La influencia de los modelos de predicción de demanda en el futuro de las ganancias empresariales
La predicción de demanda se ha convertido en una necesidad fundamental para cualquier organización a nivel de planificación y ejecución de operaciones, ya que posee un enorme impacto económico derivado de la disponibilidad de producto e impulsa los beneficios tangibles.
Sin embargo, se trata de una tarea desafiante debido a múltiples factores que pueden afectar significativamente al comportamiento del mercado y la demanda de productos o servicios. En este contexto, contar con un partner experto como Kraz, consultora analítica, puede marcar la diferencia.
¿Cómo funcionan los modelos de predicción de demanda?
Las metodologías de predicción de demanda se basan en el análisis de series históricas de ventas, u objetivos rentables para cada organización, a los que se aplican procesos de ciencia de datos para la detección de patrones ocultos. Un enfoque riguroso de analítica avanzada puede afrontar con garantía la complejidad de la problemática de predicción, sobre todo en aquellos entornos con mucho volumen y tipología de productos o referencias.
Hay múltiples algoritmos y modelos predictivos posibles para la realización de predicciones de demanda, desde modelos más estadísticos a modelos basados en Machine Learning e Inteligencia Artificial. El uso combinado de distintos modelos puede ser una solución adecuada en entornos de negocio complejos.
El uso de ML e IA para la detección de patrones, clave para el éxito de los modelos predictivos
El principal problema que se encuentran las empresas respecto a la predicción de demanda es que esta puede convertirse en una tarea desafiante debido a múltiples factores que pueden afectar significativamente al comportamiento del mercado y la demanda de productos o servicios (acciones propias de comunicación o distribución, factores macroeconómicos, la competencia…). Además, en algunas compañías, el volumen de nº de referencias (por ejemplo, en empresas del sector retail, moda y complementos, etc.) puede añadir una complejidad adicional.
En este contexto, agencias como Kraz, expertos en este tipo de modelos, reconocen que existe una forma de detectar estas variables e incluirlas en un algoritmo predictivo que mejore la precisión de los modelos internos de las compañías en predicciones de demanda. La analítica avanzada, a través de modelos de ML e IA, facilita la detección de patrones de datos que permiten ejecutar predicciones con altos índices de precisión.
Kraz presenta la guía de modelos de predicción de demanda para CMO´s
Desde Kraz han llevado a cabo la primera guía para CMOs sobre modelos de predicción de demanda en la que explican cómo desarrollar una correcta metodología y modelos de predicción desde una perspectiva de rol de CMO, huyendo de excesivos tecnicismos y de detalles técnicos, pero explicado con detalle.
Esta guía incluye información sobre el impacto en negocio de este tipo de modelos, el análisis de series temporales previas a la modelización, la evaluación de los diferentes modelos en predicción de demanda, posibles estrategias de modelización, tipología de algoritmos y algunos ejemplos reales de casos de éxitos.
Cualquiera que quiera descargarse la guía de Kraz para CMO´s sobre modelos de predicción de demanda puede hacerlo a través de su página web.
