Cómo Levi Strauss transforma su negocio con decisiones basadas en datos
Levi Strauss, una marca con más de 170 años de historia, es un ejemplo de cómo una empresa puede reinventarse al integrar tecnología y decisiones basadas en datos en sus estrategias. En 2018, preparándose para regresar a la bolsa, la empresa enfrentó un desafío común en las compañías públicas: generar previsiones financieras precisas en un mercado cambiante. Al incorporar inteligencia artificial (IA) en su sistema de previsión financiera y con el apoyo de Wipro, Levi Strauss no solo mejoró la precisión de sus proyecciones de ingresos, sino que consolidó su posición en el mercado a través de decisiones estratégicas (Egan y Neagu, 2024).
Los retos del modelo de previsión tradicional
La previsión financiera siempre había sido crucial para Levi Strauss. La empresa dependía de estas proyecciones para ajustar inventarios, administrar recursos y garantizar que sus productos llegaran al mercado en el momento adecuado. Sin embargo, el proceso tradicional se basaba en gran medida en la experiencia y juicio humano, lo cual lo hacía vulnerable a errores y sesgos.
Si el equipo de finanzas pasaba por alto alguna tendencia, las decisiones de inventario se veían afectadas, generando problemas de sobrestock o de falta de productos, ambos con costes adicionales. Este sistema manual, aunque útil, tenía sus limitaciones, especialmente en un mercado cada vez más impredecible.
El salto hacia un enfoque basado en datos: IA como herramienta clave
Fue entonces cuando Levi Strauss decidió que era hora de basarse en los datos para tomar decisiones críticas. Con Wipro como socio, la compañía implementó un modelo de machine learning que utiliza datos históricos de ventas, devoluciones, promociones y proyecciones internas para crear previsiones mensuales. Probado en 2019 en Estados Unidos, el modelo arrojó resultados prometedores rápidamente. Entre 2021 y 2022, el sistema de IA logró un margen de error de solo el 1-5%, mientras que las proyecciones manuales variaban considerablemente, especialmente en períodos inciertos (Egan y Neagu, 2024).
Este nivel de precisión no solo facilitó la planificación de inventarios, sino que también fortaleció la confianza de los inversores en la capacidad de Levi Strauss para cumplir sus objetivos, ayudando a asegurar el crecimiento de la empresa en el mercado.
Resultados financieros: el impacto de la precisión en las proyecciones
Este enfoque de decisiones basadas en datos permitió a Levi Strauss transformar sus operaciones y ajustar sus estrategias con una precisión antes inalcanzable. En 2022, la empresa generó ingresos de 6.168,6 millones de dólares, lo que representó un aumento del 7% respecto a 2021 (Egan y Neagu, 2024). Esta mejora no fue casualidad; las proyecciones precisas de IA y machine learning permitieron a Levi Strauss anticipar mejor la demanda, reduciendo el riesgo de costes excesivos en almacenamiento y evitando demoras en inventario.
La precisión en las previsiones también ayudó a optimizar los costes de productos vendidos, que ascendieron a 2.619,8 millones de dólares, permitiendo un margen de ganancia bruta de aproximadamente 3.548,8 millones. El uso de IA en la planificación financiera no solo impactó en el inventario, sino que mejoró la asignación de recursos en toda la cadena de suministro. Por ejemplo, la precisión de las proyecciones permitió a Levi Strauss reducir su dependencia de envíos de última hora, disminuyendo los costes operativos y aumentando la eficiencia logística.
Además, al mejorar la precisión de sus previsiones de ingresos, Levi Strauss también logró fortalecer su valor en el mercado. La eficiencia operativa resultante de este enfoque impulsado por IA ayudó a reducir los costes generales, lo que se tradujo en un ingreso neto de 569,1 millones de dólares y una ganancia por acción diluida de 1,41 dólares (Egan y Neagu, 2024). Estos logros reflejan el impacto de una estrategia donde cada fase de la cadena de valor se ajusta en función de decisiones bien informadas y precisas, permitiendo a Levi Strauss consolidarse y dirigir más recursos hacia la expansión y mejora continua.
Superando el escepticismo interno y adoptando una cultura de datos
Implementar este cambio no fue sencillo. Al principio, algunos miembros del equipo de finanzas temían que la IA reemplazara su rol en la empresa. Sin embargo, con el tiempo, los datos demostraron su valía. La IA no llegó para sustituir a los expertos, sino para complementar su experiencia. Como señaló Harmit Singh, director financiero de Levi Strauss, la IA validaba las proyecciones y permitía al equipo enfocarse en decisiones estratégicas en lugar de tareas repetitivas. Este cambio creó una cultura de datos dentro de la empresa, en la cual las decisiones estaban respaldadas por información precisa y no solo por intuición (Egan y Neagu, 2024).
Lecciones de Levi Strauss: el valor de los datos en productos digitales
El caso de Levi Strauss destaca lecciones clave para el desarrollo de productos digitales. Así como Levi Strauss basó sus decisiones en datos, cualquier producto digital puede beneficiarse de un enfoque data-driven. Los datos revelan patrones y tendencias que, de otro modo, pasarían desapercibidos. Este conocimiento permite identificar áreas de mejora y ofrecer una dirección clara para el desarrollo de nuevas funciones, ajustándose a las necesidades reales de los usuarios.
Para productos digitales, los datos pueden ser una fuente constante de retroalimentación que asegura que cada actualización o mejora tenga un impacto positivo en la satisfacción del cliente y en la retención de usuarios. Al igual que en Levi Strauss, esta metodología permite minimizar costes y maximizar el retorno de inversión, ya sea en tiempo, dinero o recursos dedicados al desarrollo de funcionalidades que realmente importan.
Conclusión: El poder de los datos para decisiones estratégicas
Levi Strauss demuestra que los datos son mucho más que números; son una guía hacia decisiones inteligentes y una herramienta esencial para cualquier empresa que busque construir productos y servicios que realmente resuenen con sus usuarios. Al centrar sus decisiones en datos, Levi Strauss fortaleció su conexión con el mercado y aseguró un crecimiento sostenible.
Para cualquier producto digital, basarse en datos no es solo una ventaja competitiva; es la clave para mantener su relevancia en un mercado en constante cambio. La historia de Levi Strauss muestra que, cuando se implementan de forma adecuada, los datos pueden transformar el negocio y permitir que se adapten a las demandas y expectativas de sus clientes de manera constante.
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