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Predicción de la demanda
5 marzo, 2019

Predicción de la demanda: cómo adelantarse a las necesidades del cliente

Predecir la demanda de productos o servicios es un problema clásico en muchos sectores. Saber de antemano qué productos van a funcionar, cuántas existencias hay que aprovisionar de cada uno o cuándo será más efectivo lanzar una promoción reduciría de forma significativa los riesgos a los que se enfrentan las empresas y garantizaría unos mayores índices de éxito.

Planificar la producción, preparar la cantidad de stock adecuada o fijar los recursos de distribución necesarios son cuestiones claves. Hasta ahora, esta labor crítica se realizaba de forma “manual” a través de estimaciones basadas en los datos pasados que se proyectaban a futuro o mediante sistemas estadísticos básicos.

A menudo estos métodos, que podían ser tanto cualitativos y cuantitativos, resultaban costosos, inflexibles, imprecisos y poco específicos. Por eso, para dar respuesta a algunas de estas preguntas cruciales que se hacen a diario las empresas era indispensable contar con tecnologías avanzadas que aportaran una mayor exactitud al análisis.

Desarrollo de la predicción de la demanda

Anticiparnos a la demanda del cliente es fundamental para lograr una planificación eficiente del aprovisionamiento y de las estrategias de negocio. De ella depende la inversión en diseño o en fabricación, así como la capacidad para para vender todo el producto en temporada o para no tener roturas de stock.

Esto suponía una tarea tremendamente compleja. Afortunadamente, la combinación de la inteligencia artificial y la analítica de negocio ahora permite anticipar la demanda de forma rápida, cómoda y tremendamente precisa. Al final, esto tiene resultados tangibles en la empresa.

Según un estudio del Institute for Business Forecasting, una mejora en la precisión del pronóstico del 15% proporcionará un aumento del 3% en EBIT. Incluso una mejora de un 1% en un error de underforecasting para una empresa con una facturación de 50 millones de dólares podría suponer un ahorro de hasta 1.52 millones de dólares.

Inteligencia artificial + Analítica de negocio

Disponer de una solución integrada, estándar, en la nube y sin necesidad de grandes recursos informáticos internos permite optimizar todos los procesos de la empresa, desde la logística al marketing o la producción, a un coste asumible.

Estos sistemas operan sobre datos históricos de operativa más regresores (datos climatológicos, festivos locales, etc.) a la vez que seleccionan automáticamente la mejor combinación de predictores para cada unidad de predicción. Así se consigue una personalización total para cada negocio y una precisión que ronda el 97%.

Si quieres conocer la tecnología que está detrás de la predicción de la demanda, accede al webinar “Ver el futuro es posible: predicción de la demanda avanzada con Prodware Demand Forecasting”.

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