Librerías Gandhi dio un paso decisivo al implementar una plataforma de machine learning con la que logró reducir 32 % sus excedentes de inventario. Y aumentar, así, la disponibilidad promedio de SKUs del 62 % al 86 %, en sólo seis meses.
Gandhi enfrentaba retos como la complejidad de gestionar más de 100 000 SKUs en distintos puntos de venta y baja visibilidad de existencias. Además de pronósticos de venta poco certeros y productos excedentes ocupando espacio en tienda.
Todo derivado de 50 tiendas físicas, 320 quioscos dentro de tiendas de autoservicio y un robusto canal de ecommerce.
“Gandhi es un gran ejemplo de cómo es posible implementar machine learning y algoritmos de última generación para resolver problemas reales en logística. No se trata sólo de automatizar procesos, sino de tomar decisiones más precisas todos los días. Al ajustar el inventario a la demanda real, lograron eficiencia sin comprometer la disponibilidad, incluso con una operación tan grande y diversa”, explicó Diego Martínez, Country Manager para México y director comercial para Latinoamérica en Onebeat.
Ante dichos desafíos, Onebeat ayudó a Gandhi operar de forma más ágil gracias a la consolidación de información. Y a una mayor eficiencia en el procesamiento de datos.
Lo que permite identificar las necesidades de inventario según la demanda en tiempo real de cada punto de venta.
Además, se incorporó un sistema avanzado de reporteo para el seguimiento de abastecimiento y análisis predictivo.
En seis meses de haber implementado machine learning, Gandhi logró reducir en un 36 % sus excedentes de inventario. Y aumentó la disponibilidad promedio de SKUs del 62 % al 86 %.
Además, el valor total del inventario en tiendas disminuyó en un 8 %, reflejando una operación mucho más eficiente.
Resultados gracias a machine learning
Estos resultados fueron posibles gracias a una serie de mejoras operativas como:
- Identificación y redistribución de excedentes
- Mayor rotación del inventario de baja demanda
- Mejor introducción y liquidación de nuevos productos
- Reducción del esfuerzo operativo en sus 50 tiendas físicas y canal online
“La implementación fue rápida y eficaz. Logramos organizar un entorno muy complejo y ofrecer más títulos disponibles sin necesidad de incrementar el inventario. La herramienta nos da control y mejora nuestra toma de decisiones gracias a datos actualizados diariamente”, comentó Salomón Sambra, subdirector de Compras en Librerías Gandhi.
Los resultados reflejan un mayor control operativo y una mejor disponibilidad de productos sin necesidad de aumentar el inventario.
Gracias al uso de herramientas tecnológicas como machine learning, la distribución permite adaptarse con mayor agilidad a las preferencias de los clientes.
Este caso demuestra que en el retail la tecnología es clave para enfrentar desafíos estructurales. Sobre todo, en sectores donde la diversidad de productos y la variabilidad de la demanda complican la planeación y el abastecimiento.