Reduce el churn de forma relevante, aumenta el ticket medio y deja de planificar stocks a ciegas.
Conectamos los datos de compra, fidelización, web y tienda física en modelos que predicen qué clientes vas a perder, qué van a comprar y cuánto stock necesitas por referencia y punto de venta. Impacto medible en las primeras semanas.
Sin compromiso · Respuesta en < 24h
El reto en Retail y Distribución
La tasa de abandono de clientes supera el 25–30% anual y las campañas de retención son genéricas para todos
Los stocks no están alineados con la demanda real: sobre-stock en unas referencias y roturas en otras
Los datos de ventas, web, fidelización y tienda física no están conectados, dando una visión parcial del cliente
El equipo de marketing no puede distinguir qué segmentos tienen más valor ni qué les motiva a comprar
Casos de uso
Score de riesgo de abandono por cliente actualizado semanalmente, con segmentación automática y recomendación de acción específica por grupo.
Motor de recomendación que adapta las ofertas, productos y mensajes a cada cliente según su comportamiento e historial de compra.
Predicción de demanda a nivel de referencia y punto de venta para optimizar la reposición y reducir el stock muerto.
Integración de datos transaccionales, de fidelización, web y app en un perfil único de cliente que alimenta todos los análisis y campañas.
Entregables
Modelo de predicción de churn con scoring semanal por cliente y segmentación accionable
Dashboard de cliente 360° integrando datos de todos los canales (tienda, web, app, fidelización)
Modelo de forecasting de ventas por SKU y punto de venta con integración en reposición
Motor de recomendación de ofertas personalizadas listo para conectar con tu herramienta de marketing
Informe de ROI con métricas de impacto real tras el primer ciclo de uso
Tiempo a valor
En las primeras 2-3 semanas integramos tus fuentes de datos y construimos el perfil unificado de cliente. El modelo de churn suele estar calibrado y en producción en la semana 5-6, generando las primeras listas de retención accionables. El forecasting de ventas por SKU requiere algo más de histórico validado: entre la semana 6 y 10 está en producción. Los primeros resultados en campañas de retención se ven en 4-8 semanas de uso. La reducción estructural de churn tarda 2-3 ciclos completos (3-6 meses) en ser estadísticamente significativa, pero el equipo de marketing nota el cambio desde el primer mes.
Diferenciadores
Conocimiento aplicado del contexto retail español: estacionalidad, estructura de canales y comportamiento del consumidor local
Capacidad de integración con Shopify, WooCommerce, Magento, Salesforce Commerce, HubSpot y Klaviyo
Modelos de churn que no solo predicen el abandono, sino que recomiendan la acción concreta para cada segmento
Enfoque incremental: empezamos con un caso de uso que genera ROI rápido y escalamos desde ahí
Tu equipo de marketing opera los modelos de forma autónoma tras la formación, sin depender de nosotros
Soluciones aplicadas
Estas son las soluciones que más impacto generan en empresas de este sector.
Cierre mensual en horas, no en semanas. Sin errores, sin Excel, sin esperar.
Ver soluciónUn asistente de IA que conoce tu empresa por dentro. Respuestas en segundos, no en horas.
Ver soluciónPredice la demanda con IA y deja de elegir entre sobre-stock y roturas.
Ver soluciónDetecta qué clientes van a irse —y por qué— con semanas de antelación.
Ver soluciónProyectos en este sector
Exploramos soluciones de datos e IA adaptadas a cada industria.
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FAQ
No es imprescindible. Podemos trabajar con datos transaccionales, de e-commerce o incluso de TPV anónimos. El programa de fidelización añade señales valiosas, pero no es una condición bloqueante.
Shopify, WooCommerce, Magento, Salesforce Commerce y plataformas a medida. También integramos con CRM como Salesforce, HubSpot o Klaviyo para automatizar las acciones de marketing.
Los primeros resultados en campañas de retención suelen verse en 4–8 semanas de uso del modelo. La reducción estructural de churn tarda 2–3 ciclos completos (3–6 meses) en ser estadísticamente significativa. Lo que sí notas desde el primer mes es que tus campañas dejan de ser genéricas y el equipo de marketing trabaja con datos, no con intuición.
Depende del volumen de datos y canales (orientativo, sin IVA; depende del alcance). Te ayudamos a construir el business case con datos de tu propia operativa para que puedas valorar el impacto esperado antes de comprometerte.
No para empezar. Diseñamos las soluciones para que el equipo de marketing y operaciones las use directamente, con interfaces pensadas para perfiles no técnicos. Si tienes o quieres crear un equipo de datos, lo formamos para que gestione los modelos de forma autónoma.
Es la situación habitual en retail. La fase de integración y calidad de datos es parte del proyecto, no un requisito previo. El perfil unificado de cliente se construye precisamente dentro del proyecto porque raramente existe antes.
No. Los modelos, dashboards y pipelines de datos se despliegan en tu infraestructura (cloud o on-premise) y quedan en propiedad de tu empresa. El código es tuyo. Ofrecemos soporte continuado si lo necesitas, pero puedes operar de forma autónoma tras la formación.
Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Sin presentaciones genéricas: hablamos de tu caso específico.
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