ContactoContactoPlataforma de predicción de demanda por SKU que reduce stockouts y overstock combinando histórico de ventas con variables exógenas y modelos ML.
Consultá sin cargoRetailers y distribuidoras pierden entre 20% y 30% de ventas potenciales por stockouts y sufren capital inmovilizado en overstock. Los módulos de gestión de stock de ERPs como Tango, Contabilium u Odoo llevan la contabilidad del inventario, pero no hacen forecast inteligente. Herramientas básicas aplican promedios móviles que no consideran estacionalidad, promociones ni eventos externos. Para mix amplios y ciclos cortos, se necesita un modelo entrenado con tu propia data.
Desarrollamos un sistema de predicción de demanda con modelos ML (Prophet, XGBoost, redes neuronales según el caso) entrenados con tu histórico de ventas y variables exógenas como estacionalidad, precios, promociones y eventos. El sistema genera forecast por SKU, sugiere órdenes de compra óptimas, detecta slow movers y dispara alertas de quiebre.
Predicciones granulares por producto, tienda y canal, con intervalos de confianza y explicabilidad.
Detecta productos en riesgo de stockout con semanas de anticipación y notifica por email o WhatsApp.
Calcula cantidades óptimas por proveedor considerando lead time, mínimos y descuentos por volumen.
Identifica productos de baja rotación y sugiere liquidaciones antes de generar obsolescencia.
Incorpora calendario, feriados, promociones activas y eventos del sector para mejorar la precisión.
KPIs de fill rate, forecast accuracy (MAPE) y proyección de ventas con drill-down por categoría.
-40%
Reducción de stockouts
-25%
Reducción de overstock
+15%
Ventas recuperadas
Caso de éxito relacionado
Ver cómo lo implementamos →
Proyectos de forecast parten desde USD 12.000 (paquete Growth) cuando hay histórico limpio disponible. Implementaciones multi-tienda con integraciones a varios ERPs y modelos por categoría se ubican en Enterprise, con presupuesto a medida.
Una prueba de concepto sobre categorías clave se entrega en 6 a 8 semanas. La plataforma completa con alertas, sugerencias de compra y dashboard productivo suele tomar 12 a 16 semanas.
Idealmente 18 a 24 meses para capturar estacionalidad. Con 12 meses también funciona, aunque la precisión en picos estacionales será menor durante el primer ciclo.
Sí. Conectamos vía API o export programado con ERPs como Tango, Contabilium, Odoo, SAP Business One y plataformas ecommerce como Tiendanube, VTEX, Shopify y WooCommerce.
Depende de la categoría y la estabilidad de la demanda. En retail estándar apuntamos a MAPE menor al 20% para productos A-B y menor al 35% para slow movers, muy por encima de promedios móviles simples.
Escrito por Maximiliano Rodríguez, Fundador y Director de NexoSmart
Última actualización: abril de 2026
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