Inibsa, líder en distribución para clínicas dentales, se enfrentaba a un reto ciego: sus delegados gestionan unas 14.000 combinaciones de clientes y productos sin saber qué compran a la competencia. Hasta ahora, priorizaban a quién llamar basándose en la intuición y hojas de Excel estáticas, perdiendo oportunidades por demanda intermitente o fugas silenciosas.

NextBuy es un sistema inteligente que procesa el histórico transaccional de Inibsa para generar 400 alertas comerciales diarias (200 de commodities y 200 de productos técnicos). Destila miles de datos para entregar a cada vendedor únicamente las oportunidades que merecen una llamada hoy.

No nos limitamos a dar un número; ofrecemos explicabilidad honesta. Cada alerta incluye:

  • Motivo claro: (ej. Oportunidad de captura, Riesgo de fuga).

  • Prioridad: Basada en la probabilidad, el impacto en euros y la urgencia temporal.

  • Narrativa Comercial: Las razones matemáticas del modelo se traducen a consejos en español mediante IA Generativa para que el delegado sepa exactamente qué decir.

Elegimos la herramienta adecuada para el problema, huyendo del hype:

Machine Learning (LightGBM y XGBoost): Descartamos modelos fundacionales de series temporales porque la demanda de las clínicas es muy irregular. En su lugar, usamos gradient boosting tabular con ingeniería de variables avanzadas (RFM, Share of Wallet inferido, Croston ADI) para crear líneas base por cliente.

Explicabilidad en 3 capas: Extraemos los reason codes con TreeSHAP y utilizamos Gemini 2.5 Flash para traducirlos en recomendaciones comerciales naturales ("Por qué actuar ahora"). La regla de oro: Gemini actúa como narrador, nunca inventa los números.

Arquitectura Full-Stack: Construimos una API REST con FastAPI y MongoDB, conectada a un frontend estilo CRM responsivo hecho en Vue 3.

Nuestros Logros: Precisión extrema: 9 de cada 10 de nuestras alertas de máxima prioridad predicen momentos de ingresos reales (Métrica P@5% > 0.90 en ambos modelos).

Honestidad en los datos: Al no ver a la competencia, inferimos la "promiscuidad" de las clínicas de forma indirecta. El sistema emite "posibles capturas", no afirmaciones absolutas, ganándose la confianza del equipo de ventas.

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