Introducción constante de nuevos productos sin histórico
Cada temporada se lanzan cientos de referencias nuevas sin datos previos de venta.
El forecast por analogía estima la demanda inicial basándose en productos o colecciones similares.
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Las tiendas y cadenas retail del sector moda viven bajo la presión de tendencias cambiantes, colecciones de vida corta y una alta rotación de productos. El equilibrio entre disponibilidad, rentabilidad y experiencia de compra es clave para competir en un mercado cada vez más exigente.
Las ventas se disparan o frenan por cambios meteorológicos o virales en redes sociales.
Algunas tiendas agotan productos mientras otras acumulan stock.
El espacio ocupado por artículos lentos limita la exposición de nuevas colecciones.
El forecast predictivo integra datos de clima, calendario y comportamiento de compra para ajustar la reposición por tienda y categoría.
La planificación multinivel permite redistribuir inventario automáticamente según velocidad de venta y demanda local.
La segmentación ABC-XYZ clasifica productos por rotación y rentabilidad, optimizando coberturas y espacio en tienda.
Cada colección introduce miles de SKUs nuevos con comportamientos distintos.
Las desviaciones generan exceso en unas variantes y falta en otras.
La exposición ineficiente reduce la conversión y el margen.
La IA analiza históricos y patrones de venta para sugerir el mix óptimo de productos por temporada y formato de tienda.
El forecast por variante ajusta las previsiones por talla, color y región, evitando roturas o sobrantes.
Los modelos de planificación calculan la mejor asignación por superficie y rentabilidad esperada.
Las campañas comerciales generan roturas en productos clave.
Los descuentos masivos generan sobrestock en modelos desactualizados.
Las áreas de promoción, compras y retail operan con datos aislados.
El forecast promocional anticipa el impacto de cada campaña y planifica la cobertura según duración, canal y tienda.
La planificación postcampaña redistribuye excedentes y activa liquidaciones controladas para recuperar margen.
La planificación colaborativa unifica previsiones y acciones comerciales bajo una misma plataforma, asegurando coherencia operativa.
La falta de visibilidad genera roturas en un canal y excedentes en otro.
Las devoluciones online saturan el stock físico y distorsionan previsiones.
El consumo no responde igual en tienda física y digital.
La planificación omnicanal integra inventario y previsión por canal, permitiendo priorizar entregas según disponibilidad y margen.
El sistema sincroniza devoluciones en tiempo real y actualiza automáticamente la previsión y la disponibilidad real.
Los modelos predictivos segmentan la demanda por canal, formato y localización, ajustando coberturas en cada punto.
Cada temporada se lanzan cientos de referencias nuevas sin datos previos de venta.
El forecast por analogía estima la demanda inicial basándose en productos o colecciones similares.
Las decisiones de compra se basan en volumen, no en margen real.
Los dashboards integran ventas, coste y margen, mostrando la rentabilidad por familia o etiqueta.
El personal dedica demasiado tiempo a tareas manuales de gestión de stock.
La automatización de pedidos y reposición optimiza tareas y reduce errores.
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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Su enfoque hacia la planificación operativa, permite a la empresa obtener numerosos beneficios desde el primer momento una vez se comienza a utilizar la solución. Antonio Martínez, Director de Logística en Joma
Implantar el software con Imperia es un proceso rápido y sencillo, que comienza con la integración del módulo de demanda, y puede complementarse con 2 nuevas fases. Incorporando el modulo de compras y el módulo de producción.
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