Acelere su Software de Gestión de Promociones Comerciales FMCG

Cliente: Una de las 5 principales empresas de bebidas a nivel global, con operaciones en más de 30 países y una inversión compleja en promociones comerciales.

Desafío: El cliente enfrentaba dificultades críticas con su Software de Gestión de Promociones Comerciales FMCG heredado. El sistema era incapaz de procesar grandes volúmenes de datos de ventas en tiempo real, lo que resultaba en una asignación ineficiente del presupuesto de marketing y una pérdida significativa de ROI debido a promociones no rentables que no se detectaban a tiempo.

Solución: Smartbrain desplegó un equipo aumentado de 4 ingenieros Python senior y 1 científico de datos. El equipo desarrolló un módulo de análisis predictivo utilizando bibliotecas de Python como Pandas y Scikit-learn, integrándolo directamente en la infraestructura existente del cliente. Se reescribieron los algoritmos de cálculo de elasticidad de precios para mejorar la velocidad y la precisión de las predicciones de ventas bajo diferentes escenarios promocionales.

Resultado: La solución permitió al cliente identificar y detener promociones ineficaces en tiempo real. Se logró una reducción del 22% en el desperdicio de presupuesto comercial y un aumento del 15% en el retorno de la inversión (ROI) de las campañas en el primer trimestre tras la implementación.

Cliente: Un distribuidor líder de alimentos envasados en el mercado europeo, que abastece a grandes cadenas de supermercados y minoristas independientes.

Desafío: La empresa sufría de roturas de stock frecuentes y exceso de inventario debido a la desconexión entre su Software de Gestión de Promociones Comerciales FMCG y su sistema de planificación de la cadena de suministro. Las previsiones no tenían en cuenta el impacto real de las promociones agresivas.

Solución: Integramos un equipo de 3 desarrolladores Python especializados en Django y APIs REST. Trabajaron en estrecha colaboración con el CTO del cliente para construir un middleware que sincronizara los datos promocionales con el ERP logístico. Se implementaron modelos de Machine Learning en Python para ajustar las previsiones de demanda basándose en el historial de promociones similares y estacionalidad.

Resultado: La sincronización automatizada transformó la eficiencia operativa. El cliente reportó una disminución del 35% en las roturas de stock durante periodos promocionales clave y una reducción del 18% en los costes de almacenamiento por exceso de inventario, mejorando significativamente el nivel de servicio al cliente.

Cliente: Una cadena de supermercados regional en expansión que necesitaba competir con gigantes nacionales mediante una mejor inteligencia de datos.

Desafío: Su Software de Gestión de Promociones Comerciales FMCG carecía de capacidades de visualización y análisis rápido. Los Category Managers tardaban días en generar informes sobre el rendimiento de las categorías, lo que impedía la toma de decisiones ágiles frente a la competencia.

Solución: Proporcionamos dos desarrolladores full-stack Python (Flask/React) para modernizar el dashboard de análisis. El equipo aumentado migró los procesos de ETL (Extracción, Transformación y Carga) a scripts de Python optimizados, reduciendo drásticamente los tiempos de procesamiento de datos. Se creó una interfaz intuitiva para que los gerentes pudieran simular escenarios de promociones al instante.

Resultado: La velocidad de generación de informes pasó de 48 horas a tiempo real. Esto permitió a la cadena reaccionar a las ofertas de la competencia el mismo día, resultando en un incremento del 12% en la cuota de mercado en categorías clave y una mejora del 40% en la productividad del equipo de gestión de categorías.