Construimos ret-AI alrededor de las decisiones reales del retail
Los equipos de retail toman decisiones todos los días sobre productos, tiendas, inventario y promociones. Muchas requieren conectar información de distintas áreas y coordinar lo que ocurre después.
ret-AI nace para trabajar sobre ese recorrido: entender el problema, revisar la evidencia, comparar alternativas y seguir la ejecución.
Construir desde el trabajo real de retail.
Tres decisiones de producto que puedes explorar en esta web.
Entender antes de recomendar
Una señal no basta para decidir. La investigación debe conservar el producto, la ubicación, el periodo y la información que falta.
120 días de cobertura total no significan que todas las tiendas estén sobreinventariadas.
Enfoque de diseño de ret-AI. El alcance técnico y operativo se valida en cada piloto.
El enfoque
Especialización en retail. Preguntas concretas y datos a nivel de producto, variante y tienda.
Evidencia revisable. Cifras, fuentes, periodos y supuestos que el equipo pueda contrastar.
Control humano. Reglas y responsables acordados para las decisiones y acciones habilitadas.
Implementación por casos. Un problema acotado como punto de partida para validar la utilidad.
Luis Goya
Profesional de analítica con experiencia en retail y comercio electrónico en adidas. Impulsa ret-AI para aplicar ese conocimiento a las preguntas y procesos que enfrentan los equipos de retail en Latinoamérica.
El primer caso
puede ser el tuyo.
Elige un problema real de tu retail. Revisemos los datos, las reglas y el alcance para empezar.