Cliente
Sector Telco
Técnicas utilizadas
- Data management
- Data automation
- Machine Learning
- Forecasting
- Visualisation
Tecnología y herramientas
- Python
- Herramienta ad-hoc de visualización y simulación
Necesidad
Ahorro de costes a través de la mejora de los procesos de gestión del stock de terminales del canal Retail, a partir del análisis avanzado de datos de clientes y terminales.
Solución
Herramienta ad-hoc de estimación / simulación para la gestión de terminales en tienda basada en técnicas de Machine Learning.
- Simulación de escenarios de venta de terminales/costes por tienda.
- Gestión de stock en tienda en función de la demanda esperada y las existencias disponibles.
- Cuadro de mando de seguimiento por variables de terminal, cliente, oferta y tienda.
Beneficios
- Mejora de los procesos de previsión de ventas de terminales (más ágiles, robustos y con mayor granularidad)
- Gestión óptima del stock por tienda en base a la predicción de ventas y las existencias disponibles que permite anticipar riesgos (riesgo de obsolescencia, dispositivo con baja rotación o rotura de stock). Cumplimiento de los objetivos de ahorro de coste.
