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Proyección de la demanda y precios

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Retail

Optimizador y simulador de precios

Sistema de sugerencia de precios creado para maximizar márgenes y demanda para uno de los retailers más grandes del país.

Databricks
Databricks
Databricks
Machine learning
Machine learning
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Person-buying
Person-buying
Person-buying

Reto

Una empresa líder en retail en Colombia, con un portafolio de productos que genera más de 4 billones de dólares en ingresos, buscaba mantener su participación de mercado en una industria altamente competitiva y con jugadores en continua expansión. La empresa deseaba mejorar su competitividad mediante la automatización de su estrategia de precios, generando sugerencias sin perder la perspectiva del negocio. Así, podrían realizar un seguimiento constante de su portafolio de forma más rápida, eficiente y precisa, defendiendo su posición en el mercado.

Solución

Desde Sumz, desarrollamos un optimizador de precios basado en reglas definidas por el cliente, utilizando modelos de inteligencia artificial y analítica avanzada. Con este sistema, el cliente puede visualizar cómo la demanda varía de acuerdo a los precios sugeridos por el modelo de inteligencia artificial. Esto le permite al cliente tomar decisiones basadas en datos que contribuyan a maximizar márgenes de utilidad y ventas, y a la vez mantener su posición en el mercado.

Para procesar y analizar más de 10.000 millones de datos, utilizamos Databricks, junto con modelos avanzados de analítica, optimización y machine learning. Este robusto ecosistema tecnológico permite gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y aplicar técnicas avanzadas en el proceso.

La representación de nuestro universo de datos fue creada con la ayuda de inteligencia artificial y trabajo en equipo.

Carrera 13 # 93-68 Bogotá, Colombia

©2024

La representación de nuestro universo de datos fue creada con la ayuda de inteligencia artificial y trabajo en equipo.

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