El Desafío
RetailPro Chile, cadena con 120+ tiendas, enfrentaba pérdidas millonarias por una gestión de inventario deficiente: $800K mensuales en costos de sobrestock, $2M anuales en pérdidas por quiebres de stock, y una precisión de pronóstico del solo 67%. Los sistemas ERP existentes carecían de contexto regional y capacidad de aprendizaje.
La Solución
Diseñamos e implementamos un sistema de ML que combina cuatro algoritmos complementarios: redes neuronales LSTM, XGBoost, Prophet y Random Forest, con más de 150 features de ingeniería. El sistema integra datos en tiempo real de POS, APIs meteorológicas, sentimiento en redes sociales, seguimiento de competidores e indicadores económicos.
Fases de Implementación
- Discovery & Auditoría de Datos (4 semanas): Análisis de fuentes de datos y definición de arquitectura
- Desarrollo MVP (8 semanas): Construcción del modelo base y pipeline de datos
- Piloto Controlado (6 semanas): Validación en tiendas seleccionadas
- Rollout Nacional (6 semanas): Despliegue gradual en todas las tiendas
Resultados
El sistema elevó la precisión de pronóstico del 67% al 94%, redujo los costos de inventario en un 35%, disminuyó los quiebres de stock en un 60%, y generó $1.2M en ahorros anuales. El tiempo de respuesta ante cambios del mercado pasó de 2-3 semanas a 24 horas. El ROI del primer año fue del 285%.