Eroski, S. Coop. es una de las empresas de distribución más importantes de España, contando con una plantilla de más de 35.000 trabajadores repartidos por todo el país.

Uno de los retos más importantes a los que se enfrenta cualquier empresa dentro del sector retail es el asociado a disponer de una estimación lo más acertada posible sobre su evolución futura, tanto a nivel de venta de productos, facturación, entrega de pedidos a domicilio o la previsión del número de personas que pasarán por caja por centro y hora para poder determinar del número de cajeros óptimo en cada caso y ajustar gastos de personal.

Para ello es importante utilizar combinaciones de modelos que sean capaces de captar las tendencias y estacionalidades propias de los datos y de realizar estimaciones con el menor error posible.

En este contexto, Ibermática an Ayesa company ha desarrollado un sistema de Analítica Avanzada de datos con Inteligencia Artificial y Machine Learning, dentro del ámbito del modelado predictivo y descriptivo, para optimizar el servicio de transporte de última milla de las compras que los clientes de Eroski quieren recibir en sus domicilios. El algoritmo es capaz de predecir aproximadamente cuántos pedidos va a haber a lo largo del día, en qué zonas geográficas, en qué centros preparadores, en qué franjas horarias y los motivos, basándose en el estudio de las series históricas de los últimos años.

• Conocer con antelación el número de pedidos de envío a domicilio.
• Ajustar la negociación de las tarifas con sus proveedores de transporte, permitiéndole asegurar un ahorro significativo de costes.
• Este ahorro de costes se consigue, ya que el propio proveedor también los ahorra al optimizar su servicio.