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+82 % de precisión en la demanda de no-resurtibles para un retailer de calzado deportivo tras aplicar modelos de series de tiempo, árboles de decisión y random forest; esto redujo “out-of-stocks” y redistribuyó 23 % del inventario hacia tiendas con mayor potencial.Mayor poder de negociación con las marcas, respaldado en pronósticos finos.
Merchandise Analytics
Diseñando el surtido perfecto y la exhibición que vende
Por qué importa
En un mercado hipercompetitivo, el éxito se decide SKU por SKU y estante por estante. Merchandise Analytics convierte grandes volúmenes de datos transaccionales y contextuales en recomendaciones para definir qué productos ofrecer, en qué cantidades y cómo exhibirlos. El objetivo: maximizar rotación, margen y satisfacción del cliente.
Casos de uso Merchandise Analytics
Casos
Qué resuelven
Datos que utilizan
Market Basket Analysis
Descubre afinidades para bundles, venta cruzada o layout adjunto
Historial de tickets, jerarquías de producto
Shelf Optimization
Recomienda espacio y posición óptima por SKU
Demanda granular + elasticidad al espacio
Assortment Optimization
Ajusta profundidad y amplitud de catálogo por tienda o formato
Demografía local, estacionalidad, desempeño histórico
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Beneficios tangibles gracias a BDS:
Conclusión
Cuando el surtido y la exhibición se deciden con analítica avanzada, cada centímetro de anaquel trabaja para el negocio y para el consumidor, generando venta incremental y menos capital atrapado en inventario.
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