Kajal mejora la gestión de pedidos de las tiendas que usan Frogtek

Kajal mejora la gestión de pedidos de las tiendas que usan Frogtek

Kajal mejora la gestión de pedidos de las tiendas que usan Frogtek

Frogtek implementa Kajal para mejorar la gestión de pedidos de sus tiendas

«La eficaz planificación de pedidos es fundamental para asegurar la disponibilidad de productos para nuestros tenderos y brindar así una experiencia de compra excepcional a sus clientes. Nuestro compromiso con la excelencia en la gestión de la demanda, el control de inventario y la planificación de pedidos nos llevó a buscar una solución de vanguardia que aumentara nuestra visibilidad sobre la demanda y el stock, impulsando así el crecimiento de los tenderos».

Guillermo Caudevilla, CTO de Frogtek

Frogtek, en su compromiso por apoyar a las tiendas pequeñas en Latinoamérica, se ha asociado con el ITA para dotar de inteligencia su sistema de aprovisionamiento, que registra datos de ventas y stock. Sin embargo, necesita una mejora en la capacidad de planificar los pedidos a proveedores en tiempo real. Esto es especialmente relevante para las tiendas pequeñas en la región, muchas de las cuales aún no están informatizadas.

La propuesta de pedido en tiempo real de la herramienta Kajal está adaptada a la realidad de las tiendas. Por ejemplo, considera la liquidez del tendero en cada momento.

Esta colaboración promete transformar la gestión de aprovisionamiento y fortalecer aún más las comunidades locales en toda Latinoamérica.

DIRECCION

Parque Tecnológico Walqa, Edificio 1, 22197, Cuarte, Huesca.

CONTACTO

Sobre Frogtek

El Grupo Frogtek es una empresa que se dedica a la responsabilidad social, enfocada en empoderar a tenderos de naciones en desarrollo para que puedan mejorar sus condiciones económicas y competir de manera más efectiva en el mercado.

Su principal herramienta, Tiendatek, es una aplicación diseñada para ayudar a los tenderos a gestionar y optimizar sus negocios. Como resultado, logran un incremento promedio del 15% en sus ventas durante el primer año de uso.

Con aproximadamente 4000 tiendas en México ya beneficiándose de Tiendatek, y más de 20 empresas líderes a nivel global confiando en los datos proporcionados por Frogtek para mejorar sus operaciones y estrategias.

El Grupo Frogtek se ha consolidado como una empresa rentable en constante crecimiento. Su red de tiendas y facturación ha experimentado un incremento anual superior al 40% en los últimos años.

Con presencia global y una estructura de trabajo distribuida, Frogtek opera en México y Colombia para ventas, formación y soporte a los tenderos, mientras que la creación de tecnología se lidera desde España.

Iniciando la Transformación

Frogtek decidió mejorar su proceso de gestión de aprovisionamiento para satisfacer las demandas cambiantes del mercado y garantizar una experiencia óptima para sus clientes.

La empresa necesitaba tener visibilidad de los productos que las tiendas compran a cada proveedor, para lo cual se creó un algoritmo totalmente parametrizable.

Con él obtenemos las ventas por cada proveedor por zona además de saber los costes y precios a los que se suelen comprar y vender.

Para la mejora del aprovisionamiento que requería Frogtek resultaba imprescindible realizar la previsión de la demanda de cada producto.

Para ello la metodología de Kajal Forecasting® permite caracterizar los productos en base al valor que aportan y a su demanda para su previsión.

A la necesidad de Frogtek de calcular los inventarios de cada tienda se utilizó la sistemática de Kajal Inventory®.

Mediante cálculos probabilísticos y teniendo en cuenta el nivel de servicio elegido para cada producto se realiza el dimensionamiento de su stock.

Para planificar los pedidos en tiempo real en base a las previsiones de demanda y cálculos de stocks se utilizó la metodología de Kajal Replenishment®.

Una solución que obtiene el pedido de cada producto de la tienda basándose también en el histórico de compras de cada tendero.

Además, incorpora un algoritmo que permite obtener el pedido más adecuado de acuerdo con las limitaciones económicas de cada tienda.

Retos de gran calibre

  • Superar la Falta de Informatización: Abordar la falta de informatización en estas tiendas es esencial para implementar soluciones tecnológicas efectivas.
  • Adaptarse a la Diversidad del Mercado: La variedad de productos y formatos en las tiendas pequeñas de Latinoamérica exige una estrategia de aprovisionamiento versátil.
  • Modelado de la Demanda: La previsión de la demanda es un aspecto crítico en la gestión de aprovisionamiento. El proyecto debió enfrentarse al reto de desarrollar diferentes modelos, basados en cálculos estadísticos, machine learning o deep learning.
  • Optimización de la Planificación de Pedidos: Diseñar un sistema eficiente para determinar los niveles de inventario adecuados y generar pedidos óptimos con un presupuesto limitado. Esto requirió la incorporación de lógica y algoritmos para considerar el histórico de compras de las tiendas y los niveles de stock existentes.

Resultados obtenidos

  • Obtención de la previsión de la demanda de cada producto en base a su histórico.
  • Selección automática de algoritmos, de acuerdo con un sistema de benchmarking de modelos.
  • Dimensionamiento del inventario de acuerdo con modelos probabilísticos que se adapten al ritmo de demanda.
  • Cálculo dinámico del stock objetivo (y stock de seguridad) de cada producto para más de 4000 tiendas.
  • Obtención de un pedido lógico a partir de las necesidades de la tienda y de su histórico de compras.
  • Creación de un algoritmo para optimizar los pedidos de acuerdo con una cantidad máxima económica.
  • Obtención de un catálogo de productos filtrado de cada proveedor por zona.
  • Obtención de precios y costes de cada producto en base a medidas estadísticas.
  • Caracterización de los productos de cada tienda en base al valor añadido que aportan, su variabilidad e intermitencia.

Autores: Guillermo González y Lorena Polo.

Casos de éxito

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