Planifica y gestiona tu inventario retail con IA, de principio a fin

In-Season es la fase de gestión del stock durante la temporada, cuando el inventario ya está comprado y hay que decidir dónde colocarlo y cómo moverlo. In-Season de ROIvolution automatiza esas decisiones: calcula el stock ideal por producto y tienda, propone la reposición desde almacén, detecta dónde sobra stock para traspasarlo a donde se venderá, sugiere la recompra a proveedor y avisa de las roturas con días de antelación.

No. Pre-Season e In-Season de ROIvolution se contratan por separado y cada uno resuelve un problema distinto: Pre-Season decide qué comprar antes de la temporada, In-Season gestiona ese stock durante la temporada. Empezamos por In-Season, porque el retorno es más inmediato (reposición, traspasos y roturas afectan a las ventas de esta semana) y después añadimos Pre-Season para atacar la raíz: comprar mejor.

Un software de gestión de inventario para retail decide cuánto stock debe haber de cada producto en cada tienda y cuándo moverlo, a partir de una previsión de demanda. Se diferencia de un ERP, que registra el inventario, y de un WMS, que gestiona la operativa del almacén: su función es decidir, no registrar ni almacenar. Los más avanzados, como ROIvolution de Analyticalways, usan IA para prever la demanda por producto y punto de venta.

El OTB (Open To Buy) es el presupuesto de compra que le queda disponible a un retailer para una temporada: cuánto puede comprar todavía, en unidades y en valor, sin salirse de su plan. Se calcula a partir del stock inicial, la cobertura de ventas planificada, el ciclo de vida del producto, el stock disponible y los pedidos en curso. ROIvolution lo calcula automáticamente y sigue la desviación entre plan de compra y compras reales.

El WSSI (Weekly Sales, Stock & Intake) es la herramienta de seguimiento semanal que conecta ventas, stock y entradas de mercancía para corregir el rumbo de una colección mientras se está vendiendo. Permite planificar el peso de colección antigua, nueva y NOOS por categoría y tienda, simular recepciones con ajuste automático del OTB y aprobar cambios de cobertura por rol. En ROIvolution forma parte de Pre-Season.

Porque dos tiendas con la misma facturación pueden vender productos completamente distintos. Agrupar por facturación o metros cuadrados junta tiendas que se parecen en volumen pero no en demanda, y les reparte el mismo surtido a clientes distintos. El Deep Clustering de ROIvolution segmenta por comportamiento de compra real del consumidor (categoría, color, talla, precio, temporada y canal) y propone el número óptimo de modelos para cada clúster.

ROIvolution genera una previsión de demanda por producto y punto de venta cruzando histórico de ventas, estacionalidad, promociones, tendencias y comportamiento por tienda y canal, con visibilidad de hasta 52 semanas. La previsión se actualiza de forma continua con el ritmo real de venta y el sell-through de la temporada activa, y de ella se derivan el stock ideal de cada producto en cada tienda, las propuestas de reposición y las alertas de rotura.

ROIvolution está diseñado para retailers con red de tiendas físicas propias, con o sin ecommerce, que gestionan surtidos amplios y con temporada. Lo usan más de 200 marcas en 15 países en moda, calzado, joyería y relojería, accesorios y tienda departamental, desde cadenas pequeñas hasta marcas con más de 1000 puntos de venta.

Sí. ROIvolution se integra con el ERP y el TPV del retailer mediante API y recarga diaria de datos. Lee ventas, stock, pedidos y recepciones para decidir sobre ellos, y devuelve las propuestas de compra, reposición y traspaso para que se ejecuten en los sistemas que el retailer ya tiene.

No. ROIvolution es una capa de decisión que se apoya en ellos, no un reemplazo. El ERP registra las transacciones y el inventario, el WMS gestiona la operativa física del almacén y ROIvolution decide cuánto stock debe haber de cada producto en cada tienda y cuándo moverlo. Conviven: ROIvolution consume los datos del ERP y devuelve propuestas que se ejecutan en él.

El retorno empieza en la primera temporada gestionada. Agatha recuperó la inversión nueve semanas antes de lo previsto y Blue Banana automatizó reposiciones y traspasos en el primer mes de uso. Los resultados documentados por Analyticalways van de +490 k€ de impacto en margen en Blue Banana a +930 k€ en Luxenter, con reducciones de venta perdida de entre el 20% y el 46%.

El Agente IA de ROIvolution es un asistente conversacional que analiza los datos de inventario y ventas y propone decisiones concretas. Diagnostica qué está frenando las ventas en cada tienda, analiza el rendimiento producto a producto, combina ambos niveles para priorizar las acciones de mayor impacto y permite al retailer crear sus propios agentes para análisis recurrentes.