Casos de éxito

Resultados reales de empresas que decidieron con datos

Proyectos de integración de datos, tableros de gestión y modelos predictivos, contados con los números que importan a cada cliente.

  • Consumo masivo

Una sola versión de las ventas para toda la red de distribuidores

Empresa de consumo masivo líder en la comercialización de papas fritas

distribuidores integrados en un único modelo
40
El desafío
Cada distribuidor enviaba sus ventas en planillas con formatos y criterios propios. Consolidarlas llevaba días de trabajo manual y la dirección no confiaba del todo en el número final.
Qué hicimos
Automatizamos la recepción de los archivos, unificamos códigos de producto y cliente, y publicamos un tablero de performance con filtros por región, canal y categoría.
El resultado
La dirección y el equipo comercial trabajan con el mismo número y detectan a tiempo qué distribuidor o canal se aleja del objetivo.

Fuentes integradas

  • Excel y planillas
  • Archivos .txt y .csv
  • ERP

Tecnología

  • Power BI
  • Azure
  • SQL
Performance comercial · Red de distribuidores Datos ficticios
  • Período: Ene–Dic 2025
  • Región: Todas
  • Canal: Todos
Facturación neta
$ 48,6 M ▲ 9,2% vs. 2024
Volumen vendido
1.284 t ▲ 4,1% vs. 2024
Tamaño promedio de pedido
412 kg ▼ 2,3% vs. 2024
Clientes activos
6.940 ▲ 3,8% vs. 2024

Facturación mensual vs. objetivo

Millones de $

  • Real
  • Objetivo
Ver datos
MesRealObjetivo
Ene$ 3,6 M$ 3,8 M
Feb$ 3,4 M$ 3,6 M
Mar$ 3,9 M$ 3,9 M
Abr$ 3,8 M$ 3,9 M
May$ 4,0 M$ 4,0 M
Jun$ 4,1 M$ 4,1 M
Jul$ 4,3 M$ 4,2 M
Ago$ 4,2 M$ 4,2 M
Sep$ 4,0 M$ 4,2 M
Oct$ 4,3 M$ 4,3 M
Nov$ 4,4 M$ 4,4 M
Dic$ 4,6 M$ 4,5 M
Tablero ilustrativo con datos ficticios, similar al implementado. Ver el tablero interactivo
  • Distribución y retail

Compras planificadas con un pronóstico de demanda

Distribuidora mayorista

menos quiebres de stock
12%
El desafío
Las compras se planificaban con promedios históricos: algunos productos se quedaban sin stock en los picos y otros se acumulaban en el depósito.
Qué hicimos
Entrenamos un modelo que combina el historial de ventas con la estacionalidad y las promociones, y lo integramos en un tablero de reposición semanal.
El resultado
El equipo de compras sabe qué reponer y cuánto antes de que falte.

Fuentes integradas

  • ERP
  • APIs y e-commerce

Tecnología

  • Python
  • Azure
  • Power BI
Pronóstico de demanda · Depósito central Datos ficticios
  • Horizonte: 8 semanas
  • Categoría: Todas
  • Depósito: Central
Precisión del pronóstico
92,4% ▲ 6,1 pp vs. método anterior
Demanda prevista (8 sem.)
231.600 u. ▲ 12,5% vs. últimas 8 sem.
Productos con riesgo de quiebre
37 ▼ 12 vs. semana anterior
Sobrestock estimado
$ 2,3 M ▼ 18% vs. trimestre anterior

Ventas semanales y pronóstico

Miles de unidades

  • Real
  • Pronóstico
  • Rango probable
Ver datos
SemanaReal (miles)Pronóstico (miles)Rango probable
Semana 121,2——
Semana 222,0——
Semana 321,6——
Semana 423,1——
Semana 522,8——
Semana 624,0——
Semana 723,5——
Semana 822,9——
Semana 924,6——
Semana 1025,1——
Semana 1124,3——
Semana 1225,8——
Semana 1326,2——
Semana 1425,5——
Semana 1526,9——
Semana 1627,4——
Semana 17—27,927,1 a 28,7
Semana 18—28,327,2 a 29,4
Semana 19—27,626,3 a 28,9
Semana 20—29,027,4 a 30,6
Semana 21—29,427,6 a 31,2
Semana 22—28,826,8 a 30,8
Semana 23—30,127,9 a 32,3
Semana 24—30,528,1 a 32,9
Tablero ilustrativo con datos ficticios, similar al implementado. Ver el tablero interactivo

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