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Demand Forecasting: Cómo Prever La Demanda Con Datos

La Demand Forecasting, es decir, la capacidad de prever con exactitud la demanda futura de productos, es crucial para optimizar las existencias, mejorar la planificación de la producción y satisfacer a los clientes.

Es posible lograr estos resultados si la Demand Forecasting se basa en datos; es decir, se explotan los patrones y los insights que configuran los datos históricos para hacer un seguimiento del comportamiento de los clientes y detectar las tendencias del mercado, quizás relacionadas con la estacionalidad.

Sin embargo, la tarea de prever con exactitud la demanda puede ser muy compleja, ya que depende de una serie de variables y factores que influyen en el comportamiento de los consumidores y las tendencias del mercado.

El papel de la Demand Forecasting

La previsión de la demanda se basa en el análisis de los datos históricos y la valoración de los factores que influyen en la demanda.

Esto implica que la organización debe estar preparada para recoger y analizar una gran cantidad de datos relativos al recorrido del cliente y al entorno comercial de referencia: tendencias del mercado, temporadas, eventos promocionales, cambios en los gustos de los consumidores y condiciones económicas son algunos ejemplos.

Por tanto, una cultura de datos es esencial para la Demand Forecasting.

Cómo aplicar la Demand Forecasting

La Demand Forecasting es una combinación de ciencia de datos, conocimiento del sector y comprensión del comportamiento del consumidor. Se trata de un proceso iterativo que requiere actualizaciones y ajustes periódicos para mantener su precisión a lo largo del tiempo.

Para poder aplicar la Demand Forecasting de la mejor manera posible, es necesario seguir algunos pasos.

  1. Recogida y análisis de datos

La primera consiste en recoger datos históricos sobre la demanda. Estos datos pueden incluir ventas pasadas, tendencias estacionales, datos de mercado y otras variables relevantes. La recogida de datos se realiza mediante herramientas verticales avanzadas, que también pueden conectar múltiples fuentes para crear un único repositorio.

Utilizando una herramienta de análisis de datos, se procede a examinar los datos históricos y a identificar patrones y tendencias.

  1. Segmentar la demanda

La clasificación de los clientes es un elemento más para aumentar la calidad de la Demand Forecasting: cada categoría tiene un comportamiento de compra diferente, determinado por factores heterogéneos, como la geografía y la demografía. Esta segmentación puede ayudar a las empresas a identificar patrones más precisos.

  1. Selección del modelo predictivo

No todos los modelos son iguales. La empresa debe seleccionar el modelo de previsión más adecuado en función de la naturaleza de los datos y los objetivos de la previsión.

Por ejemplo, para los datos de series temporales, se puede optar por utilizar modelos ARIMA (modelo autorregresivo integrado de media móvil). En cambio, para datos más complejos, es preferible optar por modelos de aprendizaje automático.

  1. Validar el modelo

Una vez construido el modelo, es importante validarlo utilizando datos históricos adicionales o técnicas de validación cruzada. Esto ayuda a comprender la precisión del modelo en las predicciones.

  1. Seguimiento y actualización de las previsiones

La Demand Forecasting no es estática. Supervisar periódicamente el rendimiento del modelo y actualizarlo con nuevos datos garantiza que los resultados sigan siendo de alta calidad a lo largo del tiempo y también que estén protegidos frente a cambios imprevistos. Esto facilita la adaptación del modelo a los cambios del mercado y del comportamiento de los consumidores.

Para ello, se puede considerar la posibilidad de integrar otros datos pertinentes -como datos meteorológicos, datos económicos o información sobre los competidores- para mejorar aún más la precisión de las previsiones.

  1. Participación de personal experimentado

Por último, es importante contar con la participación de expertos en previsión de la demanda, que estén familiarizados con los modelos predictivos y las principales herramientas analíticas del mercado. De este modo, la organización o empresa tendrá la certeza de obtener los resultados deseados y de poder contar con previsiones fiables a lo largo del tiempo.

Demand Forecasting para la competitividad

La Demand Forecasting es, por tanto, un elemento crucial para el éxito. Aprovechando al máximo el análisis de datos y el uso de modelos avanzados, las empresas pueden anticiparse a las necesidades de los clientes, optimizar la cadena de suministro y maximizar la eficiencia operativa.

Esto garantiza resultados tangibles, como:

  • Reducción de costes.
  • Mejorar la satisfacción del cliente.
  • Optimización del suministro.
  • Aumentar la eficacia de las promociones.

Por tanto, invertir en la Demand Forecasting puede conllevar importantes beneficios en términos de rentabilidad y relación con los clientes. Así, las empresas pueden adaptarse mejor a la cambiante dinámica del mercado.

 

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