Predecir la demanda de los consumidores permite optimizar los procesos de fabricación, logísticos y comerciales. Por eso se ha convertido en una de las técnicas de inteligencia de negocio más demandadas por de múltiples sectores. Su aplicación se extiende al mundo del retail o la moda, a la telefonía, la energía, la banca, el transporte, la fabricación o la hostelería.

La predicción de la demanda utiliza métodos cualitativos y cuantitativos para realizar una estimación del consumo de bienes y servicios durante un periodo de tiempo determinado. Esto proporciona información detallada y cercana a la realidad que ayuda a tomar las decisiones adecuadas en cada caso y a reducir la incertidumbre.

La unión de tecnologías innovadoras hace alcanzable lo imposible: desarrollar un proyecto de predicción de la demanda a medida de cada negocio a partir de las fuentes de datos disponibles dentro la compañía. Además, las técnicas avanzadas de recogida y analítica de datos enriquecen la información obtenida.

Beneficios de negocio de la predicción de la demanda

El primer paso cuando planteamos un proyecto de predicción de la demanda es determinar para qué vamos a usar los resultados. Los objetivos variarán dependiendo del tipo de negocio. Quizá para nuestra empresa sea útil optimizar los inventarios o reducir stock, o quizá necesitemos mejorar la gestión de los recursos o la planificación del aprovisionamiento y la producción.

Gracias a la aplicación de modelos de machine learning con datos del histórico de pedidos, de segmentación, de campañas, de geolocalización, de la competencia, etc. es posible predecir la demanda para ajustar los planes de producción y aprovisionamiento. Pero hay otros beneficios que pueden pasar desapercibidos y que es importante señalar:

  • Disminución de costes por ajustes del plan de producción.
  • Reducción de excedentes al final de temporada.
  • Optimización del consumo de agua y energía
  • Ahorro de costes logísticos.

Elementos a tener en cuenta

A la hora de abordar este tipo de proyecto de analítica predictiva, hay una serie de elementos a tener en cuenta. Por ejemplo, el impacto de las variables; en este caso, tendremos que analizar la relación entre las variables que vamos a usar y su impacto en la demanda y determinar cuáles son innecesarias.  Otro factor es el horizonte temporal: cuanto más lejanas más imprecisas serán las predicciones.

Pero el elemento más relevante es la calidad y cantidad de los datos recogidos. Cuidar los datos para que sean de la mayor calidad posible es el primer paso para obtener los mejores resultados. En ocasiones será necesario llevar a cabo proyectos específicos de trazabilidad y fiabilidad de las fuentes antes de dar el paso a la etapa de análisis.

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