Mariano Della Vedova
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Rol e impacto
Project Leader, con responsabilidades de Product Owner y Scrum Master. En ese período el equipo creció de 4 a 7 personas.
Reducción del 5 % en los quiebres de stock en todo el despliegue, y menos sobrestock.
Métodos y herramientas
Análisis de recomendaciones vs ventasTiempo de reposición en el pronósticoCoordinación con el equipo de MLAPIs de backendDespliegue en 5 países
Antecedentes
El equipo tenía a cargo Restrictions, un proceso de control de ingresos de vendedores que se manejaba con una planilla. Lo reemplazamos con APIs de backend que automatizaron los controles y los mensajes a los vendedores, y lo desplegamos en Argentina, Brasil, México, Chile y Colombia. Recommendations fue el paso siguiente: de bloquear lo que no debía entrar a recomendar lo que sí.
Qué hice
- Lideré el análisis del equipo que cruzó las recomendaciones con las ventas reales.
- Encontramos que el pronóstico de ventas detrás del cálculo ignoraba el tiempo de reposición, así que siempre se quedaba corto: no cubría las ventas que se hacían mientras las unidades viajaban al depósito.
- Impulsé un nuevo cálculo que lo incluía, coordinado con el equipo de Machine Learning.
Resultado
- Recomendaciones vs ventas
- →
- Faltaba el tiempo de reposición
- →
- Nuevo cálculo
- →
- −5 % quiebres
Reducción del 5 % en los quiebres de stock en todo el despliegue, y menos sobrestock.