Grupo CRM eleva su inteligencia de planificación y transforma decisiones en ventaja competitiva

Cuando la complejidad del retail exige decisiones más rápidas y precisas

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El Grupo CRM opera uno de los ecosistemas de retail más dinámicos de Brasil, impulsado por marcas icónicas como Kopenhagen, Chocolates Brasil Cacau y KopKoffee. Su red supera las mil tiendas, con una fuerte presencia nacional y un portafolio caracterizado por productos estacionales, lanzamientos frecuentes y alta sensibilidad a promociones y campañas. Este entorno exigente obliga a gestionar picos de demanda, anticipar comportamientos del consumidor y mantener disponibilidad en toda la red —todo sin inmovilizar capital en exceso—, un equilibrio extremadamente complejo para cualquier operación de retail premium.

Antes del proyecto, el proceso de planificación enfrentaba desafíos inherentes al modelo de negocio. La previsión dependía en gran medida de análisis manuales, con fuerte foco en el sell-in y una visibilidad limitada del sell-out, lo que dificultaba integrar la realidad del consumo en tienda con las decisiones de abastecimiento y producción. Las reuniones de consenso se apoyaban en múltiples fuentes, lo que reducía agilidad y generaba diferencias entre áreas sobre la interpretación de la demanda.

Además, la estacionalidad extrema —especialmente en Pascua y Navidad— exigía preconstrucciones de inventario y coordinación fina entre marketing, trade, ventas, supply y producción. La falta de una visión unificada limitaba la capacidad de reaccionar a cambios repentinos, afectando el nivel de servicio y aumentando el riesgo de quiebres o excesos.

En este contexto, CRM necesitaba transformar su proceso de planificación, elevar la precisión de la demanda y conectar su operación de punta a punta para tomar decisiones más rápidas, colaborativas y orientadas al consumidor.

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La búsqueda de un modelo de planificación más inteligente, integrado y colaborativo

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La empresa definió un objetivo claro: profesionalizar y digitalizar el proceso de Demand Planning y S&OP, integrando desde el análisis histórico hasta la colaboración interáreas, el consenso y la preparación operativa. Era imprescindible conectar la planificación táctica (S&OP) con la ejecución operativa (S&OE), unificando métricas, criterios y visiones para que ventas, marketing, finanzas y supply trabajaran sobre una única verdad.

Entre las necesidades clave se encontraban:

• Incorporar señales externas y transaccionales al forecast: sell-out, campañas, elasticidades, eventos y estacionalidad.
• Modelar portafolios con más de 300 SKUs de línea y 150 estacionales, cada uno con comportamientos muy distintos.
• Equilibrar inventarios, capital de giro y disponibilidad en temporadas críticas.
• Aumentar la precisión del forecast y reducir tiempos operativos de preparación de planes.
• Implementar un proceso colaborativo con mayor gobernanza, visibilidad y alineación.

La compañía buscaba pasar de un enfoque reactivo —correcciones continuas, análisis aislados, decisiones fragmentadas— a un proceso verdaderamente predictivo, apoyado en analítica avanzada y en una plataforma flexible capaz de modelar la complejidad del negocio.

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La revolución Pyplan: del análisis manual a una cadena predictiva y potenciada por IA

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Pyplan se convirtió en la base tecnológica para digitalizar el proceso end-to-end del Grupo CRM. La solución integró módulos de ingesta de datos, análisis exploratorio, previsión estadística y de machine learning, colaboración comercial, consenso y simulación, construyendo un modelo unificado, flexible y escalable, completamente adaptado a las particularidades del negocio.

El proceso comenzó con la incorporación automática de datos transaccionales e históricos. Desde allí, los analistas pudieron explorar series, identificar eventos, segmentar portafolios y evaluar elasticidades. En la etapa de previsión, Pyplan habilitó modelos estadísticos y de machine learning para la construcción del volumen base, mejorando sustancialmente la asertividad gracias a la calibración por categoría, canal y tipo de venta.

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Las áreas de Comercial, Marketing y Trade ingresaban sus ajustes directamente en la plataforma, alimentando un flujo colaborativo transparente y trazable. El consenso pasó a incluir el sell-out y la apertura de nuevas tiendas, alineando la previsión con la operación real del retail. Finalmente, Pyplan integró simulaciones de margen y comparaciones contra ingresos esperados, elevando la calidad del S&OP y permitiendo decisiones amplias sobre inventarios, promociones y abastecimiento.

Los agentes de IA incorporados en Pyplan —capaces de analizar grandes volúmenes de datos, explicar drivers de la demanda y detectar anomalías— permitieron reducir la carga operativa y acelerar el ciclo. Como resultado, el equipo logró mejoras significativas: +60% en la precisión del forecast, –50% en ventas perdidas, –16% en quiebres y una reducción del 75% en el tiempo necesario para preparar planes, pasando de un proceso altamente manual a una planificación predictiva, prescriptiva y profundamente colaborativa.

La integración táctica y operativa transformó la manera en que CRM planifica su cadena de punta a punta, conectando decisiones estratégicas con la ejecución diaria y elevando la madurez del proceso año tras año.

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