Los datos al servicio de la eficiencia comercial: el ejemplo de los supermercados Hoogvliet en los Países Bajos
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Gracias a una plataforma de previsiones impulsada por SAP HANA y SAP IQ, la cadena holandesa de supermercados Hoogvliet optimiza cada día más de 700.000 previsiones de demandas, una baza tecnológica con la firma de Axians en los Países Bajos.
En un sector como el de la gran distribución, en el que los rivales muchas veces están a solo unos centímetros de distancia, la precisión en la gestión de los stocks y los precios es una baza estratégica. En los Países Bajos, la cadena de supermercados Hoogvliet ilustra perfectamente cómo la explotación avanzada de los datos puede convertirse en un motor de eficiencia comercial.
Con el apoyo tecnológico de Axians en los Países Bajos y la integración de plataformas SAP, la marca ha sabido optimizar sus previsiones, garantizar su posicionamiento como líder en precios y mejorar su eficiencia operativa.
Conciliar precios bajos y disponibilidad de productos
Con más de 10.000 unidades de mantenimiento de stocks (SKU) repartidas en 70 almacenes, Hoogvliet tenía que hacer frente a una problemática de envergadura: mantener su “garantía del precio más bajo” evitando tanto las roturas como los excesos de stocks.
“El cliente deseaba ganar agilidad en el proceso de reaprovisionamiento de los almacenes, lo que permitiría a los responsables de categoría efectuar sus tareas con mayor eficiencia y a un nivel superior”, explica Leonard Jelsma, business development manager en Axians en los Países Bajos, empresa encargada de asumir este reto.
Esta ecuación era aún más compleja si se tiene en cuenta que la demanda varía mucho según la temporada, la ubicación de los puntos de venta o factores externos como la meteorología o los períodos festivos.
La potencia combinada de SAP HANA y SAP IQ
La respuesta de Axians consistió en crear una plataforma de previsiones impulsada por SAP HANA y SAP IQ, capaz de procesar más de 700.000 previsiones diarias.
“Desarrollar un modelo con los algoritmos y las variables adecuados para superar la lógica y la intuición humanas”
“Hemos explotado la potencia de cálculo de la plataforma SAP HANA. Los datos subyacentes (stocks de los centros de distribución, entregas de proveedores, transacciones en el punto de venta) se almacenan en un depósito SAP IQ”, detalla Leonard Jelsma.
La combinación de la potencia analítica de SAP HANA y la estabilidad de SAP IQ ha permitido generar previsiones extremadamente precisas, que superan a las obtenidas a partir de la experiencia humana. “El verdadero reto no era tanto técnico como funcional: había que desarrollar un modelo con los algoritmos y las variables adecuados para superar la lógica y la intuición humanas”, confiesa el Business Development Manager de Axians.
Un caso de estudio para la gran distribución
Gracias a esta arquitectura, Hoogvliet ha podido optimizar la planificación de stocks en almacén y en el centro de distribución automatizado, mejorar la coordinación de la cadena de aprovisionamiento, reducir los costes operativos y el desperdicio, y reforzar su competitividad en precios en el mercado holandés.
“Los resultados son tangibles: la precisión de las previsiones permite un reaprovisionamiento adaptado a la demanda real, con lo que se limitan las pérdidas y se maximiza la disponibilidad en la estantería. Este enfoque refuerza la satisfacción del cliente y consolida la posición de Hoogvliet como líder de precios en los Países Bajos”, avanza Leonard Jelsma.
Más allá del caso de Hoogvliet, este proyecto ilustra el valor estratégico de los big data en la distribución. Combinando potencia de cálculo, calidad de los datos y modelos predictivos sofisticados, los distribuidores pueden mejorar su rentabilidad y a la vez ofrecer una mejor experiencia de cliente.
Como resume Leonard Jelsma: “Generamos previsiones a varios días vista para cada almacén, artículo por artículo y por día. Sin esta precisión, sería imposible mantener una política de precios tan competitiva sin poner en peligro la disponibilidad de productos”.
16/03/2026
