El retail genera más datos que nunca (tiendas, e-commerce, inventario, pricing, promociones y clientes), pero esos datos viven en silos: ERP, POS, WMS, CRM, plataformas de e-commerce, herramientas de marketing, emails y hojas de cálculo. El resultado: decisiones lentas, inconsistentes y difíciles de escalar.
El problema estructural del retail moderno
La mayoría de organizaciones retail ya tienen tecnología suficiente. Lo que no tienen es una capa que conecte la información y la convierta en decisiones operativas y comerciales. Cuando los datos están dispersos, el “trabajo” se convierte en buscar, reconciliar y explicar, en lugar de ejecutar.
Decisiones tardías
Los equipos pierden tiempo cruzando POS, inventario, promociones y reporting para entender qué está pasando.
Fricción entre equipos
HQ, tiendas, operaciones, marketing y compras trabajan con definiciones distintas y prioridades desalineadas.
Imposible escalar sin caos
Más tiendas, más canales y más herramientas incrementan la complejidad y la dependencia de personas clave.
Qué hace Context Search AI en retail (en una frase)
Conecta tus fuentes (ERP, POS, WMS, CRM, e-commerce, marketing, emails y documentos) para que puedas buscar, entender y decidir en segundos con contexto completo.
Búsqueda unificada
Un solo punto para encontrar información operativa, comercial y documental sin saltar entre herramientas.
Comprensión del contexto
Interpreta relaciones: tienda ↔ surtido ↔ precio ↔ promo ↔ stock ↔ margen ↔ proveedor.
Respuestas trazables
Devuelve conclusiones con referencias a las fuentes utilizadas para auditar y actuar con confianza.
TOP 5 casos de uso de Context Search AI para retail
Casos de uso diseñados para generar impacto real (ventas, margen, disponibilidad y ejecución en tienda), sin “más reporting” y sin depender de analistas para cada pregunta.
1) Diagnóstico rápido de caída de ventas o margen (por tienda/region/categoría)
Responde en minutos a preguntas como: “¿Qué cambió esta semana?” cruzando POS, promociones, pricing, stock, devoluciones y notas internas. Identifica el driver real (promo mal configurada, rotura de stock, subida de precio, mix, shrink, etc.).
- Inputs: POS + promociones + inventario + pricing + incidencias + emails
- Output: causa raíz + acciones sugeridas + tiendas afectadas
2) Prevención de roturas de stock y sobrestock con contexto operativo
Detecta patrones que anticipan roturas (picos de demanda, retrasos de proveedor, errores de reposición, cambios de planograma) conectando WMS, pedidos, lead times y comunicación con proveedores.
- Inputs: WMS + pedidos + lead time + forecast + emails proveedor
- Output: alertas contextualizadas + impacto estimado en ventas
3) Auditoría de promociones y pricing (impacto real en margen)
Cruza campañas, descuentos, cupones, costes y margen para responder: “¿Qué promo funciona de verdad?” y detectar fugas (descuentos duplicados, reglas mal aplicadas, canibalización, etc.).
- Inputs: promo engine + POS + coste + margen + reglas + tickets soporte
- Output: ranking promos + anomalías + recomendaciones de ajuste
4) Ejecución en tienda (planogramas, visual merchandising y compliance)
Unifica planogramas, guías de VM, fotos/briefs, incidencias y feedback de tienda para responder: “¿Se está ejecutando lo acordado?” y por qué ciertas tiendas no cumplen (falta de material, espacio, rotación, conflicto con surtido local).
- Inputs: planogramas + documentos VM + incidencias + comunicaciones internas
- Output: mapa de cumplimiento + causas + acciones por tienda
5) Compras y proveedores: historial completo para negociar mejor
Recupera en segundos contratos, SLAs, incidencias, devoluciones, acuerdos de precio y rendimiento por proveedor. Responde: “¿Qué pasó la última vez que negociamos esto?” y prepara renegociaciones con evidencia.
- Inputs: contratos + ERP compras + incidencias + emails + performance
- Output: dossier automático por proveedor + riesgos + oportunidades
Bonus: Omnicanal (tienda + e-commerce) sin silos
Conecta e-commerce, tienda, devoluciones, atención al cliente y logística para responder: “¿Dónde se rompe la experiencia del cliente?” y qué hay que corregir (stock, entregas, devoluciones, pricing).
- Inputs: e-commerce + OMS + logística + soporte + devoluciones
- Output: fricciones top + impacto + acciones por canal
Retail con contexto vs retail sin contexto
| Sin contexto | Con Context Search AI |
|---|---|
| Información dispersa en herramientas y documentos | Información conectada y accesible desde una sola búsqueda |
| Decisiones lentas y reactivas | Decisiones rápidas con causa raíz y acciones |
| Dependencia de analistas y “personas clave” | Autonomía para equipos de negocio (tiendas, ops, marketing, compras) |
| Más reporting para “explicar” | Más ejecución porque el contexto ya viene integrado |
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