¿Nunca encuentras tu talla? Esta 'startup' española tiene la solución

Joaquín Villalba está convencido de que la tecnología puede ayudar al mundo de la moda. Y no, no habla de wearables ni de añadir pantallas a cualquier prenda que tenga a mano. Villalba es el CEO de una firma, Nextail Labs, que utiliza el big data y la computación en la nube para que las tiendas de ropa optimicen sus recursos. Según sus cálculos, pierden unos 100.000 millones de euros al año.

"Esa es la cifra que estimamos que las tiendas pierden al año por descuentos y productos que no se han vendido y que se pueden recuperar con una mejor gestión de los stocks", explica Villalba a Teknautas.

Inditex ha desarrollado, junto al MIT, un algoritmo que le ayuda en la toma de decisiones para gestionar el 'stock' en almacén

Todo comienza cuando un cliente entra a una tienda de moda y no encuentra una prenda o no localiza su talla. "En algún sitio de la cadena de valor de la empresa hay una oportunidad de mejora —prosigue Villalba—. Nosotros detectamos ese oportunidad, hacemos un diagnóstico de la empresa y nos integramos en sus sistemas en un par de semanas, cuando lo normal es hacerlo en un año. Identificamos qué tallas faltan en productos de tienda y aumentamos la disponibilidad. La probabilidad de que haya todas las tallas de un producto que buscas es más elevada".

Nextail Labs une tecnología con el factor humano para dar lugar a esa fórmula mágica que, según Villalba, "funciona para grandes firmas pero también para pequeñas y medianas empresas". ¿Cómo? "Combinamos la potencia de la analítica predictiva con la intuición de los dependientes, una intuición que desarrollan por el contacto continuo con el producto que venden".

De Inditex a una 'startup'

Villalba ha mamado parte de esa filosofía gracias a su experiencia en Inditex. Trabajó cuatro años en el emporio textil español donde aprendió que la toma de decisiones en la firma española estaba muy por delante de otros competidores: "Se toman decisiones con información fresca y una buena mezcla de intiuición y de dato. Se reacciona muy rápido. En otras empresas, el dato que llega del cliente a la persona que decide está tan filtrado que ha perdido el sentido. Cuando estás en un entorno de cambio constante te puedes adaptar de manera más fácil y no sólo sobrevivir sino tener éxito".

Uno de los secretos del buen hacer de Inditex, y que Villalba intenta replicar con Nextail, reside en la velocidad en la toma de decisiones que acorta los procesos productivos y que repercute en el empresario: "Una empresa de moda diseña una colección entre 12 y 18 meses antes de ponerla en tienda. Si de un chaleco se compran unas 5.000 unidades se envía el 70 u 80 por ciento a tienda en cuanto llega. La tienda espera que los chalecos se vendan según los resultados del año anterior, pero los números no tienen por qué ser exactamente iguales este año".

En Zara, esa situación se revirtió con un proceso productivo que comenzaba sólo tres meses antes de la puesta en tienda. Así, la compañía lograba un coste de producción más cercano a la venta final y se identifica la demanda con "las señales que te da la caja registradora y la comunicación con el personal de la tienda", argumenta Villalba. La firma gallega colaboró con el MIT de Massachusetts para crear algoritmos que facilitaran la toma de decisiones. El CEO de Nextail cree que son los datos los que facilitan que el producto se pueda situar cerca de ese cliente que lo reclama.

Tecnología con un toque humano

En el caso de Nextail, la estrategia prosigue en esa línea de mezclar la tecnología con el conocimiento sobre el terreno: "Cada cálculo lo realizamos al nivel de tienda, teniendo en cuenta las medidas de los clientes habituales de la zona. La información de las ventas y stocks transmitidas por la caja registradora las completamos con las previsiones de ventas del personal de la empresa. En particular, con las opiniones de los dependientes que están a pie de calle y que hablan todos los días con el cliente. Cuanto más acierte un dependiente, más peso tendrá su previsión. Procesamos gran cantidad de datos, de muy diversos orígenes y en plazos de tiempo muy cortos, de apenas unos segundos".

En un supermercado no pueden aportar mucho valor: “La demanda es predecible y la disponibilidad de Coca Cola es ilimitada“

Pero el modelo de Villalba, o de Inditex, no es exclusivo del sector de la moda. Lo que sí necesita el minorista es trabajar en un sector "que tenga una introducción continua de producto que es nuevo y que ese producto tenga un ciclo de vida relativamente corto", explica el CEO de Nextail. Villalba pone algunos ejemplos que se escapan del ámbito de acción de su empresa. En un supermercado no pueden aportar mucho valor, "ya que la demanda es predecible y la disponibilidad de Coca Cola es ilimitada". El valor que ofrece Nextail comienza cuando se intenta reducir la cantidad de un producto en el almacén y que llega a final de temporada porque no se ha vendido.

El 2016 debería ser el año de la confirmación de Nextail Labs en España. El equipo liderado por Villalba cuenta con once empleados aunque ha sido fuera de nuestro país donde la firma ha dado sus primeros pasos. Rusia, Italia o Francia son tres de los mercados que la firma ya ha explorado de manera satisfactoria. Su objetivo, lograr que las tiendas se ahorren un buen pico cuando hagan sus cuentas el próximo 31 de diciembre.