Hoy en día, la predicción de demanda se ha convertido en una herramienta esencial para la planificación y ejecución de operaciones en cualquier organización. Esto se debe a que tiene un gran impacto económico derivado de la disponibilidad de producto.
Sin embargo, esta tarea puede convertirse en todo un desafío para las compañías debido a los múltiples factores que pueden influir en el comportamiento del mercado y la demanda de productos o servicios. ¡Os contamos nuestra visión en este artículo como agencia de predicción de demanda!
El funcionamiento de los modelos de predicción de demanda
Las metodologías de predicción de demanda se sustentan en el análisis de series históricas de ventas y otros objetivos específicos para cada organización. Además, a través de procesos avanzados de ciencia de datos e inteligencia artificial, es posible detectar patrones ocultos en la BBDD.
En este contexto, una correcta aplicación de Analítica Avanza permite hacer frente de manera eficaz a la complejidad de la predicción, especialmente en entornos con un gran volumen y variedad de productos o referencias.
Existen numerosos algoritmos y modelos predictivos que se pueden emplear para realizar predicciones de demanda, que van desde modelos estadísticos tradicionales hasta aquellos basados en Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA). En entornos de negocio complejos, la combinación de diferentes modelos puede ser una solución óptima.
La detección de patrones a través de ML e IA, la clave del éxito en los modelos de predicción
El principal reto que enfrentan las empresas en la predicción de demanda radica en la multitud de factores que pueden alterar significativamente el comportamiento del mercado, como las acciones de comunicación o distribución, factores macroeconómicos o la competencia. Además, en sectores como el retail o la moda, el gran número de referencias puede añadir una complejidad aún mayor.
Para hacer frente a este escenario, desde Kraz trabajamos en la detección de estas variables para, posteriormente, integrarlas en algoritmos predictivos que mejoren la precisión de los modelos de nuestros clientes. Para ello usamos la Analítica Avanzada (modelos de ML e IA), que nos ayuda a detectar estos patrones y nos permiten ejecutar predicciones con mayor índice de precisión.
Desde Kraz lanzamos nuestra Guía de Predicción de Demanda para CMO´s
Ya hemos visto que, el contexto actual de rápida evolución tecnológica y de mercado, la capacidad de predecir la demanda y anticiparse a las tendencias del mercado cobra cada vez más importancia. De hecho, gigantes como Amazon o Walmart trabajan ya con análisis en tiempo real para ajustar sus inventarios y estrategias de marketing.
En este contexto, desde Kraz hemos llevado a cabo nuestra primera Guía para CMO´s sobre Predicción de Demanda, en la que explicamos cómo desarrollar de manera correcta este tipo de proyectos desde una perspectiva del rol de CMO, huyendo de tecnicismos excesivos pero explicando todo con detalle.
¡Descarga ya nuestra guía pinchando sobre la imagen y no te pierdas todo su contenido!
- Impacto en negocio del los modelos de predicción de demanda
- Análisis de series temporales previas a la modelización
- Evaluación de los diferentes modelos en predicción de demanda
- Posibles estrategias de modelización
- Tipología de algoritmos para modelos de predicción
- Casos de éxito reales aplicados by Kraz
