🛒 Retail y Logística
Detección predictiva
de quiebres de
stock en góndola
EL DESAFIO
Un retailer de gran escala enfrentaba pérdidas silenciosas de ventas debido a quiebres de stock en sala que no siempre eran detectados a tiempo. La dependencia de auditorías presenciales hacía el proceso costoso, lento y reactivo.
LA SOLUCIÓN
Implementamos un sistema analítico basado en Machine Learning que combina ventas históricas, stock y datos en tiempo real para detectar quiebres de manera predictiva, permitiendo actuar antes de que el cliente enfrente la falta de producto.
IMPACTO
- Disminución directa de ventas perdidas
- Eliminación de auditorías físicas
- Reacción proactiva ante quiebres invisibles