Convertimos los datos de tu negocio retail en decisiones que venden más
Ayudamos a cadenas de retail, franquicias y comercios especializados a extraer valor real de sus datos con modelos de inteligencia artificial adaptados a su operativa diaria. Desarrollamos soluciones de análisis que conectan punto de venta, almacén, e-commerce y comportamiento del cliente en un único sistema predictivo. Llevamos más de una década trabajando con retailers españoles que necesitan dejar de intuir y empezar a anticipar.
Beneficios
Predicción de demanda por referencia y tienda
Nuestros modelos analizan histórico de ventas, estacionalidad, meteorología y eventos locales para predecir la demanda a nivel de SKU en cada punto de venta. Un cliente con 45 tiendas de moda redujo su sobrestock un 23% en la primera temporada.
Segmentación dinámica de clientes
Agrupamos a tus clientes por patrones reales de compra, no por demografía estática. Una cadena de supermercados regional pasó de 4 segmentos manuales a 18 microsegmentos que multiplicaron por 3,2 la conversión de sus campañas de fidelización.
Optimización de surtido por ubicación
Cada tienda tiene su propio perfil de demanda. Analizamos el rendimiento de cada categoría cruzado con datos de la zona de influencia para recomendar surtidos específicos. Esto evita tener 40 referencias de vino premium en una tienda de barrio universitario.
Detección de anomalías y merma desconocida
Identificamos patrones sospechosos en movimientos de inventario, devoluciones atípicas y descuadres de caja que escapan a los controles manuales. Un retailer de electrónica detectó un esquema de fraude en devoluciones que le costaba más de 180.000€ anuales.
Pricing dinámico basado en elasticidad real
Calculamos la elasticidad-precio de cada producto en cada canal para ajustar márgenes sin perder volumen. No hablamos de bajar precios: hablamos de saber exactamente cuánto puedes subir sin que el cliente cambie de marca.
Análisis de customer journey omnicanal
Conectamos las interacciones online con las visitas en tienda física para entender el recorrido completo de compra. Medimos qué campañas digitales generan tráfico en tienda y qué experiencias en punto de venta disparan la compra online posterior.
Casos de uso
Cadena de perfumerías con 120 puntos de venta
Implementamos un modelo de reposición inteligente que analiza velocidad de venta, lead time de proveedor y proximidad de campañas promocionales. El resultado fue una reducción del 31% en roturas de stock en productos top y una mejora del 14% en la rotación global de inventario en seis meses.
Grupo de distribución alimentaria en Levante
Desarrollamos un sistema de análisis de cestas de compra que identifica asociaciones de productos no evidentes y genera recomendaciones para la disposición en lineal y las promociones cruzadas. Las ventas por ticket medio subieron un 8,7% en las tiendas piloto sin incrementar el gasto en marketing.
Retailer de moda con canal físico y e-commerce
Creamos un modelo unificado de atribución que conecta datos de navegación web, interacciones en redes sociales y transacciones en tienda. El equipo comercial pudo reasignar un 22% de su presupuesto publicitario hacia los canales que realmente generaban conversión final, no solo clics.