Desarrollamos un sistema avanzado de inteligencia artificial para RetailPro Group, una cadena multinacional de tiendas departamentales con presencia en 7 países. El sistema predice con precisión la demanda futura de productos a nivel de tienda individual, categoría y SKU específico, tomando en cuenta más de 200 variables incluyendo estacionalidad, tendencias locales, eventos especiales, clima, y comportamiento histórico. Esta solución ha transformado radicalmente su cadena de suministro, reduciendo tanto excesos de inventario como roturas de stock.

El proyecto surgió de la necesidad crítica de RetailPro Group de modernizar su enfoque de gestión de inventario, que estaba generando pérdidas anuales de aproximadamente $45 millones debido a descuentos por exceso de stock y ventas perdidas por roturas. El reto principal era desarrollar un sistema que pudiera manejar el complejo catálogo de más de 120,000 SKUs activos, con patrones de demanda altamente variables entre diferentes mercados geográficos y segmentos de producto.

Implementamos una solución que no solo genera predicciones precisas, sino que se adapta continuamente mediante aprendizaje incremental. El sistema incorpora automáticamente el feedback de resultados reales, mejorando constantemente su precisión. Además, hemos desarrollado funcionalidades específicas para casos especiales, como lanzamientos de nuevos productos sin histórico de ventas, y eventos disruptivos como la temporada de Black Friday o emergencias climáticas regionales.

La solución está completamente integrada con los sistemas existentes de RetailPro, incluyendo su ERP SAP, sistema de gestión de almacenes Manhattan Associates, y plataforma de comercio electrónico Salesforce Commerce Cloud, proporcionando una visión unificada y coherente de la demanda a través de todos los canales de venta.

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