Quiebres y sobrestock al mismo tiempo
Las compras se planifican con promedios: algunos productos faltan en los picos y otros se acumulan en el depósito.
Industrias · Distribuidoras mayoristas
Datos e IA para distribuidoras: el stock justo, en el momento justo.
Integramos ventas, compras y stock en un solo modelo, anticipamos la demanda y automatizamos tareas como la carga de pedidos, para que compres mejor y no pierdas ventas.
Trabajamos con
Los desafíos que vemos
Lo que frena a empresas como la tuya
Pedidos que se cargan a mano
Los pedidos llegan por WhatsApp y email en texto libre y alguien los copia al sistema, con demoras y errores.
Miles de productos y clientes, poca visibilidad
Es difícil saber qué clientes, productos o canales dejan margen y cuáles no.
Información repartida
Ventas en el ERP, e-commerce aparte y controles en planillas: cada área mira un número distinto.
¿Qué tan listos están tus datos? Hacé la autoevaluación de 2 minutos
Qué construimos
Soluciones pensadas para tu negocio
Pronóstico y reposición
Un modelo que anticipa la demanda semanal y sugiere qué reponer antes de que falte.
Ver el tablero de ejemploCarga automática de pedidos con IA
Un agente lee los pedidos de WhatsApp o email, los carga en tu sistema y avisa si falta algún dato.
Ver soluciones de IARentabilidad por cliente, producto y canal
Tableros de margen y mezcla de venta para decidir precios, descuentos y surtido.
Alertas de clientes y stock
Avisos cuando un cliente deja de comprar o un producto está por quedarse sin stock.
Ver soluciones de IAIndicadores
Lo que medimos
Definimos con tu equipo los indicadores clave y los calculamos todos los días con las mismas reglas.
- Nivel de servicio (fill rate)
- Quiebres de stock
- Días de inventario y rotación
- Sobrestock y productos sin movimiento
- Precisión del pronóstico
- Margen por cliente, producto y canal
- Ticket promedio y frecuencia de compra
- Clientes inactivos
- Tiempos de entrega
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
18
22
26
30
34
Pronóstico
30,5 mil
Ver datos
| Semana | Real (miles) | Pronóstico (miles) | Rango probable |
|---|---|---|---|
| Semana 1 | 21,2 | — | — |
| Semana 2 | 22,0 | — | — |
| Semana 3 | 21,6 | — | — |
| Semana 4 | 23,1 | — | — |
| Semana 5 | 22,8 | — | — |
| Semana 6 | 24,0 | — | — |
| Semana 7 | 23,5 | — | — |
| Semana 8 | 22,9 | — | — |
| Semana 9 | 24,6 | — | — |
| Semana 10 | 25,1 | — | — |
| Semana 11 | 24,3 | — | — |
| Semana 12 | 25,8 | — | — |
| Semana 13 | 26,2 | — | — |
| Semana 14 | 25,5 | — | — |
| Semana 15 | 26,9 | — | — |
| Semana 16 | 27,4 | — | — |
| Semana 17 | — | 27,9 | 27,1 a 28,7 |
| Semana 18 | — | 28,3 | 27,2 a 29,4 |
| Semana 19 | — | 27,6 | 26,3 a 28,9 |
| Semana 20 | — | 29,0 | 27,4 a 30,6 |
| Semana 21 | — | 29,4 | 27,6 a 31,2 |
| Semana 22 | — | 28,8 | 26,8 a 30,8 |
| Semana 23 | — | 30,1 | 27,9 a 32,3 |
| Semana 24 | — | 30,5 | 28,1 a 32,9 |
Casos
Resultados en el sector
Proyectos reales, contados con los números que importan a cada cliente.
¿Necesitamos mucho historial para el pronóstico?
Cuanto más historial, mejor, pero lo evaluamos en el diagnóstico: revisamos qué datos hay y qué precisión es razonable esperar antes de construir el modelo.
¿El agente puede cargar pedidos en nuestro sistema?
Sí, si el sistema lo permite (por API o integración). Siempre empezamos con un piloto acotado y con controles para revisar lo que carga.
¿Por dónde empezamos?
Por un diagnóstico de datos: en dos semanas sabés qué fuentes tenés y qué solución conviene hacer primero.
Blog
Para seguir leyendo
-
Cómo se integra un ERP con un agente de IA: arquitectura, pipeline y frecuencia de actualización
Las capas técnicas para conectar SAP, Tango u Odoo con un agente de IA, cada cuánto actualizar los datos y cómo implementarlo en Azure, AWS o Google Cloud.
-
Cómo reducir el quiebre de stock con un pronóstico de demanda
Quedarse sin stock cuesta ventas y clientes; tener de más inmoviliza capital. Cómo medir el quiebre de stock y cómo un pronóstico de demanda ayuda a planificar mejor las compras.
-
Pedidos por WhatsApp sin perder información en el camino
Cada vez más clientes hacen sus pedidos por WhatsApp, pero esa información casi nunca llega ordenada a los sistemas. Cómo integrarla, desde lo más simple hasta un agente de IA.
¿Tenés una distribuidora? Empecemos por tus datos.
Contanos tu desafío y armamos juntos el primer paso. Sin costo ni compromiso.