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Solución de IA · Logística, Compras y OperacionesTravel

Anticipa el pico antes de que rompa el stock

Peak Radar predice la demanda tienda a tienda, con especial atención a picos estacionales, para que compras y logística reaccionen antes de que falte producto en el lineal.

Por tienda
predicción granular
Estacionalidad
prevista con antelación
Menos roturas
en momentos clave
El reto · Cuando la demanda sorprende

Las roturas de stock llegan justo cuando más venden

Campañas, festividades o cambios de temporada disparan la demanda de forma desigual entre tiendas, y las previsiones agregadas no lo detectan a tiempo.

📈

Picos que no se ven venir

La demanda se dispara en fechas concretas y el forecast general no distingue tienda por tienda.

🚚

Reposición tardía

Cuando se detecta la rotura, el pedido y el transporte ya no llegan a tiempo para el pico.

💸

Venta perdida

Cada rotura en temporada alta es una venta que no se recupera y un cliente que prueba a la competencia.

La solución

Previsión de demanda con foco en la estacionalidad real

Analiza históricos de venta, calendario comercial y señales externas para anticipar cuándo y dónde va a subir la demanda, con margen suficiente para reaccionar.

📅

Detección de estacionalidad

Identifica patrones repetidos por fechas, campañas o clima que afectan a la demanda de cada categoría.

🏪

Granularidad por tienda

Predice el pico a nivel de punto de venta, no solo a nivel de cadena o región.

🔔

Alertas anticipadas

Avisa a compras y logística con suficiente antelación para ajustar pedidos y rutas de reparto.

🔄

Aprendizaje continuo

Ajusta el modelo con cada nueva temporada, mejorando la precisión de la predicción con el tiempo.

Cómo funciona · El valor, paso a paso

De los datos históricos a la reposición a tiempo

La solución vigila el calendario y el histórico de venta para anticipar cada pico con margen de reacción.

Histórico de ventasCalendario y señalesDetectar patrón estacionalPredecir demanda por tiendaAlertar a comprasAjustar reposición
1
Recopila el histórico de venta por tiendaAnaliza series temporales de venta, incluyendo campañas y festividades pasadas.
2
Cruza señales de calendario y contextoIncorpora festividades, clima o campañas de marketing previstas que puedan afectar la demanda.
3
Detecta el patrón estacionalIdentifica qué categorías y tiendas tienden a repetir picos en fechas concretas.
4
Predice la demanda por tiendaGenera una previsión granular, tienda a tienda, con el volumen esperado para cada pico.
5
Alerta a compras y logísticaEnvía la previsión con antelación suficiente para ajustar pedidos, stock de seguridad y rutas.
Integración

Se conecta con lo que ya usas, sin fricción

Se apoya en tu histórico de ventas y en el calendario comercial para anticipar cada pico.

Entrada

ERP y ventas históricas

Consume el histórico de ventas por tienda, SKU y fecha desde tu ERP o sistema de punto de venta.

Solución Grovium

Peak Radar

Modela la estacionalidad y predice el volumen esperado por tienda y categoría.

Salida

Compras y logística

Envía alertas y recomendaciones de reposición a los equipos de compras y supply chain.

Supervisión humana disponible en cada paso crítico: la solución propone, tu equipo decide cuándo hace falta.

Casos de uso · El valor de negocio

Donde el timing lo es todo

Retail estacional (moda, jardín, juguetería)

Anticipa los picos de campaña y evita quedarse sin producto en las semanas clave.

Gran consumo y alimentación

Predice repuntes de demanda por festividades o eventos locales, tienda a tienda.

Logística y distribución

Ajusta rutas y stock de seguridad antes de que el pico de pedidos sature el reparto.

Problema → Solución

Una cadena de jardinería que se quedaba sin stock cada primavera

Ejemplo real del tipo de situación que resuelve esta solución.

Antes · el problema

Cada inicio de primavera, varias tiendas se quedaban sin las referencias más vendidas durante la primera semana de campaña, mientras otras tiendas de la misma cadena tenían exceso de stock.

El forecast se hacía a nivel de cadena, sin distinguir que el pico llegaba antes en unas zonas que en otras. El pedido de reposición se lanzaba cuando la rotura ya era evidente en el lineal, demasiado tarde para reaccionar.

Después · con la solución

Peak Radar predice, tienda a tienda, cuándo va a llegar el pico de primavera, con semanas de antelación suficientes para ajustar pedidos y transporte.

Con el histórico de las últimas campañas y el calendario de temporada, la solución identifica qué tiendas van a repuntar antes y en qué volumen, permitiendo redistribuir stock entre tiendas antes de que ocurra la rotura.

Anticípate al próximo pico de demanda

Te mostramos cómo se vería la predicción de Peak Radar con el histórico de tus propias tiendas.