🛍️

Datos e IA para Retail y Distribución

Reduce el churn un 20-30 %, 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 del sector

Retos más frecuentes en este sector

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

Lo que más valor genera en tu sector

01

Predicción de churn y retención personalizada

Score de riesgo de abandono por cliente actualizado semanalmente, con segmentación automática y recomendación de acción específica por grupo.

02

Personalización de ofertas y comunicaciones

Motor de recomendación que adapta las ofertas, productos y mensajes a cada cliente según su comportamiento e historial de compra.

03

Forecasting de ventas por SKU y tienda

Predicción de demanda a nivel de referencia y punto de venta para optimizar la reposición y reducir el stock muerto.

04

360° del cliente unificado

Integración de datos transaccionales, de fidelización, web y app en un perfil único de cliente que alimenta todos los análisis y campañas.

Entregables

Qué recibes en un proyecto típico

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

Cuándo empezarás a ver resultados

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

Por qué MERIDIAN para tu sector

01

Experiencia real con retailers españoles: conocemos la estacionalidad, la estructura de canales y el comportamiento del consumidor local

02

Integración probada con Shopify, WooCommerce, Magento, Salesforce Commerce, HubSpot y Klaviyo

03

Modelos de churn que no solo predicen el abandono, sino que recomiendan la acción concreta para cada segmento

04

Enfoque incremental: empezamos con un caso de uso que genera ROI rápido y escalamos desde ahí

05

Tu equipo de marketing opera los modelos de forma autónoma tras la formación, sin depender de nosotros

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Necesitamos tener un programa de fidelización para empezar?

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.

¿Con qué plataformas de e-commerce trabajáis?

Shopify, WooCommerce, Magento, Salesforce Commerce y plataformas a medida. También integramos con CRM como Salesforce, HubSpot o Klaviyo para automatizar las acciones de marketing.

¿En cuánto tiempo se nota el impacto en churn?

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.

¿Cuánto cuesta y cómo se justifica la inversión?

Un proyecto típico de churn + personalización se mueve en el rango de 30.000–60.000 € dependiendo del volumen de datos y canales. Lo dimensionamos para que el incremento de retención y ticket medio cubra la inversión en 4-6 meses. Te ayudamos a construir el business case con datos de tu propia operativa.

¿Necesitamos un equipo de data interno para operar esto?

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.

¿Qué pasa si nuestros datos de cliente están dispersos y sucios?

Es la situación de partida del 80 % de nuestros clientes en retail. La fase de integración y calidad de datos es parte del proyecto, no un requisito previo. Creamos el perfil unificado de cliente precisamente porque no existe antes de que lleguemos.

¿No nos genera dependencia tecnológica?

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.

¿Tienes un reto de datos en Retail y Distribución?

Sesión de diagnóstico gratuita de 20 minutos. Sin presentaciones genéricas: hablamos de tu caso específico.

Sin compromiso · Respuesta en < 24h · NDA disponible