Una asignación que por fin conoce la red

El desafío

Estamos en otoño-invierno de 2024. La red iba desde un flagship hasta pequeñas tiendas de ciudades de región. Pero la misma compra y las mismas reglas de asignación aguantaban desde la época de las 8 tiendas.

La nueva responsable de asignación, tres meses en el puesto, sacó las cifras. Las tiendas tier-A se quedaban sin best-sellers en la semana 4. Las tier-C aún tenían stock de la semana 1 en la semana 12. El patrón se repetía cada temporada: la facturación total parecía correcta, pero el lucro cesante era enorme.

Cuando la temporada llegaba al almacén, el equipo la repartía con una regla escrita en 2017. Cada tienda recibía un cupo proporcional a la facturación del año anterior, más algunos ajustes manuales sobre los best-sellers conocidos.

Esa regla ignoraba todo lo que había cambiado desde entonces — tamaño de la tienda, perfil de cliente, canibalización online, eventos locales. Se asignaba la red de ayer para la temporada de mañana. La asignación se había vuelto un copiar-pegar, no una decisión.

Lo que cambiamos

A través de su capa de datos, Solya ingirió tres años de sell-through por tienda, categoría y semana. Luego etiquetó cada tienda en tres dimensiones dinámicas: tier de facturación, perfil de cliente (estacional frente a regular) y fuerza de categoría.

La lógica de asignación se convirtió en una función de esas etiquetas, no solo de la facturación del año anterior. La capa de inteligencia propuso una nueva distribución por tienda y por tier: más stock a las tiendas de alta rotación, menos a las tiendas de región lentas. Todo bajo MOQs, capacidad de tienda y una reserva del 12% guardada para un reequilibrio en la semana 3.

Cómo se toman las decisiones

El equipo no validó el modelo con los ojos cerrados. Revisó la distribución propuesta, ajustó un puñado de artículos allí donde sabía algo que el dato ignoraba, y aprobó el resto.

La reserva del 12% le daba una palanca en vivo: stock guardado en el almacén, listo para salir hacia las tiendas con mejor venta al inicio de temporada.

Dónde aterriza

Las asignaciones aprobadas salieron a través de la capa de orquestación directamente al WMS para el dispatch, y el plan se entregó en vivo el día de recepción del stock. El sell-through se seguía desde la semana 1, y el resultado de cada temporada se registraba para reajustar el modelo.

Por primera vez, la asignación encajaba con la red a la que servía. Las tiendas tier-A dejaron de quedarse sin best-sellers, las tier-C dejaron de dormir sobre stock muerto, y las transferencias en temporada bajaron.

Lo que cambió

• +9 puntos de venta a precio completo en las tiendas tier-A
• 15% menos de transferencias entre tiendas necesarias en temporada
• Asignación en vivo desde el día 1, con etiquetas de tienda dinámicas guiando cada línea

Para ver después: cómo el plan de compras de temporada alimenta esta asignación aguas arriba. O cómo el rendimiento de red en tiempo real vigila cada tienda desde la semana 1.