Las organizaciones de retail que dominan la era de la IA conectan instantáneamente la señal de demanda del consumidor con cada decisión operativa — desde el reabastecimiento hasta el precio en góndola. EXIMIA unifica todos los datos del comercio y convierte tu operación en un sistema autónomo, predictivo y rentable.
EXIMIA no entrega dashboards descriptivos. Desplegamos un gemelo digital de tu operación retail completa, impulsando acciones ejecutables y delegación condicional a IA en cada función crítica.
La base de toda operación rentable. Reemplazamos los modelos ARIMA estáticos con ensambles de Machine Learning (XGBoost, LSTMs, Gradient Boosting) capaces de aprender de la estacionalidad, eventos promocionales, disrupciones de cadena y comportamiento del consumidor en tiempo real. El resultado: planificadores que dedican su tiempo a la estrategia, no a reconciliar planillas.
El precio correcto, en el canal correcto, en el momento correcto. Nuestros modelos de elasticidad de precio por SKU, segmento y zona geográfica permiten ajustes de precio milimétricos que protegen el margen sin destruir volumen. Para inventario en liquidación, los algoritmos de markdown calculan la curva óptima de descuento para maximizar el margen neto recuperado.
Cada cliente es un mercado de uno. Nuestra Customer Data Platform (CDP) unifica el historial de compras, navegación web, interacciones en app, comportamiento en tienda física y señales de redes sociales en un perfil unificado y accionable. Modelos de recomendación en tiempo real sirven la oferta exacta en el momento de mayor intención de compra, en cualquier canal.
El surtido correcto en el anaquel correcto. Nuestros modelos analizan el perfil de compra local, la elasticidad por categoría, el espacio disponible y las tendencias de mercado para recomendar el mix de SKU óptimo por tienda. Los planogramas se generan automáticamente y se validan mediante Computer Vision en campo, cerrando el ciclo entre la estrategia y la ejecución.
La cadena enfrentaba pérdidas del 9% de ingresos en categorías de frescos (frutas, verduras, lácteos y panadería) por pronósticos de demanda imprecisos y procesos de reabastecimiento manuales. La ventana de comercialización reducida de estos productos no toleraba los errores de un modelo basado en promedios históricos simples.
Al desplegar EXIMIA, construyeron un modelo de pronóstico que ingería en tiempo real el clima local, el calendario de quincenas y eventos, tendencias de búsqueda regionales y el comportamiento histórico de merma por tienda. El automatic replenishment envía órdenes ajustadas a proveedores locales 48 horas antes de la necesidad proyectada, con un modelo de penalización asimétrica que prioriza el margen sobre el volumen para productos de vida corta.
La marca enfrentaba el dilema crónico del retail de moda: terminar la temporada con exceso de inventario obligaba a descuentos agresivos de hasta el 70%, destruyendo el margen y dañando la percepción de marca. Los métodos tradicionales de markdown —lineales y basados en reglas fijas por semana— no capturaban la diferencia de elasticidad entre ciudades ni entre segmentos de cliente.
EXIMIA implementó un motor de Markdown Optimization que calcula, para cada SKU y tienda, la curva de descuento óptima que maximiza el margen neto recuperado considerando el tiempo restante de temporada, el inventario en mano y la velocidad de venta proyectada. Las recomendaciones de precio se actualizan dos veces por semana y se publican automáticamente en el sistema de etiquetado electrónico y en el sitio de e-commerce.
El retailer experimentaba una tasa de churn del 28% anual en su base de clientes registrados, con acciones de retención tardías y campañas de reactivación con respuesta inferior al 4%. El equipo de CRM operaba con segmentaciones estáticas bimestrales que no reflejaban el deterioro en el comportamiento de compra a nivel individual.
EXIMIA desplegó modelos de propensión de churn que evalúan continuamente más de 180 señales de comportamiento por cliente: frecuencia de apertura de emails, tiempo desde última compra, cambios en categorías y canales preferidos, y variaciones en el ticket promedio. Los clientes identificados como en riesgo alto activan automáticamente flujos de retención personalizados con incentivos calibrados al LTV individual, evitando sobre-descontar a clientes de alta fidelidad.
Predicción de consumo por categoría perecedera, reabastecimiento automático con proveedores locales y alertas de merma en tiempo real para los 3 principales canales de pérdida.
-40% Reducción de merma operativaDistribución de inventario de temporada por perfil de compra local, clima y tendencias. Curva de markdown óptima que protege el margen por SKU, sin reglas fijas.
+22% Margen recuperado en liquidaciónCDP unificada, modelos de propensión de compra y churn, y motor de recomendaciones en tiempo real que incrementa el ticket promedio y la frecuencia de compra.
62% Tasa de retención en clientes en riesgoPlanogramas individuales por tienda optimizados según ticket, demografía del área de influencia y datos de campo. Incrementos de 8–15% en ventas por pie cuadrado.
+12% Ventas por m² en promedioInventario inteligente que considera caducidad, normativa sanitaria y demanda estacional para productos de prescripción y OTC. Alertas de vencimiento próximo y recomendaciones de devolución.
-28% Pérdidas por vencimiento y merma regulatoriaModelos de demanda correlacionados con permisos de construcción, tendencias de búsqueda DIY y variaciones estacionales locales. Gestión de surtido largo de 80,000+ referencias.
97% Disponibilidad en SKU críticosNo reemplazamos tus sistemas core. Los volvemos inteligentes y reactivos en tiempo real. EXIMIA se conecta nativamente mediante conectores bidireccionales construidos para cargas de trabajo retail a escala corporativa.
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