Caso de uso
Usamos tu histórico de ventas para anticipar la demanda de cada producto y avisarte antes de quedarte sin stock o de comprar de más. Sin hojas de cálculo eternas ni intuiciones.
El problema
Quedarse corto significa ventas perdidas y clientes que se van a la competencia. Pasarse significa dinero parado en el almacén y productos que caducan o se quedan obsoletos.
Hoy
Con IA
Cómo funciona
No hace falta un equipo de data science. Partimos de los datos que ya tiene vuestro ERP o vuestra tienda online.
Ventas por día y producto, stock, plazos de proveedor, promociones y calendario.
3 años · 850 referencias
Aprende tendencias, estacionalidad y efectos de festivos y campañas.
Validado con meses reales
Demanda esperada por semana, con un rango probable, no un número mágico.
Sem. 11: 280-340 uds.
Cantidad a pedir según stock, plazo del proveedor y stock de seguridad.
Pedir 300 uds. antes del lunes
Revisión humana
Revisa, ajusta con lo que sabe (una feria, un cliente nuevo) y aprueba.
Aprobado con ajuste +20
Ejemplos
Histórico de ventas
“Ventiladores de sobremesa. Ventas casi nulas en invierno; picos en junio y julio, distintos cada año según el calor.”
Previsión
Pedido planificado con el plazo del proveedor
Promoción prevista
“15 % de descuento en recambios de filtro durante dos semanas de marzo, con envío de newsletter a clientes.”
Previsión
Aviso al comprador con 4 semanas de margen
Catálogo de recambios
“600 referencias que se venden pocas veces al mes, con pedidos irregulares de talleres.”
Previsión
Revisión semanal en 15 minutos
Datos que se pueden usar
Con los pies en el suelo
Lo ideal son dos años o más de ventas por producto. Con menos se puede empezar, pero con más incertidumbre.
Por eso damos un rango y no un número. Lo importante es acertar más que hoy y saber cuánto margen dejar.
Quien compra conoce cosas que no están en los datos. El modelo propone; el equipo ajusta y aprueba.
Guía visual · Previsión de ventas y stock
El parte
del tiempo
de tus ventas
Como el del tiempo: no dice exactamente qué pasará, pero sí lo más probable y con cuánto margen. Suficiente para comprar a tiempo y sin pasarse.
01 · La previsión
Ventas reales Previsión y rango probable
Cada referencia tiene su previsión semanal con un rango. La semana que viene se prevé con precisión; dentro de dos meses, con más margen.
02 · Lo que mueve la demanda
Temporada
Ventiladores en julio, calefactores en enero.
Festivos
Puentes, cierres y semanas cortas.
Campañas
Suben las ventas y después bajan un tiempo.
Tendencia
Lo que crece o se apaga poco a poco.
03 · De la previsión al pedido
04 · Con los pies en el suelo
Un rango,
no un número mágico
Alertas
La previsión se convierte en avisos concretos: qué referencias se van a agotar antes de la próxima reposición y cuáles acumulan más stock del que se va a vender.
Método
Comprobamos qué histórico hay, su calidad y qué productos concentran más dinero o más roturas.
Diagnóstico de datos y referencias prioritarias
Entrenamos el modelo y lo comparamos con vuestro método actual sobre meses pasados que el modelo no ha visto.
Comparativa de acierto frente al método actual
Conectamos la previsión con el ERP o una hoja compartida y revisamos el acierto cada mes.
Previsión semanal y panel de seguimiento
Diseñamos y desarrollamos soluciones de inteligencia artificial adaptadas a tus procesos, datos y herramientas cuando una solución estándar no encaja o se queda corta.
Anticipa la demanda, las ventas o el consumo con modelos que se pueden explicar.
Mejores decisiones de compra y una cadena de suministro con menos sorpresas.
Cuéntanos cuántas referencias gestionáis, de dónde salen los datos de ventas y cómo calculáis hoy los pedidos. Te diremos si tiene sentido un piloto de previsión.
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