El agente que cuida la góndola llena, tienda por tienda.
ReplenMind revisa cada noche el stock, las ventas y los pedidos en curso de tu local, detecta lo que se va a quebrar antes de que la góndola quede vacía y llega en la mañana con el pedido propuesto. El equipo revisa y decide.
Pensado para el formato multitienda de Walmart Chile: Líder, Express, aCuenta y Central Mayorista.
La venta perdida no se ve en ningún reporte
Cuando un cliente llega a la góndola y no encuentra su producto, no reclama: compra en otra parte. Ese quiebre no aparece en las ventas, aparece como una venta que simplemente nunca ocurrió.
Vacío en góndola, stock en bodega
El sistema dice que hay unidades, pero están en la trastienda, mal ubicadas o cuadradas con una diferencia de inventario que nadie revisó.
Horas revisando planillas
El jefe de sección parte el día abriendo reportes, cruzando cobertura y decidiendo a ojo qué pedir. Ese tiempo debería estar en la sala de ventas.
Sobrestock y merma
Pedir de más llena la bodega, ocupa capital y en perecibles termina en merma. El costo de equivocarse hacia arriba es tan real como el quiebre.
La regla única no calza
Un Express de barrio, un Líder de región y un Central Mayorista no venden igual. Un parámetro nacional siempre le queda grande a alguien y chico a otro.
Cuatro pasos, todas las noches
ReplenMind no reemplaza al sistema de reabastecimiento. Se sienta encima, entiende el contexto de cada local y le traduce los números al equipo de tienda en lenguaje simple.
Lee
Toma venta diaria, stock teórico, pedidos en tránsito, quiebres registrados, promociones activas y calendario del local.
Proyecta
Estima la demanda de los próximos días por SKU y por tienda, considerando estacionalidad, fin de mes, clima y eventos locales.
Propone
Arma el pedido sugerido, ordena por impacto en venta y explica en una línea por qué propone cada cosa.
Aprende
Registra qué se aprobó, qué se cambió y qué pasó después. Cada corrección del equipo mejora la propuesta siguiente.
Lo que hace por la tienda
Alerta temprana de quiebre
Avisa qué SKU se queda sin stock y en cuántos días, antes de que la góndola quede vacía. Prioriza por venta perdida estimada, no por orden alfabético.
Pedido sugerido por local
Calcula cantidad y momento considerando lead time del proveedor, múltiplo de compra, capacidad de bodega y frente de góndola.
Detección de fantasmas
Cruza venta cero prolongada contra stock teórico positivo para marcar productos que el sistema cree tener y la sala no tiene.
Cobertura en días, no en unidades
Traduce el inventario a algo que se entiende parado en el pasillo: cuántos días aguanta este producto con la venta real de esta tienda.
Preguntas en lenguaje natural
"¿Qué me falta para el fin de semana largo?" o "¿por qué me sobra tanto yogur?" se responden sin abrir una planilla ni pedir un reporte.
Seguimiento de lo prometido
Marca los pedidos que no llegaron completos y avisa al equipo central qué proveedor o centro de distribución está fallando de forma repetida.
El agente trabaja de noche para que la tienda parta ordenada
La idea no es agregar otra pantalla al día del equipo. Es que la primera revisión ya esté hecha cuando llegan a trabajar.
- Nadie tiene que acordarse de entrar a un sistema para enterarse de un quiebre.
- Todo lo que propone viene con la razón escrita al lado.
- Si el equipo lo corrige, el agente lo toma como aprendizaje, no como error del usuario.
Cierre del día
Descarga venta, stock y recepciones de las tiendas del piloto y reconstruye la foto real de cada local.
Proyección
Estima demanda por SKU y tienda para los próximos 7 días y detecta los riesgos de quiebre y de sobrestock.
Resumen listo
Deja el pedido propuesto y el listado de prioridades, ordenado por impacto en venta.
El equipo decide
El jefe de sección revisa, ajusta lo que conoce de su sala y aprueba. La aprobación queda registrada con nombre y hora.
Preguntas al vuelo
Consultas puntuales desde el teléfono, sin planillas: qué falta, qué sobra, qué no llegó.
El agente propone. Las personas deciden.
Un agente que toca inventario tiene que ser auditable desde el primer día. Estas son reglas de diseño, no configuraciones opcionales.
Nada se envía solo
Ningún pedido sale sin aprobación de una persona con permiso. El modo automático no existe mientras el piloto esté en marcha.
Trazabilidad completa
Cada sugerencia guarda con qué datos se calculó, quién la revisó y qué se cambió. Se puede reconstruir cualquier decisión.
Explica o se calla
Si el agente no puede justificar una sugerencia con datos, la marca como baja confianza en vez de inventar una razón.
Datos que no salen
Trabaja con los datos donde ya viven. Sin exportaciones a planillas sueltas ni copias del maestro en computadores personales.
Piloto acotado
Parte en un puñado de tiendas y categorías, se mide contra el proceso actual y recién ahí se decide si escala.
Suma, no reemplaza
El objetivo es sacarle al equipo la parte repetitiva del trabajo para que dedique el tiempo a la sala de ventas y al cliente.
Lo que suelen preguntar primero
¿Reemplaza al sistema de reabastecimiento actual?
No. Se apoya en los mismos datos y se enfoca en lo que hoy queda en manos del criterio de cada persona: qué mirar primero, qué está por quebrarse y cómo explicarlo en simple. Es una capa arriba, no un reemplazo.
¿Quién aprueba los pedidos?
Siempre una persona del equipo de tienda o del equipo central, según el flujo que ya exista. El agente prepara la propuesta y deja el registro de quién aprobó, cuándo y con qué cambios.
¿Qué pasa si se equivoca?
La corrección del equipo se guarda como señal de aprendizaje. Además, cada sugerencia lleva un nivel de confianza: cuando el dato es débil, el agente lo dice en vez de proponer con seguridad falsa.
¿Sirve para perecibles?
Es donde más rinde, porque el costo de equivocarse hacia arriba es merma inmediata. También es donde más exigente es el dato: el piloto parte por categorías con información más limpia y va sumando.
¿Qué se necesita para partir un piloto?
Acceso de solo lectura a venta diaria, stock, recepciones y pedidos en tránsito de las tiendas elegidas, más un equipo dispuesto a revisar las propuestas durante unas semanas. Con eso se puede medir contra el proceso actual.
¿Cómo se mide si funciona?
Comparando las tiendas del piloto contra tiendas similares sin el agente: nivel de quiebre, días de cobertura, merma y tiempo que el equipo dedica a armar pedidos.
¿Lo probamos en un par de tiendas?
ReplenMind está en etapa de prototipo. La idea es partir chico, con categorías acotadas, medir contra el proceso actual y mostrar resultados con datos reales.