RetailNova confió en Bitflow Solutions para migrar sus sistemas a AWS e incorporar un modelo de predicción de demanda basado en IA.
Con esta transformación cloud, la empresa ganó escalabilidad, redujo costes y mejoró la precisión en la planificación logística.
Este caso muestra cómo la combinación de Cloud e Inteligencia Artificial puede transformar la operativa de grandes retailers.
RetailNova, una cadena de tiendas de moda con más de 120 puntos de venta en España y Portugal, con un ecommerce en crecimiento y una operativa logística altamente dependiente de datos precisos de ventas y stocks.
RetailNova operaba con sistemas en servidores on‑premise que presentaban problemas de rendimiento en picos de demanda, como rebajas o campañas especiales. Las principales necesidades eran:
Los sistemas legacy no permitían crecer ni integrar nuevos modelos de procesamiento de datos.
Bitflow Solutions ejecutó una transformación en dos fases:
1. Migración completa a AWS (Cloud Native)
Bitflow diseñó e implementó una arquitectura cloud-native en AWS para migrar los sistemas críticos de RetailNova sin interrupciones. Se creó una infraestructura escalable basada en contenedores, bases de datos gestionadas y almacenamiento distribuido, conectando sus plataformas mediante APIs unificadas y optimizando el consumo con prácticas FinOps. Esta fase permitió estabilizar la operación, mejorar el rendimiento y reducir de forma inmediata los costes de mantenimiento.
2. Implementación de un modelo de IA predictiva
Tras estabilizar la infraestructura en la nube, Bitflow desarrolló un modelo de predicción de demanda basado en IA, desplegado en AWS SageMaker e integrado con el ERP y la cadena logística. El modelo automatiza la planificación y genera recomendaciones precisas, permitiendo tomar decisiones más rápidas y reducir roturas de stock.
Gracias a la migración cloud y al modelo de IA predictiva, RetailNova consiguió una reducción del 45% en los costes de infraestructura, elevó su disponibilidad al 99,9% incluso en picos de demanda y disminuyó en un 30% las roturas de stock en sus tiendas. Además, la automatización de la planificación redujo en un 60% el tiempo invertido en tareas manuales, logrando una operación más eficiente, escalable y basada en datos.
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