Un plan de compras de temporada, validado en una sola revisión
Un comprador de 14 tiendas debía recortar el OTB de temporada un 12% — construyó un plan más nítido sobre dos años de sell-through, no sobre intuición.
Resultado
−12% de OTB absorbido
Red
14 tiendas · prêt-à-porter
Resultados medidos
−12%
de OTB absorbido, sin perder volumen en los best-sellers
2d → 3h
Para refrescar el análisis de venta
70/30
Reco Solya / ajustes del comprador
Lo que está conectado
Capas utilizadas
Sistemas conectados
Sistema de merchandising
2 años de sell-through · SKU×tienda×semana
Plataforma e-commerce
Ventas online
Datos de proveedores
MOQs · suelo de margen
Antes · Después
Antes
Una compra más pequeña, sobre datos caducados
Tras dos temporadas de venta a precio completo decepcionante, la dirección pidió a los compradores recortar el OTB de la temporada siguiente un 12%. El dato para construir un plan más nítido existía, pero los informes mensuales tardaban dos días en montarse y llegaban con tres semanas de retraso.
Después
Un plan, validado en una sola revisión
Solya unificó dos años de sell-through a nivel SKU × tienda × semana, y luego propuso un plan de compras dentro del nuevo presupuesto, los MOQs de proveedores y el suelo de margen del equipo. El equipo comprometió un plan híbrido tres semanas antes — y el director de red lo validó en una sola pasada.
El desafío
Estamos en la primavera de 2025. Tras dos temporadas de venta a precio completo decepcionante, la dirección pide a los compradores recortar el OTB de la temporada siguiente un 12%. Un tercer fracaso obligaría a replantear los planes de expansión de la red.
El equipo tiene diez semanas para construir una compra más pequeña, más nítida. Cada categoría, cada proveedor, cada tier de tienda es ahora discutible, y el viejo playbook — intuición sénior más el año pasado ±X — no aguantaría.
El dato para hacerlo mejor existía, pero nunca llegaba a la mesa de compras. Los informes de sell-through salían cada mes, agregados, y tardaban dos días en montarse. Para cuando se analizaban, habían pasado tres semanas y las conclusiones estaban medio caducadas.
Una chaqueta que se agotaba en una tienda podía dormir semanas en otra. El Excel solo veía que «las chaquetas se venden bien en la red». Las decisiones giraban sobre datos técnicamente disponibles, pero operativamente invisibles.
Lo que cambiamos
Solya unificó dos años de sell-through a nivel SKU × tienda × semana en cada tienda, canal y categoría, todo a través de la capa de datos. El equipo pudo por fin ver el rendimiento real de cada producto, en cada tienda, contra cada semana.
Sobre esa señal, la capa de inteligencia de Solya construyó un plan de compras recomendado por categoría, proveedor y mes. Respetaba el nuevo presupuesto −12%, los MOQs de proveedores y el suelo de margen del equipo — y cada línea remontaba al dato que la sustentaba.
Cómo se toman las decisiones
Cada recomendación llegaba con su razonamiento adjunto: las curvas de sell-through, el rendimiento por tienda, los SKU lookalike de temporadas pasadas. El equipo no le confió la compra a un modelo. La usó para cuestionar sus propias hipótesis, línea por línea.
Comprometió un plan híbrido — cerca del 70% de reco Solya y 30% de ajustes del comprador — con cada decisión y su justificación registradas para la revisión siguiente.
Dónde aterriza
El plan comprometido salió a través de la capa de orquestación hacia el sistema de merchandising y la vista de trabajo de los compradores. Salió tres semanas antes de la fecha límite habitual. Ninguna reunión más sobre qué Excel tenía razón.
Por primera temporada en tres años, el director de red no le pidió al equipo rehacer sus cifras.
Lo que cambió
- −12% de OTB absorbido sin perder ni un ápice de volumen en los best-sellers
- Análisis de venta refrescado en 3 horas en lugar de 2 días
- Un reparto 70/30 entre reco Solya y ajustes del comprador, cada línea trazable al dato
Para ver después: cómo la asignación que conoce la red lleva esta compra a cada tienda, o cómo la reposición continua la mantiene en la vía toda la temporada.
Más casos de uso
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Una asignación que por fin conoce la red
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Un solo flujo para cada alerta que importa
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