Cualquier negocio, especialmente hoy en día, tiene la necesidad de predecir la demanda que van a tener sus productos o servicios. Lógicamente, cuanto más se acerque esta predicción a la demanda real, mejores resultados obtendrá tu empresa. Por ello, en el artículo de hoy, queremos profundizar en una solución de análisis de datos enfocada a ayudar a los usuarios a predecir la demanda futura de sus productos o servicios.
¿Qué es la previsión de la demanda?
Explicado de forma breve, la previsión de la demanda es un proceso destinado a facilitar una planificación más eficiente de las operaciones de una empresa.
Esta permite a los negocios eliminar los temidos excesos de stock o roturas de stock (falta de producto), así como reducir costes en la cadena de suministro.
Tradicionalmente se utilizaban modelos básicos de análisis estadístico, sin embargo, en la actualidad, la Inteligencia Artificial se ha erigido como aliada en estos procesos; técnicas como el Machine Learning o el Deep Learning permiten perfeccionar estos modelos y aportarles una fidelidad superior. La fabricación o el retail son algunos de los sectores que hace más años que están viendo los beneficios en el uso de sistemas de previsión de la demanda.
Gracias a un estudio de la consultora McKinsey, tenemos datos como los siguientes:
- Los errores en la previsión de la demanda pueden reducirse entre un 30% y un 50% gracias a la IA.
- La pérdida de ventas por falta de stock disminuye hasta en un 65%.
- Los costos de almacenamiento disminuyen entre un 10 y un 40%.
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), y 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, indica qué probabilidades hay de que ocurra un evento concreto en un futuro próximo.
¿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 la previsión de la demanda y gestión de stocks en manos de la intuición o a lo que ocurrió en años anteriores. Gracias a la sinergia entre la analítica de datos y la Inteligencia Artificial, ahora las empresas 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 reciente estudio publicado 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.
El estudio revela que un 73% de los retailers cree que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning añaden un gran valor a sus procesos de predicción de la demanda; de hecho, es la actividad en la que creen que la IA tiene más valor. Esta investigación también muestra que un 78% 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.
Otras ventajas de la previsión de la demanda
Detallamos, a continuación, algunos de los múltiples beneficios de la previsión de la demanda:
- Más ingresos, menos gastos. La previsión de la demanda repercute en una inversión más ajustada del aprovisionamiento, en un aumento de ventas al disponer del stock necesario en todo momento y en una reducción del inventario obsoleto y los costes de su mantenimiento.
- Satisfacción del cliente. Como es lógico, las situaciones de falta de stock reducen la satisfacción del cliente, motivo por el cual con una buena previsión de la demanda, mejora tanto la percepción de la empresa como 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 llevamos años sirviéndonos del potencial de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para ayudar a nuestros clientes a predecir la demanda de su negocio de forma más efectiva. ¿Quieres más información? ¿Tienes dudas sobre cómo podría aplicarse este modelo a tu empresa? Ponte en contacto con nosotros a través de hello@algoritmia8.com o bien llamándonos al (+34) 93 786 87 77.