Uso de IA para mostrar estimaciónes confiables de stock antes de que los planificadores decidan - haciendo la reposición más rápida, clara y confiable.
Contexto
La reposición es cómo los equipos de retail reabastecen: analizando desempeno, cerrando brechas de surtido y moviendo inventario para evitar faltantes o exceso.
En este escenario, el flujo actual de Replenishment bloquea el impulso comercial. Los clientes no adoptaran Stock AI si no mejora claramente la productividad de los planificadores y los ingresos medibles.
Las entrevistas mostraron que los equipos de merchandising encuentran la plataforma dificil de usar - muchos vuelven a hojas de cálculo o competidores. El bajo engagement ralentiza el crecimiento de Stock AI.
Tres patrones surgieron al revisar la experiencia actual y su impacto en el negocio.
El cambio: pasar de buscar en datos brutos a actuar sobre recomendaciónes claras y priorizadas.
Flujo propuesto - mostrar solo items que necesitan atención, revisar una UI enfocada, ajustar si hace falta, aplicar transferencia o pedido en un paso y ver el impacto esperado de inmediato.
Jornada del usuario
Alertas accionables - solo riesgos de faltante o exceso, ordenados por urgencia.
Tarjeta de recomendación - cantidad sugerida, origen/destino, motivo e impacto esperado.
Decisión - aceptar la recomendación o ajustar inline.
Acción - transferencia o reposición en un clic, sin pantallas extra.
Confirmación - ingresos protegidos y unidades reequilibradas, luego siguiente alerta.
Alta fidelidad
La tienda en riesgo es visible de inmediato.
La sugerencia es clara y editable inline.
Una explicación breve genera confianza en la estimación de IA.
La previa de impacto muestra ingresos protegidos o riesgo reducido.
Acción principal: aplicar transferencia.
Resultado
Replenishment se replanteo cómo una experiencia orientada a la acción - los planificadores ven que importa, qué hacer y por qué la recomendación es confiable.
Menos fricción en el momento de decisión, con impacto de negocio visible cuando importa. Eso apoya adopción, confianza en Stock AI y más valor tanto en el uso diario cómo en conversaciónes comerciales.
