Historia de cliente
Boggi Milano
Cómo Boggi Milano logró más ventas con menos inventario en solo siete semanas
Cómo Boggi Milano logró más ventas con menos inventario en solo siete semanas
Resultados de un vistazo
Durante la prueba A/B inicial de siete semanas, el nuevo sistema de aprovisionamiento automatizado aumentó las ventas comparables un 4% mientras reducía los niveles de inventario un 12%.
Aumento de ventas
Aumento de ventas del 4%
Reducción de stock
Reducción del stock en tiendas del 12%
Eficiencia de inventario
Aumento del 18% en la eficiencia de inventario
Dificultad para escalar sin una asignación y un aprovisionamiento basados en la demanda
Alessandro Pozzi, COO de Boggi Milano, no quería simplemente sustituir el antiguo sistema de supply chain por una opción más escalable. Buscaba una solución que revolucionara la eficiencia del inventario.
«Hemos crecido mucho en los últimos años, así que algunos problemas de crecimiento son normales. Cuando añades una tienda nueva, no solo hay que ajustar la logística de aprovisionamiento. También hay que entender las particularidades de la demanda local para enviar y tener en stock los productos y las tallas adecuados. Quería encontrar un sistema innovador que acelerara la adaptación a la demanda local, para tener menos roturas de stock y menos inventario sin vender».
Además, se encontró con problemas críticos adicionales:
- Espacio limitado para los artículos de venta lenta: aunque Boggi ya tiene presencia en todo el mundo, cada tienda está pensada para sentirse como una boutique íntima con una colección seleccionada. Sencillamente no hay espacio para tener en tienda productos que no se vayan a vender en esa ubicación.
- Costes logísticos: un sistema de inventario más dinámico probablemente implicaría costes logísticos más altos. Pozzi no estaba dispuesto a invertir en transferencias entre tiendas a menos que el ROI fuera considerable.
- Aceptación interna: hasta entonces, Merchandising había tomado todas las decisiones de asignación para las tiendas nuevas. No estaba claro que estuvieran dispuestos a confiar en un sistema para automatizar algunas de estas tareas manuales.
La optimización de inventario responsiva maximiza la tasa de venta y el margen
Boggi se asoció con ToolsGroup para implementar InventoryAI como una solución innovadora de supply chain. La inteligencia artificial prescriptiva de la herramienta hace recomendaciones a partir de condiciones locales muy granulares, lo que permite entender mejor la demanda local, incluso en ubicaciones de tiendas nuevas.
«A medida que Boggi se expande a mercados desconocidos, necesitamos conocimiento sobre las necesidades específicas de los clientes en esas ubicaciones. Adivinar tiene una alta tasa de fracaso que puede generar inventario muerto y desperdicio. Asociarnos con ToolsGroup nos dio acceso a grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento del consumidor local y a una IA de última generación capaz de analizar estos datos junto con nuestros datos internos para conseguir los productos adecuados, en las tallas adecuadas, en la ubicación adecuada y en el momento adecuado», explica Pozzi.
ToolsGroup implementó una estrategia de supply chain responsiva: asignar el inventario según la demanda local en tiempo real, por tienda y por talla.
Este enfoque se apoya en:
- Seguimiento de datos históricos de ventas y de mercado. ToolsGroup supervisa tanto los datos internos de ventas como los datos de ventas de 177K productos de la competencia, además del comportamiento de consumo del 22% de la población de la UE.
- Cálculo de la demanda local. InventoryAI analiza los datos para prever las necesidades de los clientes en la semana siguiente. Una previsión de demanda más precisa a nivel de tienda permite una mayor diversificación de la gama de productos y de los niveles de stock entre tiendas, productos y segmentos de clientes que antes.
- Asignación de los productos adecuados en las tallas adecuadas a cada tienda. El sistema acelera los traspasos de inventario entre tiendas y desde los almacenes para garantizar que cada ubicación tuviera la combinación adecuada de productos con el mínimo nivel de inventario posible.
Para medir el impacto, InventoryAI se desplegó inicialmente en una rigurosa prueba piloto A/B de siete semanas.
«Queríamos mejorar la eficiencia del inventario, pero no a costa de las ventas. Necesitábamos comprobar que el sistema podía reducir el inventario sin aumentar las roturas de stock», explica Pozzi.
Quería encontrar un sistema innovador que acelerara la adaptación a la demanda local.
Impacto del piloto: una mejora del 18.2 % en la eficiencia de inventario
Durante la prueba A/B inicial de siete semanas, el nuevo sistema de aprovisionamiento automatizado aumentó las ventas comparables un 4% mientras reducía los niveles de inventario un 12%. En conjunto, InventoryAI aumentó la eficiencia de inventario un 18.2%.
«Fue increíble lo rápido que la IA generó un impacto en nuestro resultado final. Incluso con una caída significativa en la cantidad de inventario que había en cada tienda, las ventas y los ingresos fueron al alza», explica Pozzi.
Y lo más importante: la eficiencia se concentró en las áreas de mayor impacto. El sistema de ToolsGroup trazó traspasos de stock para intercambiar artículos de mayor demanda entre las tiendas adecuadas y en las tallas adecuadas, de modo que los artículos que no se vendían bien en una ubicación podían transferirse a otra tienda. El inventario muerto se transformó en ventas rentables.
«Vimos una mejora de todo un orden de magnitud en la tasa de venta de los productos después de transferirlos a otra tienda, en comparación con antes. Esto reforzó, más allá de toda duda razonable, nuestra confianza en la capacidad predictiva de esta aplicación innovadora de la inteligencia artificial», explica Pozzi.
Resultados a largo plazo: una reducción del 72 % en los errores de previsión
Tras el éxito del piloto, Pozzi amplió el alcance y la cobertura de InventoryAI. La implementación fue fluida gracias a interfaces sencillas, personalizadas tanto para la oficina central como para los equipos de campo. El impacto siguió creciendo.
Aunque muchos asumen que reducir el stock debería aumentar la eficiencia de la asignación de inventario, en realidad un stock más bajo amplifica el impacto de los errores en la previsión de la demanda. Sin embargo, gracias a su IA prescriptiva, InventoryAI redujo los errores de previsión un 72%, lo que llevó a una mejora significativa en tiempo real de los niveles de servicio al cliente y a una reducción de las roturas de stock.
«ToolsGroup ha transformado nuestro enfoque del aprovisionamiento. Con la herramienta InventoryAI, menos realmente es más», explica Pozzi.
Sobre Boggi Milano
Boggi Milano es una marca de moda masculina de lujo con 190 tiendas en 38 países. En los últimos años, Boggi ha pasado de ser una marca nacional respetada a convertirse en un embajador de rápido crecimiento del estilo italiano cosmopolita para hombre en todo el mundo.
La innovación es clave para el éxito de Boggi. Es el valor que les permitió pasar de una única boutique a liderar el mundo de la moda masculina. También fue lo que les motivó a desarrollar sistemas propios de supply chain hace más de 20 años, cuando la tecnología todavía era incipiente.
Sin embargo, a medida que Boggi Milano se ha expandido internacionalmente, el sistema propio ya no podía sostener el crecimiento. Estaba diseñado para una presencia retail más pequeña, y cada tienda nueva aumentaba la presión sobre el sistema.
