Datos e IA para retail
Decisiones que anticipan el presente y construyen el retail del futuro
Escenarios que resolvemos habitualmente
Cuatro situaciones que se repiten en retail y que resolvemos a menudo.
01
El forecast de la semana ya está obsoleto cuando llega el lunes
Modelos de ML que se reentrenan semanalmente con datos reales de ventas, promociones y variables externas del mercado.
02
Tienda física y eCommerce generan datos del mismo cliente que nunca se cruzan
Customer Data Platform que conecta POS, eCommerce, app y CRM en un único perfil de cliente accionable.
03
Las devoluciones en eCommerce tienen un coste real que casi nadie mide bien
Modelos que clasifican cada devolución y la dirigen al canal con mejor recuperación de margen: reposición, outlet o donación.
04
El pricing de campaña se decide con criterio pero sin datos reales de elasticidad por categoría
Modelos de pricing dinámico que calculan el precio óptimo por producto, canal y momento, con criterio actuarial sólido.
Consultoría de datos e IA para retail
Seis áreas. Seis formas de vender más, gastar menos y fidelizar mejor
Forecasting de demanda
Previsión por SKU, tienda y canal que se cumple de verdad
Modelos de ML que integran histórico de ventas, estacionalidad, promociones y variables externas para previsiones granulares por SKU, tienda y semana, con reentrenamiento automático.
Qué aporta Data:
Integración de ventas históricas por SKU, tienda y canal
Datos de promociones, precios y calendario de eventos
Dashboards de sell-out, rotación y comparativa tienda/canal
Qué aporta la IA:
Modelos de forecasting con ML por SKU, tienda y semana
Detección automática de patrones estacionales y promocionales
Reentrenamiento semanal con los datos más recientes
Gestión de inventario multicanal
Stock óptimo por ubicación y canal, reposición que se decide sola
Inventario unificado de tiendas, almacén y eCommerce en tiempo real, con modelos prescriptivos que calculan la cobertura óptima y generan reposiciones automáticas según forecast.
Qué aporta Data:
Inventario en tiempo real unificado: tienda, almacén y ecommerce
Integración con ERP, WMS y plataformas de ecommerce
Dashboards de cobertura, merma y rotación por referencia
Qué aporta la IA:
Modelos prescriptivos de stock óptimo por ubicación y canal
Reposición automática basada en forecast, no en umbrales fijos
Agentes de reabastecimiento con integración directa al WMS
Pricing dinámico y promociones
Protege tu margen sin renunciar a competir
Motor de pricing que analiza la demanda, competencia, inventario y elasticidad en tiempo real, con analítica de promociones que mide el uplift real de cada acción comercial.
Qué aporta Data:
Datos de precios propios y de competencia en tiempo real
Histórico de respuesta a promociones por categoría y segmento
Dashboards de margen, precio medio y comparativa competencia
Qué aporta la IA:
Motor de pricing dinámico por producto, canal y momento
Modelos de elasticidad precio-demanda por categoría
Medición de uplift real de promociones con modelos causales
Cliente y personalización omnicanal
Conoce a cada cliente como si fuera el único
Perfil 360º construido desde POS, eCommerce, app y fidelización, con modelos de propensión, churn y Next Best Offer que impactan de verdad en conversión y retención.
Qué aporta Data:
Customer Data Platform retail con datos de POS, web, app y CRM
Historial de compra y comportamiento omnicanal unificado
Dashboards de LTV, frecuencia, ticket medio y churn por segmento
Qué aporta la IA:
Motor de recomendación de producto personalizado por cliente
Modelos de propensión, churn y segmentación dinámica
Next Best Offer para campañas con impacto medible en conversión
Devoluciones y logística inversa
Convierte las devoluciones en margen recuperado
Modelos que identifican patrones por producto, canal y cliente, clasifican automáticamente cada devolución y la enrutan al destino que mejor recupera: reposición, outlet o donación.
Qué aporta Data:
Integración de datos de devoluciones por canal y motivo
Análisis de patrones de retorno por producto y perfil de cliente
Dashboards de tasa de devolución, coste neto y recuperación
Qué aporta la IA:
Modelos de clasificación de devoluciones por producto y motivo
Enrutamiento al canal con mejor recuperación de margen
Detección automática de anomalías en patrones de retorno
Plataforma de datos retail unificada
Todos tus sistemas hablando el mismo idioma
Integramos ERP, WMS, POS, eCommerce y CRM en un data lake con gobernanza y calidad del dato: la base principal sobre la que funcionan el forecasting, los clientes y la Inteligencia Artificial.
Qué aporta Data:
Data lake retail con integración de ERP, WMS, POS y eCommerce
Gobernanza, calidad del dato y linaje desde el origen
Dashboards operativos en tiempo real para toda la operación
Qué aporta la IA:
Detección automática de anomalías y errores en el dato
Enriquecimiento de datos con fuentes externas de mercado
Pipelines de MLOps para el ciclo de vida de los modelos
Proyectos en producción
Proyectos reales que ya están dando resultados en retail
Retail · Cadena de distribución
Forecasting multi-tienda con reentrenamiento semanal
Modelo de previsión con ML por tienda, SKU y semana, integrado al WMS para reposición automática. Histórico de ventas, promociones y variables externas como meteorología y eventos locales dentro del modelo.
Precisión de forecast +28% · Stock −22%
Ecommerce con logística propia
Agentes inteligentes para clasificación de devoluciones
Sistema de clasificación automática del estado del producto devuelto y enrutamiento inteligente hacia el canal de mayor recuperación de margen. Reducción real del coste de procesamiento manual de devoluciones.
Devoluciones netas −16%
Retailer omnicanal
Customer Data Platform con motor de recomendación
Plataforma que unifica POS, eCommerce, app y CRM en un perfil único del cliente. Motor de recomendación personalizado integrado en web y email marketing, con modelos de propensión y churn en producción.
Ticket medio +18% · Conversión email +34%
