INDUSTRIA: RETAIL
SOLUCIÓN: BIG DATA
PROYECTO: DATA ANALYTICS
Cliente:
Ripley
Industria:
Retail
Solución:
Data Science
Proyecto:
Data Analytics
SITUACIÓN INICIAL
Ripley es una tienda por departamentos chilena, con más de 25 años de presencia en el Perú, que sostiene una posición de liderazgo en la industria del retail.
DESAFÍO
El cliente se enfrentaba al reto de la venta de sus productos de su línea de ropa y accesorios, que se lanzan de manera regular, y que tienen una vida útil limitada asociada a sus campañas estacionales de moda. Durante la temporada de ventas los productos deben venderse completamente, pues el stock no puede transferirse a la temporada siguiente. Esto genera múltiples retos como la necesidad de actuar rápidamente, desarrollando ofertas y descuentos para productos con poca historia de información.
IMPLEMENTACIÓN
Analytics desarrollo un modelos de ventas esperadas en función de múltiples precios, que se actualizaba semanalmente, y a medida que se iba recolectando resultados acerca de la reacción del producto a múltiples ofertas o campañas.
El objetivo era brindar la información necesaria al jefe de categoría para que pueda establecer los precios de la siguiente semana considerando el comportamiento histórico, la venta esperada, y el estado del Stock del producto. El resultado se daba de tal manera que se pudiera planear su obsolescencia sin necesidad de reducir los precios de manera desordenada al final de la temporada.
RESULTADO
Analytics logró desarrollar modelos con buena capacidad predictiva, y un Dashboard en Power BI que le permitía a Ripley tomar las decisiones a tiempo y visualizar los precios sugeridos según los grupos de productos establecidos por Ripley.