En el retail, especialmente el fast-fashion, el precio es un elemento diferenciador clave. En este caso, una importante multinacional de ropa y accesorios quiere maximizar sus márgenes globales a través de la modernización y automatización de sus precios de venta al público. Se fijaron tres objetivos principales:
La empresa en cuestión estaba calculando los precios y descuentos de forma manual, basados en una serie de variables tales como las ventas medias de un artículo en las últimas semanas, existencias, normas comerciales, etc. Siendo un sistema poco escalable e ineficiente, más aún, tratándose de un gigante mundial del retail.
Estuvimos trabajando estrechamente con la empresa para poder comprender sus procesos y requisitos. Nuestro equipo trabajó junto al equipo interno de Data Science y Engineering para desarrollar un motor de automatización de precios que permitió a su departamento de pricing predecir y aplicar estrategias de precios óptimas durante diferentes períodos de rebajas. Además de la simplificación de procesos y la reducción del tiempo dedicado a los procesos manuales, este modelo permitía también escalarlo a múltiples mercados y hacer más autónomos a los departamentos a nivel local.
Como resultado de la aplicación de este motor de automatización de precios para el retail, la empresa experimentó un impacto significativo en sus márgenes globales durante los períodos de rebajas, en múltiples mercados. El proceso largo y manual para definir los precios de cada artículo de rebajas se simplificó y acortó en gran medida.
Es importante destacar que los errores individuales en la determinación de los precios de miles de artículos en diferentes geografías y monedas se redujeron significativamente en número. Cabe destacar también que la Dirección estaba convencida del valor de los proyectos de Inteligencia Artificial y Data Science, lo que llevó a más iniciativas dentro de la empresa para optimizar y mejorar otros procesos de negocio.
