Previsión de la demanda: cómo anticiparse a las necesidades del mercado gracias a la Inteligencia Artificial

Cualquier negocio tiene la necesidad de predecir la demanda que van a tener sus productos o servicios. Y cuanto más se acerque esta predicción a la demanda real, mejores resultados obtendrá esa empresa.

La previsión de la demanda facilita una planificación más eficiente de las operaciones. Permite a las empresas eliminar los temidos excesos de stock o roturas de stock (falta de producto), y reducir costes en la cadena de suministro.

Tradicionalmente se utilizaban modelos básicos de análisis estadístico. En la actualidad, la Inteligencia Artificial se ha erigido como aliada en estos procesos: técnicas como el Machine Learning o el Deep Learning permiten perfeccionarlos y aportarles una fidelidad muy superior. La fabricación o el retail son algunos de los sectores que ya están viendo los beneficios en el uso de sistemas de previsión de la demanda.

La consultora McKinsey prevé que los errores en la previsión de la demanda se reduzcan entre un 30% y un 50% gracias a la IA, y que la pérdida de ventas por falta de stock disminuya hasta en un 65%.

 

Analítica predictiva para anticiparse a la demanda

La analítica predictiva es una forma de análisis avanzado que aplica técnicas analíticas y estadísticas, minería de datos, así como Machine Learning o Deep Learning para crear un algoritmo predictivo.

En este sistema se utilizan datos históricos y nuevos de una empresa (no se limita a confiar únicamente en información del pasado). Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático propios del Machine Learning, el modelo predictivo se perfecciona a medida que va “digiriendo” nuevos datos. Este modelo, cada vez más refinado, indicará qué probabilidad hay de que ocurra un evento concreto en un futuro próximo.

Informe "Smartening up with  Artificial Intelligence (AI)" de McKinsey
Informe «Smartening up with Artificial Intelligence (AI)» de McKinsey

¿Cuánto producto debo fabricar para cubrir la demanda? ¿En qué tiendas debo tener un volumen más alto de determinado stock para no quedarme sin producto? Se acabó dejar las respuestas a la intuición o a lo que pudo pasar en años anteriores. Gracias a la sinergia entre la analítica de datos y la Inteligencia Artificial las empresas ahora pueden anticiparse a las necesidades del mercado y escoger las mejores estrategias para su negocio.

 

Los retailers, cada vez más conscientes del potencial de la IA

Un estudio publicado este mes por Retail Systems Research -compañía de investigación dirigida por minoristas- y la empresa Llamasoft arroja interesantes datos sobre el uso que los retailers están dando a la IA para ajustarse a la demanda del mercado.

Para empezar, el estudio revela que un 73% de los retailers cree que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning añaden un alto valor a sus procesos de predicción de la demanda. De hecho, es la actividad en la que creen que la Inteligencia Artificial tiene un mayor valor.

Esta investigación también muestra que un 73% de “retail winners” (retailers de alto rendimiento) actualmente monitorean sus capacidades, lo que les permite estar preparados para cambios repentinos en la demanda y suministro. Un porcentaje muy alejado del 35% de los “under-perfoming retailers” (retailers de bajo rendimiento). Este es un claro indicador de que los “retail winners” están superando a la competencia al predecir la demanda y prepararse para el futuro.

Otras ventajas de la previsión de la demanda

La previsión de la demanda tiene múltiples beneficios, que detallamos a continuación:

  • Más ingresos, menos gastos: La previsión de la demanda repercute en una inversión más ajustada aprovisionamiento. También en un aumento de ventas al disponer del stock necesario en todo momento. Además, se reduce el inventario obsoleto y los costes de su mantenimiento.
  • Satisfacción del cliente: las situaciones de falta de stock reducen la satisfacción del cliente. Con una buena previsión de la demanda mejora la percepción de la empresa y aumenta la fidelidad del cliente.
  • Mejor planificación de la mano de obra: La previsión de la demanda sirve para planificar la mano de obra necesaria para atender, por ejemplo, picos de ventas o un mayor volumen de producción.

En Algoritmia tenemos diversos proyectos en los que trabajamos con Machine Learning para predecir la demanda de nuestros clientes. Si estás interesado en ampliar información no dudes en contactarnos a hello@algoritmia8.com.

Escrito por Eugenia Basauli

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