TECNOLOGÍA AWS

Un retail mas sostenible y rentable con datos

15 de junio de 2024

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Una empresa líder en el sector retail, o que aspira a serlo, debe destacar por su capacidad para abastecer ágilmente a sus tiendas con productos específicos, asegurando la satisfacción del cliente y evitando problemas de inventario. Sin embargo, en este proceso puede enfrentarse a desafíos relativos a la previsión de ventas como la gestión de un elevado número de referencias, la dinámica introducción de nuevos productos, la segmentación por tiendas y la variabilidad en el impacto de factores externos en diferentes productos y ubicaciones.

 

Esto convierte la aproximación a la previsión de ventas en un reto significativo para las empresas en el sector. Nada que no pueda solucionarse con ayuda de expertos y tecnología punta.

 

A continuación, analizaremos un caso de uso concreto de una compañía con esta problemática y cómo le ayudamos a superarla con éxito.

 

 

 

 

Reto: perfeccionar la previsión de stock

 

A menudo, al enfrentarse al desafío de perfeccionar la previsión de stock, se encuentran obstáculos notables. En este caso, los problemas que surgieron al buscar una previsión efectiva fueron de tres tipos:

 

1. Previsiones erróneas con detalles insuficientes
La falta de información detallada en las estimaciones hechas a mano afectaba directamente a la empresa, impidiendo lograr la precisión necesaria debido a la cantidad de factores que influyen.

 

Falta de «Rolling Forecast»: La ausencia de previsiones a largo plazo, limitaba la capacidad de anticipar y planificar de manera efectiva.

 

2. Toma de decisiones ineficientes a causa de:

  • Influencia de Factores Humanos: La toma de decisiones está considerablemente influenciada por factores humanos, como los incentivos de ventas, lo que genera inconsistencias y falta de objetividad en las decisiones.

 

  • Falta de Consistencia entre Mercados: La falta de estandarización y la disparidad en los equipos de distintos mercados conducían a decisiones globales costosas y poco eficientes.

 

  • Desafío que supone incorporar Información Interna: incapacidad para integrar eficazmente información de valor interno en las previsiones. Lo que limitaba la capacidad de tomar decisiones informadas.

 

3. Flujo de caja no optimizado:
Contaban con una gestión poco óptima del flujo de caja, lo que llevó a realizar previsiones poco fiables que generaban problemas ocasionales y puntuales.

 

 

¿Cómo lo hemos conseguido?

 

A través de un enfoque estratégico y soluciones especializadas, hemos abordado cada desafío de manera integral:

 

1. Optimización de Detalles en las Previsiones:

Implementamos avanzados modelos de Machine Learning y análisis de datos para mejorar la precisión mediante una mayor granularidad y detalle en las previsiones.

 

2. Toma de Decisiones Basada en Datos:

Establecimos una metodología estandarizada y objetiva, incorporando información interna valiosa para impulsar decisiones informadas y coherentes en todos los mercados.

 

3. Gestión Eficiente del Flujo de Caja:

Desarrollamos previsiones más fiables mediante la integración de variables clave, mejorando así la gestión del flujo de caja y evitando problemas puntuales.

 

 

Buenos datos, increíbles resultados

 

Cuando hablamos del sector retail, donde cada predicción cuenta, la calidad de los datos se convierte en la base sólida e indispensable para lograr una previsión de stock efectiva, una personalización de compra excepcional y que las ventas se disparen. Todo ello de forma sostenible y rentable. Especialmente durante momentos críticos como la temporada navideña.

 

En Daus Data, no solo ayudamos con estos desafíos, sino que los transformamos en grandes oportunidades. Con herramientas avanzadas de AWS y nuestro enfoque estratégico construimos cada día el retail del futuro, donde la anticipación, la sostenibilidad y la eficiencia definen el camino hacia el éxito.