CASO 01
Retail farma
−40%
De stock muerto
Inventario a ciegas → predicción de demanda. El stock muerto bajó; la operación dejó de apagar incendios.
Forecast · inventario
BI + IA · De datos a decisiones
Tus datos
ya están ahí.
Luminar los hace visibles.
Las empresas no fallan por falta de datos. Fallan porque los datos viven dispersos, llegan tarde y no dejan margen para anticipar. Luminar convierte ese ruido en forecast y recomendaciones que se usan de verdad.
01 — El antes
Tus datos ya tienen
las respuestas.
Solo falta leerlos.
Ventas en un Excel, stock en otro, pedidos en un CSV, presupuesto en la versión 7. Cada área mira su metro cuadrado. Sin modelos, eso no es información: es ruido. Y el ruido se paga — stock muerto, quiebres, margen que se esfuma.
Iluminá el desorden para leer los datos Los mismos datos, ordenados
02 — Anticipar
Cuando anticipás
lo que viene
Demand Forecasting
Cuando los datos dejan de ser planillas sueltas, aparece la demanda futura. Modelos que leen historial, estacionalidad y consumo para anticipar ventas — no para otro dashboard, sino para comprar, fabricar y stockear con criterio.
- Inventario alineado a lo que realmente se va a vender
- Menos costo por sobrecompra y por quiebre
Resultado
+10–20%
de precisión vs. el método clásico
Así se ve la demanda cuando deja de ser una intuición
03
Recommend
- Top-N en tiempo real
- Cross-sell & up-sell
Resultado
+25%
En el ticket promedio
03 — Personalizar
Cuando cada cliente
encuentra lo suyo
Sistemas de recomendación
Anticipar el mercado no alcanza si en el canal cada persona ve lo mismo. Cuando el historial y el contexto alimentan Top-N, cross-sell y up-sell en tiempo real, el ticket sube porque la oferta deja de ser ruido.
Primero anticipás. Después cada interacción deja de ser una apuesta.
04 — El después
Mismo negocio.
Otra forma de decidir.
Cuando los datos se leen, el impacto no es “más analytics”: es menos pérdida, más venta, decisiones que llegan a tiempo.
85–85%
Precisión en predicciones
+0%
En el ticket promedio
−0%
Stock muerto
05 — Quienes ya lo viven
Datos leídos, decisiones tomadas
Misma historia, distintos rubros: del desorden a la información que mueve el negocio.
CASO 02
E-commerce
+25%
En venta cruzada
De un catálogo igual para todos a recomendaciones que sí venden. La venta cruzada se notó en el ticket.
Recommend · cross-sell
CASO 03
Finanzas
+35%
De conversión
De campañas a todo el mundo a segmentar con datos. La conversión subió porque el mensaje llegó a quien correspondía.
Datos · segmentación
06 — Empezá
Tu empresa puede salir del ruido.
Iluminemos los datos juntos.
Si hoy las decisiones salen de planillas, intuición o reportes que llegan tarde, el próximo paso no es otro dashboard: es un modelo que anticipe y recomiende. Contanos el desafío.
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