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Operations Analytics

Eficiencia de tienda y última milla, orquestada por datos

Por qué importa La rentabilidad del retail también depende de controlar la merma, asignar personal justo a la carga de trabajo y entregar en tiempo récord. Operations Analytics aplica modelos predictivos a procesos cotidianos para reducir costos y elevar la experiencia del cliente.

Casos de uso Operation Analytics

Casos de uso Operation Analytics

Casos

Decisión accionable

Resultado esperado

Shrinkage Optimization

Detectar patrones anómalos de robo/merma

Pérdidas evitadas

Predictive Work-Force Management

Programar turnos según tráfico proyectado

Menos horas extra, mejor NPS

Non-refillable Demand Forecasting

Estimar demanda de temporada

Sobrantes mínimos

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Ejemplo real: Arribo La plataforma SaaS Arribo integra IA para asignación de recursos y ruteo dinámico en campo. Sus usuarios reportan:

Ahorros cuantificables por menos kilómetros recorridos.

Visibilidad en tiempo real de cada entrega o visita.

Disminución de tiempos de servicio y mejora en la comunicación cliente-operador.

Conclusión Operations Analytics conecta predicciones con la ejecución diaria: menos merma, más productividad laboral y entregas que fidelizan.

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