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21 enero, 2020

Cómo predecir la demanda: modelos de predicción de demanda

La aplicación de la tecnología en las empresas permite recopilar datos de forma eficiente e interpretarlos para obtener información útil para la toma de decisiones empresariales. En este sentido, la predicción de la demanda es una de las aplicaciones más útiles de la recopilación de datos para empresas de diferentes sectores.

En concreto, la predicción de la demanda consiste en estimar las ventas de un producto durante un determinado periodo de tiempo. Estos datos son útiles para planificar la producción, preparar el stock y los recursos de distribución, así como lanzar promociones y acciones específicas cuando se prevé que los resultados serán más satisfactorios.

A pesar de que la tecnología ha permitido que la predicción de la demanda sea más eficaz, no es un concepto nuevo, sino que lleva aplicándose en varios sectores desde hace años.

Así, para comprender la evolución y metodología de la predicción de la demanda, cabe destacar 3 tipos de modelos de predicción de la demanda que han ido desarrollándose a lo largo del tiempo:

Método cualitativo

El método cualitativo de predicción de la demanda ha quedado obsoleto y se basaba en la experiencia. Mediante esta metodología se analizaba qué había ocurrido en el pasado a partir de la intuición y una precisión subjetiva, es decir, de forma manual por parte del equipo. La poca precisión y el amplio margen de error hizo que este modelo de predicción de la demanda evolucionara a los siguientes.

Modelo cuantitativo estadístico

Se comenzó a aplicar a partir de los 70 y para realizar las predicciones de la demanda se utilizan históricos de la empresa con el objetivo de establecer tendencias o estacionalidades y poder, así, predecir la demanda.

Machine Learning

El Machine Learning es la tecnología más precisa para llevar a cabo la predicción de la demanda. Se basa en la aplicación de la analítica avanzada, mediante la cual se entrena el modelo estadístico con los datos de una compañía concreta y se establecen variables que puedan impactar en la demanda. Así se validan y comparan modelos de predicción distintos para ver cuál se ajusta más al modelo de demanda de la empresa. La precisión de esta técnica es mucho mayor y permite extraer un amplio volumen de conclusiones a partir de los datos obtenidos.

 

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