01 El reto
El cliente — entre los tres mayores minoristas de hogar en Latinoamérica — perdía millones anuales en mermas, robos y hurtos que no podía predecir ni explicar con precisión. El reporting reactivo llegaba tarde; cuando se detectaba el patrón, las pérdidas ya estaban consumadas.
Necesitaban moverse de un modelo reactivo a uno predictivo: anticipar eventos por sede, categoría y temporada, con suficiente antelación para tomar medidas preventivas y proteger el presupuesto.
02 Lo que construimos
El equipo de BI de ITSense implementó un sistema de análisis predictivo avanzado sobre 10+ años de data histórica, integrando múltiples fuentes operativas: ventas, inventarios, seguridad física, cámaras, eventos de operación, clima, calendario comercial.
- Pipeline de ingestión que normaliza y versiona la data de sistemas dispares en un data warehouse unificado.
- Modelo predictivo de ML — combinación de algoritmos supervisados + detección de anomalías, entrenado y re-entrenado continuamente.
- Dashboard accionable con alertas por sede y tipo de pérdida, priorizadas por impacto financiero esperado.
- Medidas preventivas recomendadas por el sistema — ajuste de rondas, refuerzo en horarios críticos, presupuesto de contingencia.
Stack técnico
03 El resultado
El sistema alcanzó 97% de precisión en predicción de eventos de pérdida con suficiente antelación para tomar medidas preventivas y correctivas. La eficiencia operativa mejoró y se establecieron controles adicionales en áreas de mayor riesgo.
04 Lo que significó
"La capacidad de predecir con 97% las pérdidas nos permitió reducirlas, mejorar la eficiencia operativa y establecer medidas de seguridad adicionales en áreas de riesgo."— Área de BI · Retailer Top-3 LATAM (Cliente bajo NDA)
Un cambio de paradigma: de reportería retrospectiva a decisiones anticipadas por sede y temporada. Demuestra que con la data correcta y el método adecuado, la pérdida retail es predecible — no un costo fijo del negocio.
05 Equipo & Método
Célula Retail & Consumo — con liderazgo de un Data Scientist senior y el equipo de BI de ITSense.
El engagement corre bajo el Método ITSense con énfasis en Sense (ingestión exhaustiva de data histórica + entrevistas con operaciones de tienda) y Prove (validación continua contra data held-out antes de poner el modelo en producción). Observabilidad del modelo desde el día cero — tracking de deriva, re-entrenamiento trimestral.
