El pasado, explicado
Ventas, margen, stock, oferta, clientes: cada KPI conectado con los demás.
Todos los KPI del retail, calculados con precisión y rapidez. Y una IA neuronal que cuantifica lo que cada tienda aún puede vender.
No habla.
No adivina.
Calcula.
Ventas, margen, stock, oferta, clientes: cada KPI conectado con los demás.
Lo que cada tienda, sección y producto aún puede vender, gracias a su gemelo digital.
Bajo rendimiento, sobreexposición, oportunidades latentes: detectadas antes de que cuesten.
La demanda que viene, y si el stock aguantará… o no.
Cada KPI se puntúa de 1 a 5 según lo que le aporta. Cuanto más alta la nota, más equipos, tiempo y experiencia necesitaría para obtenerlo por su cuenta.
250+KPI calculados
Lo que cada sección debería haber vendido, frente a 10 a 30 tiendas comparables, recalculado cada día.
La demanda por producto y por tienda, sin la restricción del stock, calculada por una red neuronal.
Puntuación 0–10 normalizada sobre el tráfico, tasa de activación y niveles: Gold Star, Star, Nicho, Complemento, Bad.
La probabilidad de encontrar su talla, ponderada por el potencial de la tienda, y la detección de malos repartos.
Moneymaker, Local Gem, Clearance, Missed Sizes… cada oportunidad cuantificada y enviada al equipo adecuado.
Puntuación compuesta 0–10 de ventas, stock y rebajas, por producto y por tienda.
Cada palanca de la progresión aislada: tráfico, conversión, precio, rebajas, UPT, en todos los ejes de producto.
La adecuación del stock a los clusters de clientes de la tienda, y el público con un interés inusual.
Medido solo en los días-tienda con objetivo; subobjetivos de UPT, ticket y transacciones generados.
Planificación horaria o semanal con meteorología y temperatura, estimación final frente al objetivo.
Progresión de las ventas menos progresión del tráfico, solo en los días comparables y fiables.
14 atributos generados por IA (color, material, estampado, público…) y sensibilidad de cada categoría a la temperatura.
Tráfico incoherente en cuarentena, sincronización de tráfico y tickets, frescura de cada indicador.
En toda la red o en la tienda sola: dos denominadores, dos lecturas.
APS, Store Selling, Items y Stock Efficiency: lo que aporta la amplitud de la oferta.
Margen realizado frente al inicial, precio medio con devoluciones, precio completo.
Tiendas comparables, año personalizado alineado con los eventos, tipo de cambio constante.
Actividad en año móvil, churn configurable, canal atribuido ticket a ticket.
Ventas, margen, tráfico, conversión, ticket, UPT, stock: transmitidos por la cadena o calculados directamente.
Lo que obtiene en los niveles 1 y 2, ninguna hoja de cálculo se lo dará.
Por eso, sin el motor, las IA no tienen nada que decir.
Cada modelo se prueba fuera de muestra, se sigue en el tiempo y se vigila contra las derivas.
Su rendimiento se mide en tienda, no en una demo.
Objetivo: una base de cálculo en la que sus equipos confíen.
Usted decide.
nostress calcula.