Política de Cookies

  1. Introducción

Bienvenido a Evolvis AI. Esta Política de Cookies explica cómo utilizamos cookies y tecnologías similares para reconocerle cuando visita nuestro sitio web en evolvis.ai («sitio web»). Explica qué son estas tecnologías y por qué las utilizamos, así como sus derechos para controlar nuestro uso de ellas.

  1. ¿Qué son las Cookies?

Las cookies son pequeños archivos de texto que se almacenan en su navegador o dispositivo por sitios web, aplicaciones, medios en línea y anuncios. Se utilizan para reconocer su dispositivo y almacenar cierta información sobre sus preferencias o acciones pasadas.

  1. Tipos de Cookies Utilizadas

Utilizamos los siguientes tipos de cookies en nuestro sitio web:

  • Cookies necesarias: estas cookies son esenciales para que pueda navegar por el sitio web y utilizar sus funciones, como acceder a áreas seguras.
  • Cookies de funcionalidad: estas cookies permiten que el sitio web recuerde las elecciones que realiza (como su preferencia de idioma) y proporcionar características mejoradas y más personalizadas.
  • Cookies de rendimiento/análisis: estas cookies recopilan información sobre cómo utiliza el sitio web, como qué páginas visita con más frecuencia. Esto nos ayuda a mejorar el rendimiento de nuestro sitio web.
  • Cookies de marketing: estas cookies se utilizan para ofrecer anuncios que sean más relevantes para usted y sus intereses. También pueden utilizarse para limitar la cantidad de veces que ve un anuncio y ayudar a medir la efectividad de la campaña publicitaria.
  1. Propósitos del Uso de Cookies
 

Utilizamos cookies para los siguientes propósitos:

  • Asegurar que el sitio web funcione correctamente.
  • Recordar sus preferencias y configuraciones.
  • Analizar cómo se utiliza nuestro sitio web y mejorar su rendimiento.
  • Proporcionar contenido publicitario personalizado.
 
  1. Gestión de Cookies

Al utilizar nuestro sitio web, usted acepta la colocación de cookies en su dispositivo según se describe en esta Política de Cookies. Puede controlar y gestionar las cookies de diversas maneras. Tenga en cuenta que deshabilitar las cookies puede afectar la funcionalidad del sitio web.

  1. Cookies de Terceros

También podemos permitir que terceros utilicen cookies en nuestro sitio web para recopilar información similar con los propósitos mencionados anteriormente. Estos terceros incluyen proveedores de servicios, anunciantes y proveedores de análisis.

  1. Período de Retención de Cookies

El tiempo durante el cual las cookies permanecen activas en su dispositivo puede variar. Las cookies de sesión son temporales y caducan cuando cierra su navegador, mientras que las cookies persistentes permanecen en su dispositivo durante un período de tiempo más largo.

  1. Medidas de Seguridad

Nos tomamos la seguridad en serio e implementamos medidas técnicas y organizativas apropiadas para proteger sus datos personales y garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos aplicables.

  1. Actualizaciones de esta Política de Cookies

Podemos actualizar esta Política de Cookies ocasionalmente para reflejar cambios en nuestras prácticas u otras razones operativas, legales o regulatorias. Le animamos a revisar esta política periódicamente para conocer cualquier actualización.

  1. Contáctenos

Si tiene alguna pregunta sobre nuestro uso de cookies o esta Política de Cookies, por favor contáctenos en info@evolvis.ai

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Evie operations

Predice tu demanda y mejora el stock

Narrativa: Una multinacional alimentaria implementó machine learning para afinar sus predicciones de demanda, mientras que diversos estudios industriales demuestran el impacto transformador de la IA en la gestión de inventarios.

Desafío: Las empresas enfrentan constantes rupturas de stock que generan ventas perdidas, obsolescencia de productos por exceso de inventario, errores de pronóstico que afectan la planificación, y sobrecarga de trabajo en los equipos de planificación.

Beneficio: Reducción del 30% en ventas perdidas por rupturas de stock, 30% menos obsolescencia de productos, 20% menos errores de pronóstico, hasta 50% menos carga de trabajo del equipo de planificación, y disminución de errores de demanda en 30-50% con costos logísticos reducidos en 10-40%.