones de los productos, las propiedades de los productos y los pequeños cambios en la composición se producen con bastante frecuencia y, en muchas ocasiones, son requeridos por los clientes, por lo que los SKU cambian continuamente».

Los desafíos clave incluyeron:

  • Dificultad para rastrear la información histórica debido a los frecuentes cambios de producto
  • No se pueden borrar los datos de ventas de la demanda anormal, las promociones, los picos y la falta de existencias
  • No hay una herramienta oficial de previsión, solo un archivo de Excel con complementos llamados «la herramienta de demanda»
  • Mala precisión de las previsiones con una participación limitada del equipo comercial
  • Falta de visibilidad para la administración sobre la demanda futura y las posibles brechas

La solución

A principios de 2021, Natra se fijó el objetivo de tener un plan de demanda limitada para toda la empresa durante los próximos 18 meses, basado en modelos estadísticos que utilizan datos históricos limpios y mejorado con la inteligencia de mercado del equipo comercial y los clientes.

Trabajando con Keyrus, implementaron una solución basada en Anaplan en fases:

Fase 1 (febrero-mayo de 2021): Creé paneles para que los planificadores de la demanda creen borradores de propuestas utilizando modelos estadísticos y depuración de datos históricos.

Fase 2 (mayo-diciembre de 2021): Integró el equipo comercial en el proceso, creando flujos de trabajo desde los planificadores de la demanda hasta la aprobación del director comercial.

La solución incluía:

  • Limpieza de datos históricos: Capacidad para entender y limpiar el historial de los productos a pesar de los continuos cambios de SKU
  • Previsión estadística: Cálculos automatizados mediante algoritmos con la selección más adecuada
  • Ajustes multifuncionales: Los planificadores de la demanda pueden realizar ajustes expertos e incluir nuevas listas de productos, renovaciones y eliminaciones graduales
  • flujo de trabajo colaborativo: Reuniones mensuales de revisión previa a la demanda entre planificadores y administradores de cuentas, seguidas de reuniones regionales de revisión de la demanda
  • Visibilidad de la administración: Discusiones sobre pronósticos agregados con la participación del gerente de planificación de la demanda, el director de la cadena de suministro, los directores regionales y el director comercial

Los resultados

La implementación transformó el proceso de planificación de la demanda de Natra, que pasó de ser un enfoque fragmentado basado en Excel a un sistema colaborativo para toda la empresa.

Transformación de procesos:

  • Creó el primer proceso de previsión sólido en toda la empresa
  • Ahora todos usan «un conjunto de números» de la herramienta
  • Todos los departamentos (comercial, financiero, plantas) utilizan los mismos datos de previsión
  • Permitió una mejor gestión del inventario en las plantas
  • Visibilidad mejorada para la toma de decisiones tácticas y estratégicas

Mejoras en la precisión del pronóstico:

  • Se lograron diferencias de más de 20 puntos de mejora en la precisión de las previsiones en muchos casos de clientes
  • Una mejor precisión de las previsiones mejoró directamente los niveles de servicio al cliente
  • Capacidad mejorada para atender a los clientes a tiempo, lo que aumenta la satisfacción de los clientes

Colaboración mejorada:

  • Involucró exitosamente al equipo comercial en el proceso mensual
  • La precisión de las previsiones pasó a formar parte de los objetivos del equipo comercial para lograr bonificaciones
  • Estableció reuniones de revisión periódicas en múltiples niveles organizacionales

Se están desarrollando capacidades futuras:

  • Escenarios de riesgo y oportunidad para incluir oportunidades y riesgos de oleoductos
  • Integración de la estimación del mes actual para una visibilidad de todo el año
  • Encuestas de satisfacción de los usuarios y análisis de modelos estadísticos
  • Interfaces con otras herramientas para la automatización de listados y procesos

Durante las difíciles condiciones actuales del mercado, con aumentos en los precios de las materias primas y problemas de transporte, el sistema ha demostrado ser valioso:

«Logramos incorporar el punto de venta a la herramienta con más visibilidad por adelantado... podemos gestionarlo gracias a la anticipación y la visibilidad avanzada dentro de la herramienta».

El enfoque colaborativo también ha permitido entablar interesantes conversaciones con los clientes, en las que las previsiones internas de Natra a veces superan a las previsiones proporcionadas por los clientes, lo que ha permitido mejorar las conversaciones de planificación conjunta.

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