Target Canadá: anaqueles vacíos, bodegas llenas y un dato que nadie pidió que estuviera bien

Febrero de 2013. Oficinas centrales de Target Canadá en Mississauga, a las afueras de Toronto. Faltaba un mes para abrir las primeras tiendas, y el presidente de la filial, Tony Fisher, reunía cada día a su equipo directivo para saber si estaban listos. Esa tarde había alrededor de una docena de personas en la sala. Las noticias, según la reconstrucción que publicó la revista Canadian Business tres años después, rara vez eran buenas: costaba sacar la mercancía de los centros de distribución y llevarla a los anaqueles, el sistema de cajas fallaba, y la tecnología que gobernaba el inventario era nueva y nadie parecía entender del todo cómo funcionaba [1].

Dos de los presentes expresaron reservas sobre abrir en la fecha prevista. Ninguno pidió, en voz alta, aplazar. Un exempleado lo resumió así ante la revista: «Nadie quería ser quien dijera: "Esto es un desastre"» [1]. Al terminar la reunión, la decisión estaba tomada: las tiendas abrirían a tiempo. El mismo exempleado lo juzgó después sin rodeos ante la revista: «Fue el error más grande que pudimos haber cometido» [1].

Menos de dos años después, el 15 de enero de 2015, Target anunció que dejaba Canadá. Cerraría sus 133 tiendas, en las que trabajaban unas 17,600 personas [2].

Esta es la historia de cómo una de las cadenas más admiradas de Norteamérica tuvo bodegas llenas y anaqueles vacíos al mismo tiempo. No es una historia de mala suerte ni de un mal producto. Es, entre otras cosas, la historia de un dato: el que describía cada artículo, cada caja y cada envío, y que se capturó a contrarreloj sin que nadie pidiera que estuviera bien. Es para quien dirige comercio, operaciones o tecnología en retail, y para quien firma la fecha de un lanzamiento.

Una aclaración antes de empezar: Hábil no participó en este caso. Lo contamos con lo que Target informó públicamente y con lo que reportó la prensa seria.

El reloj empezó a correr en 2011

El 13 de enero de 2011, Target anunció que pagaría 1,825 millones de dólares canadienses por los arrendamientos de hasta 220 tiendas de Zellers, una cadena canadiense de descuento. Planeaba abrir entre 100 y 150 tiendas en 2013 y 2014 [3]. Más tarde, la meta se volvió más ambiciosa: 124 tiendas en un solo año, 2013 [4].

Comprar los arrendamientos elevó la presión, financiera y operativa, para abrir rápido. Canadian Business lo describe como un compromiso de abrir lo más rápido posible [1]. Un exempleado lo dijo con una frase que resume todo lo que siguió: «Desde el principio hubo un reloj corriendo. Y ese reloj era absurdo» [1].

Los plazos se comprimieron en todo. Construir un centro de distribución desde cero puede tomar varios años; Target iba a construir tres en menos de dos [1]. Y había que decidir la pieza que conecta todo: el sistema que permite pedir mercancía a los proveedores, procesarla en las bodegas y llevarla a los anaqueles.

Un cerebro nuevo, sin recuerdos

En Estados Unidos, Target operaba con sistemas propios, afinados durante años. Adaptarlos a Canadá exigía trabajo: otra moneda, caracteres del francés, otro país. No había tiempo. El equipo eligió un sistema de planeación empresarial (ERP) comercial, de SAP, que Canadian Business describe como «el estándar de oro» del retail y como el cerebro del negocio: guarda los datos de cada producto y los entrega a los demás sistemas: al que pronostica la demanda y reabastece, y al que administra las bodegas [1].

Otras cadenas canadienses habían sufrido al implantar ese tipo de sistema por un problema conocido: convertir los datos del sistema viejo al nuevo, un proceso donde es fácil equivocarse. Target creyó que estaba a salvo de eso. Según la revista, su razonamiento fue este: «No había datos que convertir, solo información nueva que capturar» [1].

Esa frase es el centro de la historia. Target no tenía datos viejos que limpiar. Tenía que crearlos todos, desde cero, para unos 75,000 productos, y cada producto podía tener decenas de campos: fabricante, modelo, código de barras, dimensiones, peso, cuántas piezas caben en una caja de embarque [1]. Esa información se llama dato maestro: la ficha de cada artículo que todos los demás sistemas consultan para decidir qué pedir, dónde guardarlo y cuánto cabe en un anaquel.

La captura recayó, en buena medida, en asistentes de compras jóvenes, recién contratados, con pocas semanas de capacitación y presionados por el calendario [1]. Los datos venían de los proveedores, y en la industria la información que entregan tiene fama de poco confiable; los asistentes no siempre tenían la experiencia para cuestionarla [1]. «Nunca se habló de exactitud», recordó un exempleado. «Tenías a gente recién salida de la escuela, presionada para capturar una cantidad demencial de datos, y nadie les dijo que tenían que estar bien» [1].

Y el sistema, en ese momento, no tenía red de seguridad: no avisaba cuando un dato capturado era inválido [1].

El 30 %

En 2012, cuando empezaron los pedidos para el lanzamiento, comenzaron a pasar cosas raras. Productos del extranjero no cabían en los contenedores como se esperaba. Faltaban códigos arancelarios. Mercancía que llegaba a un centro de distribución no se podía procesar para enviarla a una tienda. Otros artículos no cabían en los anaqueles [1].

Un equipo investigó y encontró la causa. Las dimensiones estaban en pulgadas y no en centímetros, o en el orden equivocado: ancho por alto por largo en lugar de largo por ancho por alto. A veces la moneda era la equivocada. Había descripciones vagas, campos vacíos, errores de dedo. «Lo que se te ocurra, estaba mal», dijo un exempleado. «Era un desastre» [1].

Ese equipo estimó que la información del sistema era correcta alrededor de 30 % de las veces. En Estados Unidos, la misma medida estaba entre 98 y 99 % [1]. Conviene leer la cifra como lo que es: una estimación interna, citada por la revista, no una auditoría publicada. Aun así, describe el tamaño del problema.

La respuesta fue drástica. En el otoño de 2012, Target detuvo a toda su división de compras durante una semana para revisar a mano cada dato de cada producto con sus proveedores: un comprador podía tener 1,500 productos y entre 50 y 80 campos que verificar por cada uno. Le llamaron la «semana de datos». Se alargó a dos. Había además datos de prueba, capturados al montar el sistema, que seguían ahí y confundían al sistema [1]. La semana sirvió para quitar los peores errores. No alcanzó para atacar la causa: el dato seguía entrando sin una validación automática que lo detuviera.

5 de marzo de 2013: abren las puertas

El 4 de marzo de 2013, Target anunció la apertura de tres tiendas piloto en Ontario, en Guelph, Milton y Fergus. Abrirían al día siguiente, a las 8 de la mañana. El propósito, según el comunicado, era «preparar los sistemas, capacitar al equipo y determinar la preparación operativa» antes de seguir con el resto de las 124 tiendas planeadas para ese año [4]. Poco después, según Canadian Business, seguirían otras 21 [1].

Hubo filas desde temprano. Pero las quejas por anaqueles vacíos llegaron pronto a las redes sociales. «Target en Guelph, por favor surtan y llenen los anaqueles», escribió una clienta citada por la revista. «¿Cómo puedo yo, o cualquiera, comprar si no queda nada para comprar?» [1]. La empresa dijo a la prensa que la demanda la había rebasado. Según la reconstrucción de la revista, la realidad era otra: los problemas de calidad de datos seguían frenando la cadena de suministro, y no había tiempo de atacar la causa antes de abrir la siguiente ola [1].

El sistema de reabasto automático, que calcula cuándo hay que llenar un anaquel, necesitaba las dimensiones exactas de cada producto y de cada anaquel. Muchas seguían mal. Desde las tiendas piloto, Fisher ordenó apagarlo y reabastecer a mano: empleados que recorrían los pasillos revisando anaquel por anaquel. No se volvió a encender sino hasta más tarde ese año [1].

Mientras tanto, en las bodegas

Aquí la historia da su giro más difícil de creer. Mientras los clientes encontraban anaqueles vacíos, los centros de distribución de Target estaban a reventar [1].

Había dos razones. La primera: Target pidió mucho más de lo que podía vender. Su sistema de pronóstico necesitaba años de historia de ventas para ser útil, y no la tenía; las compras se basaron en proyecciones optimistas hechas en Estados Unidos [1]. «Una vez que firmaste para abrir 124 locales, sentías que había que suponer que las ventas serían buenas», dijo un exempleado. «Es al revés» [1].

La segunda razón es la que importa para este artículo. El sistema de la bodega y el sistema central no se entendían bien, y el dato estaba en medio. La revista lo explica con un ejemplo ilustrativo: alguien en la oficina pide 1,000 cepillos de dientes y registra que llegarán en 10 cajas de 100. El proveedor los manda en 4 cajas de 250. Para el sistema de la bodega, ese envío no existía. No se podía procesar. Se apartaba en lo que llamaban el «área de problemas» [1].

Tropiezos así pasan en cualquier almacén, admite la revista. En Target Canadá pasaba con una frecuencia alarmante [1]. Para el otoño de 2013, los tres centros de distribución, unos cuatro millones de pies cuadrados en total, estaban desbordados. Había tráileres esperando turno para descargar. La empresa rentó bodegas adicionales a toda prisa, y la decisión de qué mercancía mandar a cada una fue improvisada, así que después costaba encontrarla. «Era como un agujero negro enorme», dijo un exempleado [1].

Piense en lo que esa frase significa para un director. La mercancía existía. Estaba pagada. Estaba en el país, a unos kilómetros de las tiendas que la necesitaban. Y nadie podía decir con certeza dónde estaba.

Lo que veía la oficina

Hay un detalle que vuelve la historia todavía más inquietante. En Mississauga, el sistema de compras decía con frecuencia que los productos estaban en existencia. Luego llegaban las llamadas de las tiendas preguntando por qué no los tenían. «Casi no veíamos lo que veía el cliente», recordó un exempleado. «Mirábamos el papel y pensábamos que estábamos bien. Luego íbamos a la tienda y era como: "Dios mío"» [1].

En febrero de 2014, Target publicó sus resultados del año anterior. Tenía 124 tiendas abiertas en Canadá, y el segmento canadiense había perdido 941 millones de dólares antes de intereses e impuestos con ventas de 1,300 millones. En el último trimestre, su margen bruto fue de 4.4 %, lo que la empresa atribuyó a sus esfuerzos «para liquidar el exceso de inventario» [5].

Ese mismo año, un pequeño grupo de empleados descubrió algo que ayudaba a explicar por qué la oficina veía existencias que las tiendas no tenían. Dentro del sistema de reabasto había una función que avisaba a los centros de distribución cuando una tienda se quedaba sin un producto. Algunos analistas de la oficina, jóvenes y evaluados por su porcentaje de productos en existencia, la desactivaban a propósito en sus productos: con el aviso apagado, el sistema no reportaba el faltante y sus números se veían bien. Dos personas que participaron en el hallazgo admiten que también pudo haber error humano, porque el sistema era nuevo para todos [1]. Cuando la nueva dirección ordenó activar la función por completo, aparecieron, por primera vez, los verdaderos niveles de existencia: «lamentablemente bajos», en palabras de la revista. Después se construyó una herramienta que reportaba cuándo se encendía o apagaba ese aviso, y si había una razón legítima [1].

En 2014 también llegó, por fin, la validación automática que impedía capturar un dato inválido, por ejemplo un código de barras con un dígito de menos. Un exempleado que participó en ella lo dijo así: «Esto pasó muy tarde en el juego» [1].

15 de enero de 2015

Para la temporada navideña de 2014, según los exempleados, la operación por fin funcionaba mejor: había un año de historia de ventas, los datos estaban más limpios y los productos llegaban a tiempo con más frecuencia [1]. No bastó.

El 15 de enero de 2015, Target anunció que dejaría de operar en Canadá. Esa misma mañana, su filial se acogió a la protección frente a acreedores (CCAA, por las siglas en inglés de la ley canadiense que la regula) ante el Tribunal Superior de Justicia de Ontario [2][6]: una reestructura supervisada por el tribunal, no una quiebra. El director general de Target, Brian Cornell, explicó la decisión: «no pudimos encontrar un escenario realista que llevara a Target Canadá a la rentabilidad sino hasta, por lo menos, 2021» [2].

La empresa estimó ese día pérdidas de operaciones discontinuadas por unos 5,400 millones de dólares antes de impuestos en el último trimestre de 2014 [2]. En su informe anual registró 5,100 millones de dólares en cargos antes de impuestos por la desconsolidación y la salida; la pérdida de operaciones discontinuadas de todo el ejercicio 2014, ya neta de impuestos, fue de 4,085 millones de dólares [6]. Ofreció 70 millones de dólares canadienses para un fideicomiso que garantizara a casi todos sus empleados en Canadá al menos 16 semanas de pago [2].

El 1 de abril, Target Canadá anunció que la última de sus 133 tiendas cerraría al público el 12 de abril; los tres centros de distribución y la oficina central ya habían cerrado [7]. Su informe trimestral posterior lo confirma: al 2 de mayo de 2015, fecha de corte de su primer trimestre fiscal, todas las tiendas estaban cerradas [8].

Desde la junta de febrero de 2013 hasta el último cierre pasaron poco más de dos años.

Qué enseña este caso

Sería injusto reducir la caída de Target Canadá a un solo error. La propia reconstrucción de Canadian Business señala varias causas que se sumaron: un calendario de aperturas demasiado ambicioso, arrendamientos que obligaban a abrir rápido, ubicaciones que no siempre eran buenas, pronósticos optimistas, precios que no convencieron, un equipo con poca experiencia frente a la crisis más grande de la empresa [1]. La consultora que encabezó la implantación del sistema declaró a la revista que la implantación fue exitosa y que una revisión independiente concluyó que la firma no tenía relación con los problemas descritos [1]. No es el sistema lo que este artículo juzga.

Pero entre todas esas causas hay una que se repite en cada escena: nadie podía decir dónde estaba una caja, ni si un dato era cierto. Y esa sí es una lección que cualquier operación de retail puede aplicar. Cinco ideas.

1. Si nadie puede decir dónde está una orden o una caja, el problema no es el almacén

Es la lección central. Las bodegas de Target se desbordaron por una suma de causas: se pidió de más, los pronósticos no tenían historia y, una y otra vez, el envío que llegaba no correspondía al que el sistema esperaba [1]. Los cepillos existían; para el sistema, no [1]. Cuando la mercancía está físicamente y el sistema no la reconoce, contratar más montacargas no resuelve nada. El problema es el dato, y el rastro de ese dato de punta a punta: desde que se captura la ficha del producto hasta que la caja llega al anaquel.

2. «Empezar de cero» no significa «empezar limpio»

Target creyó que, sin datos viejos que convertir, no tendría problemas de datos [1]. Fue al revés: 75,000 fichas nuevas, capturadas deprisa por gente sin experiencia, sin una validación que avisara del error [1]. Un dato nuevo no es un dato correcto. Un dato correcto es el que alguien validó, contra una fuente, con una regla.

3. Un tablero en verde puede estar mintiendo

La oficina veía existencias que las tiendas no tenían. Y una parte de esa diferencia venía de un interruptor apagado para que los números se vieran bien [1]. La lección no es desconfiar de la gente; es que un indicador que se puede apagar sin dejar rastro termina apagado. Lo que arregló el problema no fue un regaño: fue una herramienta que dejaba constancia de quién encendía o apagaba el aviso, y por qué [1].

4. Los sistemas pueden decir cosas distintas sobre la misma caja

En el ejemplo de la revista, el sistema central esperaba 10 cajas y la bodega recibía 4 [1]. Cada uno tenía razón dentro de su propio registro, y la caja se quedaba en el área de problemas. Es el mismo fenómeno que aparece hoy en una operación omnicanal cuando el comercio electrónico, el inventario y la paquetería tienen versiones distintas de una orden. Lo que se pierde no es la mercancía: es la conversación entre los sistemas.

5. La fecha de lanzamiento también es un dato

En febrero de 2013, dos directivos expresaron reservas y ninguno pidió aplazar [1]. Las señales estaban en la sala: la mercancía no salía de los centros de distribución, el sistema de cajas fallaba y nadie entendía del todo el sistema de inventario [1]. Lo que faltaba era una evidencia común, imposible de ignorar, que convirtiera una corazonada en una decisión. Un rastro claro no garantiza que alguien diga «esperemos»; sí hace más difícil callarlo.

Cinco preguntas para su próximo comité

1. Si hoy le pido el recorrido de una orden o de una caja, ¿cuánto tarda alguien en contarme dónde está, con evidencia? Cronometre tres casos reales.
2. ¿Qué porcentaje de nuestras fichas de producto está completo y verificado? Si nadie lo ha medido, el número no es el que usted cree.
3. ¿Qué pasa cuando dos sistemas no coinciden sobre la misma orden? ¿Alguien se entera en el momento, o se descubre en el cierre?
4. ¿Qué indicadores se pueden apagar o ajustar sin dejar rastro? ¿Quién lo sabría?
5. ¿El próximo lanzamiento tiene una condición de datos para abrir, además de una fecha?

Si dos o más respuestas son «no sé», el riesgo no está en el almacén.

Por dónde empezar esta semana

Pida a su equipo de operaciones la lista de lo que hoy está apartado como «problema» en sus bodegas o en sus sistemas: recepciones que no cuadran, órdenes detenidas, envíos sin confirmación. Elija diez casos. Para cada uno, anote por qué se detuvo: ¿fue la caja, o fue el dato que la describía? Si la mayoría resulta ser un dato que no coincidía entre dos sistemas, ya sabe por dónde empezar, y no es por el almacén.

Preguntas frecuentes

¿Target Canadá fracasó solo por sus datos?

No. Canadian Business describe varias causas combinadas: un calendario muy apretado, la compra de arrendamientos que obligaba a abrir rápido, pronósticos optimistas, ubicaciones irregulares y un equipo inexperto ante la crisis [1]. La calidad del dato aparece en casi todas las escenas operativas, pero no fue la única causa.

¿Fue culpa del software?

La revista no lo plantea así, y la consultora que encabezó la implantación declaró que su trabajo fue exitoso y que una revisión independiente no encontró relación de la firma con los problemas [1]. Lo que el reportaje describe son datos mal capturados, sin validación automática, en sistemas nuevos para el equipo.

¿Qué es un dato maestro y por qué importa tanto?

Es la ficha de cada artículo: código, dimensiones, peso, piezas por caja, proveedor [1]. Los sistemas de compras, de pronóstico, de bodega y de tienda la consultan para decidir qué pedir, dónde guardarlo y cuánto cabe en un anaquel. Si la ficha está mal, cada sistema toma una decisión equivocada con total confianza.

¿Cómo pueden estar vacíos los anaqueles con las bodegas llenas?

En Target Canadá coincidieron dos cosas: se pidió de más por pronósticos optimistas, y la mercancía que llegaba no siempre coincidía con lo que el sistema de la bodega esperaba, así que se quedaba detenida sin poder enviarse a las tiendas [1]. Había inventario; no había forma confiable de moverlo ni de saber dónde estaba.

¿Esto le puede pasar a una operación mexicana más pequeña?

El tamaño cambia la escala, no el mecanismo. Una operación que dependa de varios sistemas para mover una orden, del comercio electrónico al inventario, a la paquetería y a la factura, puede tener órdenes y cajas que existen y que ningún sistema, por sí solo, sabe explicar.

Qué hace Hábil: el rastro de cada orden, entre sistemas

Hábil trabaja en el espacio entre los sistemas de una operación de retail: comercio electrónico, inventario, surtido, envío y facturación. No captura ni limpia su catálogo maestro; lo que hace es mostrar en qué paso un dato que no cuadra detuvo una orden. La propuesta está descrita en Trazabilidad de órdenes para retail: escribir el número de una orden y ver en una sola hoja todo lo que le pasó, qué se le mandó a cada sistema conectado y qué contestó cada uno, qué falta y de quién depende que avance. Cuando un sistema no contestó o contestó algo que no cuadra, aparece marcado, en lugar de quedarse en un «área de problemas» que nadie mira. Se conecta a los sistemas que usted ya tiene, sin reemplazarlos, y además vigila de forma continua: cuando una orden se atora o un paso falla en silencio, avisa a quien le toca. El alcance, los sistemas que se conectan y los controles se revisan con su caso.

Si quiere profundizar en por qué el rastro se pierde entre sistemas y qué debe exigir una dirección, lea «La orden no se pierde, se pierde el rastro». Y si los problemas van más allá de una orden, la página Software para retail omnicanal describe cómo lo abordamos.

Pida su primera conversación, sin costo. Puede empezar con una orden: elija una que le haya costado una semana de correos y revisamos juntos dónde se pierde el rastro en su operación. Escríbanos por WhatsApp; para proteger a sus clientes, no comparta por ese medio números de orden ni datos personales.

Las citas están traducidas del inglés. Las de exempleados son textuales del reportaje de* Canadian Business, *que protegió su anonimato. Las cifras en dólares son de Estados Unidos salvo que se indique «canadienses».