Previsión de demanda y pricing dinámico, con ventas presenciales por escaneo.
SmartMerch AI + Tagger es una propuesta SaaS para merch y retail independiente: predice demanda por SKU/talla/ciudad, recomienda tiradas y precio y captura ventas presenciales mediante Scan-to-Sale, manteniendo inventario y analítica coherentes.
Resumen ejecutivo
Decisiones de compra y reposición con soporte analítico.
Scan-to-Sale para reducir fricción y errores de registro.
Simulación con restricciones reales (coste, lead time, cobertura).
Enfoque: circuito cerrado scan-to-sale → unificación de datos → previsión → recomendación. Diseñado para catálogos pequeños y demanda intermitente.
El merch se decide “a ojo” y se ejecuta a mano.
En bandas emergentes y retail pequeño, el merchandising es relevante para ingresos, pero suele gestionarse con procesos manuales: inventario desactualizado, ventas presenciales registradas tarde (o nunca) y decisiones de reposición y precio sin soporte analítico. El resultado: roturas en momentos críticos, stock inmovilizado y tiempo operativo perdido.
- Roturas por tallas/ciudades clave y ventas perdidas.
- Exceso de inventario tras eventos y capital bloqueado.
- Datos dispersos (online + presencial) sin trazabilidad.
- Errores humanos por registro manual de ventas e inventario.
Señales típicas
- “No sé qué tallas llevar al próximo evento.”
- “Vendimos mucho, pero no quedó bien registrado.”
- “Tengo stock parado del drop anterior.”
- “No puedo dedicar a nadie a analítica de inventario.”
Un circuito cerrado: capturar → conciliar → predecir → recomendar.
SmartMerch AI integra datos de ventas, costes y (opcionalmente) señales de audiencia para generar previsión por SKU/talla/ciudad y recomendaciones prácticas de tiradas y pricing. La pieza diferencial es Tagger (Scan-to-Sale & Labeling): etiquetas + escaneo para registrar ventas presenciales en segundos, alimentando la analítica y reduciendo errores.
Forecasting específico
Demanda intermitente y series cortas (eventos y drops), con jerarquía SKU→talla→ciudad.
Recomendación operable
Tiradas y precio con simulador y restricciones reales (coste, lead time, weeks of cover).
Scan-to-Sale integrado
Escaneo QR/Code-128: menos tecleo, inventario coherente, datos unificados.
Cómo funciona (end-to-end)
Flujo operativo propuesto: catálogo → etiquetado → scan-to-sale → conciliación → pronóstico → recomendaciones → dashboard.
SKUs, tallas, canales, ciudad.
ZPL/EPL + QR/Code-128.
Venta presencial por escaneo.
Offline + deduplicación.
Pronóstico + simulador.
KPI, alertas, export.
Principio clave
La captura de ventas presenciales (Tagger) no es un accesorio: es el mecanismo que cierra el circuito de datos y habilita previsión y recomendación con trazabilidad.
Módulos / Funcionalidades
Arquitectura ligera y modular, con credibilidad técnica “ligera” (sin dependencia de suites pesadas).
Data Mart + gobierno del dato
Modelo unificado (SKU/variantes/tallas/canal/ciudad) con calidad, linaje y enfoque multi-tenant.
Tagger (Scan-to-Sale & Labeling)
ZPL/EPL, QR/Code-128, app/escáner BT, modo offline (cola + sync), idempotencia y deduplicación.
Forecasting (series cortas)
Demanda intermitente y jerárquico SKU→talla→ciudad, backtesting y cold-start con priors opt-in.
Recomendador + simulador
Tiradas y pricing con restricciones reales (coste, lead time, cobertura y riesgo stock-out), con reglas explicables.
Dashboard KPI + export
Inventario, previsión, recomendación y alertas; exportación CSV y endpoints API.
RGPD / Privacidad por diseño
Minimización, roles y trazabilidad; opt-in/opt-out de agregados anónimos con umbrales de anonimato.
Diferenciales
Específico para merch y retail pequeño: no es solo reporting, es un sistema orientado a decisión operativa.
| Alternativa | Limitación típica | Aporte de SmartMerch AI + Tagger |
|---|---|---|
| BI genérico | Visualiza histórico; no recomienda tiradas ni precio. | Forecast + recomendación interpretable y accionable. |
| POS / e-commerce | Reporting básico; sin previsión SKU/talla/ciudad ni simulación. | Circuito cerrado con scan-to-sale y datos consistentes. |
| ERP / planning | Caro, sobredimensionado y lento de implantar. | Despliegue rápido y bajo TCO para catálogos pequeños. |
| Hardware suelto | Etiqueta/escanea, pero no convierte datos en decisiones. | La captura alimenta analítica, previsión y recomendación. |
| Pricing enterprise | Optimizado para grandes volúmenes; poco útil en series cortas. | Modelos adecuados a demanda intermitente + priors opt-in. |
Mercado objetivo
Propuesta orientada a operaciones con catálogo pequeño, variabilidad alta y picos por eventos.
- Bandas/artistas (ventas en directos + online).
- Marcas indie y diseñadores (series cortas y drops).
- Tiendas locales y colectivas (moda, streetwear, clubes).
- Eventos culturales/educativos con venta temporal.
Casos de uso
- Planificación de compras y reposición.
- Precio dinámico práctico (sin complejidad innecesaria).
- Conciliación inventario-ventas (online + presencial).
- Planificación de drops y eventos.
- Playbooks operativos (etiquetado, venta, control de stock).
Estado del proyecto
Esta web presenta el concepto, el alcance funcional y el plan de ejecución del proyecto. El enfoque se centra en viabilidad técnica, diferenciación y coherencia del flujo end-to-end.
- Propuesta de valor: forecasting + recomendación + captura presencial (scan-to-sale) en un circuito cerrado.
- Arquitectura modular: Tagger, Data Mart, modelos, dashboard, RGPD por diseño.
- Despliegue: orientado a bajo TCO y operación ligera.
Qué se puede validar
Para evaluación de emprendimiento, se priorizan: problema, propuesta diferencial, mercado objetivo y plan de ejecución. La operativa de ventas presenciales (Tagger) actúa como pieza central para calidad de datos y trazabilidad.
Roadmap y metodología
Ejecución híbrida: fase inicial predictiva (P0) para asegurar bases y alcance, y sprints Scrum de 2 semanas (S1–S6) para construir el MVP.
P0 (Predictivo)
Alcance, plan de datos, compras del kit, riesgos, política SKU y cronograma base.
S1–S2 (Captura y datos)
Modelo de datos + catálogo + plantillas de etiqueta; Tagger v1 con offline, idempotencia y conciliación.
S3–S6 (Modelos + panel)
Forecasting base e intermitente/jerárquico; recomendador con simulador; dashboard KPI + roles y RGPD.
Entregables por sprint (resumen)
- S1: Data model & catálogo (calidad/linaje) + plantillas etiqueta.
- S2: Tagger v1 + offline + idempotencia + conciliación + CSV/webhooks básicos.
- S3: Forecasting base + calendario eventos + backtesting.
- S4: Intermitente & jerárquico SKU→talla→ciudad + priors opt-in.
- S5: Recomendador (tiradas & pricing) + simulador + restricciones + A/B opcional.
- S6: Dashboard KPI + export CSV/API + roles + RGPD por diseño.
Equipo (roles tipo)
Equipo reducido con responsabilidades claras para ejecutar MVP, integración y operación.
PM / Scrum
Alcance, priorización, riesgos, compras, comunicación y coordinación de sprints.
Data Lead
Modelo de datos, forecasting y validación (backtesting), métricas y soporte al recomendador.
Dev Full-stack
API, Tagger app/offline, integraciones, dashboard web y seguridad básica.
Ops / Legal
Política SKU, QA etiquetas/escaneo, playbooks; RGPD ad-hoc (DPA, minimización, accesos).
Contacto
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