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Datos Generales del Caso

  • Nombre de la empresa: Blue Star Group – Todomoda – Isadora
  • Industria o Sector: Retail de Accesorios y Complementos de Moda
  • Ubicación / País: Argentina, Brasil, Chile, México, Perú
  • Tecnología Aplicada: Machine Learning, Business Intelligence
  • Herramientas Utilizadas: Microsoft Power BI, Custom ML Algorithms

Resumen Ejecutivo

En respuesta a la necesidad de mejorar la gestión del inventario y el personal en las fechas especiales como podría ser la Navidad, Blue Star Group implementó una solución avanzada de Machine Learning y BI para predecir y poder proyectar las ventas (forecast de ventas), y de esta manera optimizar las compras, la distribución y los turnos del personal en más de más de 850 tiendas en Latinoamérica. Esta solución resultó en una mejora significativa en la gestión del personal y la mercadería, aumentando la eficiencia operativa durante los períodos clave.

Contexto y Desafío

Situación Inicial: Antes de la implementación, BSG enfrentaba problemas con proyecciones de venta de bajo detalle, compras descentralizadas y gestión ineficaz del personal durante días festivos, lo que afectaba la rentabilidad y la experiencia del cliente.

Objetivos del Proyecto:

  1. Mejorar la precisión en las proyecciones de ventas para días festivos con mayor granularidad.
  2. Centralizar y optimizar el proceso de compras y distribución, considerando variables clave de mercado.
  3. Optimizar la asignación del personal en tiendas para maximizar la eficiencia y mejorar el servicio al cliente.

Solución Implementada

Descripción de la Solución: Se desarrolló un modelo de Machine Learning que integra datos históricos y variables de mercado para prever las ventas de manera más precisa. Se centralizó el proceso de compras mediante un sistema que analiza estas proyecciones para optimizar el inventario y los recursos.

Proceso de Implementación: Se inició con una fase de diagnóstico y mapeo de datos existentes, seguido por el desarrollo y entrenamiento del algoritmo de ML. La implementación se realizó en etapas, comenzando con un piloto en tiendas seleccionadas antes de extenderse a toda la red.

Tecnologías y Herramientas Utilizadas: Se utilizó un algoritmo personalizado de ML integrado con Microsoft Power BI para la visualización de datos y la toma de decisiones en tiempo real.

Resultados Obtenidos

Impactos Cuantitativos

  • Reducción del 15% en costos por eficiencias en compras y gestión de inventario.
  • Mejora del 25% en la productividad del personal en tiendas.

Impactos Cualitativos

  • Mejor satisfacción del cliente gracias a la disponibilidad de productos y agilidad y velocidad en la línea de cajas, mejorando sustancialmente la experiencia de compra del cliente.
  • Aumento en la moral del equipo debido a una mejor planificación y menos estrés operativo.

La opinión del Cliente

«La nueva estrategia ha revolucionado nuestra operación en días clave, asegurando que cada tienda esté preparada para maximizar las ventas»

Gerente Regional de BSG

Conclusión y Proyecciones

La implementación de la solución de Machine Learning y BI ha permitido a Blue Star Group no solo mejorar sus operaciones durante días festivos sino también establecer un modelo de gestión más reactivo y basado en datos para futuras expansiones.

BSG planea expandir el uso de estas tecnologías para incluir más aspectos de la cadena de suministro y la experiencia del cliente, asegurando la sostenibilidad y escalabilidad de las soluciones implementadas.

Este caso de éxito demuestra cómo la tecnología adecuada, implementada estratégicamente, puede transformar operaciones críticas en retail, resultando en beneficios tangibles y sostenibles para la empresa y sus clientes.

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