Alta variabilidad en ventas por días de la semana o clima
Las ventas cambian radicalmente entre días laborales y fines de semana.
El forecast dinámico adapta la cobertura según patrones de venta y clima, garantizando disponibilidad diaria.
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Los minoristas del canal horeca gestionan productos de alta rotación, muchos de ellos perecederos o con formatos profesionales adaptados al consumidor final. La estacionalidad, las promociones cruzadas y la gestión de múltiples categorías hacen que el control del surtido y la visibilidad del inventario sean esenciales.
Las ventas varían según temperatura, vacaciones o campañas estacionales.
Las reposiciones se realizan tarde, provocando roturas y pérdida de venta.
Las campañas dejan producto sobrante con riesgo de caducidad o descuento forzado.
El forecast predictivo incorpora variables externas (clima, calendario y comportamiento local) para ajustar la reposición por tienda.
Los modelos de IA generan alertas de riesgo de rotura y pedidos automáticos ajustados a la demanda prevista.
El sistema recalcula coberturas postcampaña y redistribuye automáticamente el exceso entre tiendas o zonas.
El seguimiento manual aumenta el desperdicio y reduce la rentabilidad.
La información sobre el estado del stock no está actualizada en tiempo real.
El exceso de producto fresco bloquea espacio y reduce la eficiencia.
El sistema FEFO automatiza la rotación y genera alertas para priorizar productos próximos a vencer.
La planificación conectada sincroniza los niveles de inventario en todos los puntos de almacenamiento, garantizando visibilidad total.
La planificación predictiva ajusta pedidos y coberturas según rotación real, evitando mermas y mejorando el flujo operativo.
Las promociones se lanzan sin verificar la disponibilidad o capacidad de reposición.
El descenso de ventas deja producto inmovilizado o con riesgo de vencimiento.
Marketing, compras y operaciones trabajan con información desconectada.
El forecast promocional estima la demanda adicional y planifica coberturas, entregas y rotación antes y durante la campaña.
Los algoritmos predictivos ajustan el forecast tras la campaña y activan redistribución automática o descuentos por zona.
La planificación colaborativa centraliza previsiones, campañas y coberturas en una única plataforma.
La alta variedad de formatos y tamaños complica la gestión del lineal.
El mismo mix no funciona igual en todas las zonas o épocas del año.
Las decisiones se basan en volumen, sin analizar margen ni rotación.
El análisis ABC-XYZ prioriza los productos con mayor margen y rotación, optimizando la exposición en el punto de venta.
La planificación por tienda ajusta el surtido según el comportamiento del cliente y las ventas históricas locales.
Los dashboards integran datos de coste, rotación y margen, identificando las categorías de mayor contribución.
Las ventas cambian radicalmente entre días laborales y fines de semana.
El forecast dinámico adapta la cobertura según patrones de venta y clima, garantizando disponibilidad diaria.
Las promociones online generan picos no planificados en tienda física.
La planificación omnicanal sincroniza inventario entre ecommerce y tiendas, evitando roturas o duplicidades.
El personal dedica demasiado tiempo a tareas manuales de gestión.
La automatización de pedidos y reposición optimiza tareas, liberando recursos para la atención al cliente.
Indicadores clave que ofrecen una visión clara del peso estratégico que tiene esta industria en la economía global actual y futura.
Datos obtenidos de Statista*
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