Deja de adivinar cuánto stock pedir, cuándo lanzar una campaña o a qué precio vender. Implementamos modelos de predicción entrenados con tu historial de ventas para que cada decisión esté respaldada por datos reales.
Cada rotura de stock es una venta perdida y un cliente que va a la competencia. Cada sobrestock es capital inmovilizado y riesgo de obsolescencia. Sin previsión de demanda fiable, los pedidos a proveedor son una apuesta que se repite cada semana o cada mes.
Lanzas descuentos cuando la demanda ya está alta de por sí (dinero regalado) o inviertes en adquisición justo cuando el catálogo está bajo de stock (conversiones perdidas). Sin modelo de estacionalidad, el timing de las campañas depende de la intuición del equipo.
Envías la misma newsletter al cliente que compra cada semana y al que lleva 6 meses sin abrir un email. Sin segmentación predictiva, el presupuesto de retención se reparte por igual entre clientes leales, en riesgo y ya perdidos. El coste de reconquista es 5-7 veces el de retención.
Tu competencia ajusta precios en tiempo real basándose en demanda, stock y comportamiento del mercado. Con precios fijos, dejas margen sobre la mesa en momentos de alta demanda y pierdes conversiones cuando el mercado ha bajado. El pricing dinámico ya no es solo para Amazon.
El coste oculto: un ecommerce que mueve 500.000€/año y opera sin previsión de demanda pierde de media entre el 8-15% en sobrestock + roturas + campañas mal cronometradas. Eso son 40.000-75.000€ anuales en decisiones evitables.
No dashboards genéricos: modelos entrenados específicamente con tu historial de ventas, tu catálogo y tus patrones de comportamiento. El análisis predictivo para ecommerce que implementamos cubre los módulos con mayor impacto directo en margen:
Forecast a 7, 14 y 30 días por referencia, categoría y canal. Con intervalos de confianza para gestión de riesgo. Actualización automática con cada nueva venta.
Cálculo de puntos de reorden y cantidades óptimas de pedido basados en previsión de demanda, plazo de proveedor y coste de almacenamiento. Alertas proactivas antes de la rotura.
RFM dinámico + modelo de churn: identifica clientes en riesgo antes de que se vayan, clientes con potencial de upsell y los que ya no tienen vuelta. Cada segmento con acción recomendada.
Identificación automática de picos (Black Friday, Navidad, vuelta al cole, etc.) por categoría y referencia. El modelo aprende tus patrones específicos, no los genéricos del sector.
Modelo de elasticidad precio-demanda por referencia. Recomendaciones de precio óptimo según stock disponible, demanda prevista y comportamiento de competencia. Sin reglas manuales.
Modelo que puntúa la probabilidad de recuperación de cada carrito abandonado según comportamiento histórico. Activa el tipo de intervención adecuado (email, descuento, remarketing) para cada segmento.
Tienda con 1.200 referencias y 3 temporadas definidas compraba stock por intuición del equipo de compras. Cada temporada acababa con roturas en las tallas más vendidas y sobrestock en las menos. Solución: modelo de previsión por referencia + talla + temporada con 2 años de histórico. Genera el plan de compra óptimo 8 semanas antes de cada temporada.
-38% sobrestock · -62% roturas en tallas core
Capital inmovilizado reducido en 85.000€ en primer ciclo
Marketplace con 45.000 clientes activos enviaba newsletter semanal a toda la base con el mismo mensaje. Open rate del 8% y tasa de compra repetida estancada. Solución: modelo RFM dinámico + predicción de churn que segmenta la base en 6 grupos con acción diferenciada. Cada grupo recibe contenido, frecuencia y oferta distintos.
Open rate 8% → 23% · tasa de compra repetida +31%
Rescataron el 18% de clientes identificados como "en riesgo"
Ecommerce de productos gourmet con fuerte estacionalidad navideña aplicaba los mismos precios todo el año. En noviembre-diciembre tenían demanda muy superior a la oferta y dejaban margen sobre la mesa. En enero-febrero, stock sin salida. Solución: modelo de elasticidad por referencia que ajusta precios en función de demanda prevista y stock disponible.
+19% margen bruto en Q4 · -44% descuentos en Q1
Ingreso adicional estimado: 28.000€ en primer año
Inventario excesivo
Capital liberado para inversión
Precisión previsiones
A 30 días vista
A producción
Modelos operativos con tus datos
Payback típico
Vs. pérdidas por decisiones ciegas
Si tu ecommerce factura más de 200.000€/año, tiene más de 6 meses de historial de ventas y gestiona más de 50 referencias activas, el análisis predictivo ya tiene suficiente dato para producir modelos fiables. Por debajo de esos umbrales, la solución es prematura. En el diagnóstico te decimos honestamente si tu caso lo justifica.
La base de datos bien estructurada y los dashboards de KPIs que hacen que los modelos predictivos sean fiables y que el equipo pueda actuar sobre los resultados.
Ver servicio →Solución específica de forecasting de demanda para empresas industriales y distribuidoras, con foco en cadena de suministro y gestión de almacén.
Ver solución →El servicio completo de inteligencia artificial aplicada: desde chatbots hasta modelos predictivos, agentes autónomos y procesamiento inteligente de datos.
Ver servicio →Analizamos tu historial de ventas y te mostramos el impacto estimado en sobrestock, roturas y margen. Sin compromiso.
Diagnóstico gratuito Ver más solucionesÚltima actualización: 19/04/2026
Recopilamos datos personales únicamente cuando el usuario nos los facilita voluntariamente a través de:
| Dato | Obligatorio | Finalidad |
|---|---|---|
| Nombre | Sí | Identificar al remitente y personalizar la respuesta |
| Empresa | No | Contextualizar la consulta profesional |
| Sí | Responder a la consulta y enviar confirmación de recepción | |
| Servicio de interés | No | Derivar la consulta al área adecuada |
| Mensaje | No | Comprender la necesidad del usuario |
Correo de confirmación: al enviar el formulario de contacto, se envía automáticamente un email de confirmación a la dirección indicada por el usuario, como acuse de recibo de la solicitud.
| Dato | Obligatorio | Finalidad |
|---|---|---|
| Nombre | Sí | Mostrar la autoría del comentario publicado |
| Sí | Verificación interna y notificaciones (no se publica) | |
| Contenido del comentario | Sí | Publicación en la sección de comentarios del artículo |
Los comentarios pueden requerir aprobación del moderador antes de su publicación.
| Tipo de dato | Plazo | Criterio |
|---|---|---|
| Formulario de contacto | 12 meses | Desde la última comunicación |
| Comentarios del blog | Indefinido | Mientras permanezca publicado |
| Datos de clientes | 5-6 años | Obligaciones fiscales |
| Cookies | Variable | Según tipo de cookie |
Transcurridos los plazos, los datos serán eliminados o anonimizados.
De acuerdo con el RGPD y la LOPDGDD, tienes derecho a:
Para ejercer estos derechos: info@joanmedina.es
Puedes reclamar ante la AEPD en www.aepd.es.
En 30 minutos analizo tu empresa y te digo exactamente dónde estás perdiendo tiempo y dinero. Sin compromiso, sin letra pequeña.
+10 años de experiencia · +200 procesos automatizados
Diagnóstico gratuito — Descubre cómo ahorrar +10h/semana con automatización e IA
Solicitar ahora