Piense en todas las personas que entran y salen de los supermercados todos los días del año: compran cientos de productos muy diferentes y las estanterías se vacían, pero parece que una varita mágica las repone casi siempre a tiempo.
Ciertos artículos, como el aceite, el agua o el papel higiénico, tienen una demanda muy constante en el tiempo, por lo que siempre debería haber disponibilidad. Sin embargo, muchos otros productos pueden variar drásticamente de una semana a otra o de una temporada a otra. Por ejemplo, la demanda de helados no es la misma en verano que en invierno.
El volumen de ventas que los supermercados gestionan y consiguen cada año es impresionante. Pero ¿cómo lo hacen?, ¿cómo lo gestionan tan bien? La respuesta no es magia que repone las estanterías cada vez que se agota un producto.
Hablamos de uno de los casos de uso más impactantes de la Inteligencia Artificial: la previsión de la demanda. ¿Quieres saber qué es y cómo funciona? Sigue leyendo y te lo contamos todo.
¿Qué es el demand forecast?
El cambio en el ciclo de vida de los productos, la fidelización de los clientes (cada vez más exigentes), la hiperpersonalización, los plazos de entrega cada vez más cortos o la fuerte competitividad del mercado generan dificultades y mucha incertidumbre a la hora de determinar el margen entre lo que se demanda y el inventario.
En un entorno tan competitivo y cambiante, es fundamental poder predecir lo que va a ocurrir para tomar el camino correcto. Esto está obligando a las empresas a reaccionar y adaptar sus modelos de producción. Las organizaciones que deseen no sólo sobrevivir, sino marcar la diferencia en el mercado, deben disponer de herramientas que les permitan planificar su demanda de forma eficaz.
La previsión de la demanda es la técnica utilizada para calcular con la mayor exactitud posible la cantidad de bienes o servicios que los clientes comprarán en un periodo determinado, es decir, se encarga de estimar la demanda futura.
Una de las grandes claves del éxito de las empresas es tener capacidad para satisfacer la demanda de sus productos y servicios, es decir, disponer de recursos suficientes para abastecer el mercado. Por eso es tan importante esta herramienta, porque ayuda a las organizaciones a planificar su producción, gestionar sus existencias y administrar mejor sus recursos. Al prever la demanda, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre cuántos productos producir, cuánto almacenar y fijar precios razonables para satisfacer a los clientes sin enfrentarse a la escasez de suministros.
La producción y la cadena de suministro son solo un lado del potencial de la previsión de la demanda: la planificación y contratación de personal, el marketing, así como la gestión de riesgos o la satisfacción del cliente también pueden verse afectados positivamente por esta poderosa herramienta.
¿Cómo funcionan?
La Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial se han convertido en importantes herramientas empresariales, gracias a las cuales las organizaciones pueden aumentar su productividad, fortalecer sus mercados y diferenciarse de la competencia. El Big Data ha dado paso a una nueva era en la que las empresas pueden aprovechar el enorme volumen de datos que generan para predecir el futuro de su negocio y tomar mejores decisiones basándose en esa información.
La previsión de la demanda funciona gracias al análisis predictivo, uno de los usos más frecuentes del Machine Learning. Este tipo de análisis utiliza métodos matemáticos para predecir eventos o resultados futuros. A través de un proceso iterativo, el modelo predictivo se desarrolla utilizando un conjunto de datos de entrenamiento y luego se prueba y se valida para determinar su precisión con el fin de hacer las mejores predicciones.
La capacidad de predecir con exactitud la demanda mediante el análisis predictivo permite al sector retail reducir los errores entre un 20% y un 50%, según McKinsey. En consecuencia, la pérdida de ventas puede reducirse hasta en un 65%.
Dentro de los modelos predictivos, la previsión de la demanda utiliza modelos de regresión predictiva: aquellos que pueden predecir un valor concreto, en este caso la previsión de la demanda futura. Utilizan técnicas estadísticas para establecer una relación matemática entre una variable de interés (conocida como variable dependiente) y una o más variables explicativas (conocidas como variables independientes) con el fin de predecir valores futuros de la variable dependiente. Estos complejos sistemas algorítmicos analizan datos históricos de ventas, tendencias, patrones y otros muchos factores relevantes que veremos en el siguiente apartado para poder realizar una previsión correcta.
Jugando con los factores de la demanda
A la hora de prever la demanda, hay que tener en cuenta que influyen multitud variables que pueden hacer que estas previsiones varíen. Los factores pueden ser una tendencia estacional que vuelve invariablemente en un día concreto del año, un factor más sutil inherente a la demanda de productos similares o incluso algún factor relacionado con las capacidades de producción que podamos rastrear internamente. Hay decenas (si no centenares) de indicadores internos de la empresa o factores externos que pueden tenerse en cuenta para anticipar un aumento o una disminución de la demanda. Podemos destacar, por ejemplo:
La evolución histórica de las ventas de cada producto.
La época del año y eventos especiales (Navidad, Black Friday...).
El tipo de producto o servicio.
El comportamiento del consumidor.
La evolución del mercado.
Situación económica local y global.
Las normas reguladoras del sector.
Jugar con dos o tres factores en una hoja de cálculo puede ser factible, pero pronto se convierte en imposible cuando los parámetros se multiplican. Ahí es donde los modelos de Inteligencia Artificial resultan útiles: para obtener el modelo más preciso posible y, al mismo tiempo, probar los posibles impulsores de la demanda en un periodo relativamente corto. Las preguntas empresariales que un modelo de previsión de la demanda puede ayudar a responder pueden ser muy diversas, pero he aquí algunos ejemplos:
¿Cuáles serán los productos más vendidos dentro de tres meses?
¿Por qué están disminuyendo las ventas de algunos productos?
¿A qué zonas deben enviarse los productos y en qué cantidades?
¿Cómo debería ajustar mi estrategia de compra de productos?
¿Qué canales de marketing pueden ayudar a impulsar las compras?
En función de las preguntas a las que intente responder, el modelo puede configurarse para realizar previsiones a intervalos de tiempo diarios, semanales o mensuales. La inclusión de una amplia gama de factores potenciales, la elección de un intervalo de tiempo específico y la posibilidad de ajustar los resultados con una parametrización eficaz son variables que deben tenerse en cuenta en un modelo eficaz de previsión de la demanda.
Cómo calcular la previsión de la demanda
Existen varios procedimientos de previsión de la demanda. En este artículo examinaremos tres tipos principales:
Previsión cualitativa:
Se basan en factores subjetivos, como encuestas a los clientes sobre sus opiniones respecto a los productos, tendencias del mercado o previsiones de expertos en un sector concreto. Suelen utilizarse cuando los datos históricos son escasos o no están disponibles. Las previsiones cualitativas son menos precisas que las cuantitativas, pero su aplicación es más rápida y rentable. Este tipo de previsión combina tantos datos e información como sea posible para obtener estimaciones imparciales. Es ideal para estimar la demanda de nuevos productos en el mercado, aunque debe desarrollarse con rigor debido a la probabilidad de obtener resultados más inexactos (por la naturaleza subjetiva de sus fuentes).
Previsión cuantitativa:
La previsión cuantitativa suele ser más precisa que la cualitativa, pero su aplicación puede ser más costosa y requerir más tiempo. Utiliza datos históricos, estadísticas y otras métricas objetivas para producir resultados muy precisos. Se vincula a la evolución del mercado para hacer estimaciones de ventas, probando las ventas de artículos piloto y estudiando los resultados.
Este tipo de previsión suele utilizarse para la planificación de inventarios, la previsión de ventas a corto y largo plazo y la optimización de la cadena de suministro.
Modelo causal:
Al incorporar información detallada sobre los aspectos que influyen en las variaciones de la demanda a lo largo del tiempo, el modelo causal es la herramienta de previsión de la demanda más precisa y compleja, perfecta para las organizaciones que buscan predecir cuál será su demanda a largo plazo. Se basan en un análisis en profundidad del historial de ventas.
Por ejemplo, un minorista de joyería podría aplicar un modelo causal de previsión teniendo en cuenta factores como los datos históricos de ventas, el presupuesto de marketing, las promociones, los resultados de las campañas digitales en las redes sociales, las nuevas tiendas, los precios de la competencia, el clima, la demanda general de la zona e incluso la tasa de desempleo local.
Ventajas del demand forecast
Las soluciones basadas en modelos de análisis predictivo son la clave para anticiparse al futuro y elegir el camino correcto. De este modo, se puede lograr una mayor productividad en los distintos departamentos y operaciones y reducir los riesgos operativos de la empresa. Veamos las ventajas de utilizar la previsión de la demanda:
Mejorar la planificación del inventario: al conocer la demanda futura, puede gastar menos dinero en pedidos de compra de inventario y en almacenamiento. Esto garantiza una mejor rotación de los productos, agiliza los procesos de recepción y recogida de mercancías y reduce los costes de almacenamiento.
El seguimiento detallado de los niveles de inventario le permitirá reponer fácilmente y prever la producción y la planificación de recursos a lo largo del tiempo, lo que significa que entregará los productos que sus clientes quieren, cuando los quieren.
Evite las roturas de stock: la gestión correcta de sus existencias le garantizará que dispone de suficiente producto para satisfacer la demanda de los pedidos, pero no demasiado para no desperdiciarlo (es decir, la pérdida de ventas y clientes).
Sincronice eficazmente sus estrategias de marketing y promoción.
Adapte su oferta: conociendo el comportamiento, los hábitos de compra y los deseos de sus clientes, podrá anticiparse y satisfacer sus necesidades, lo que a su vez aumentará su satisfacción.
Planifique adecuadamente su personal de ventas y almacén: los periodos de ventas máximas o las temporadas altas requerirán personal suficiente para gestionar esta carga y funcionar de forma óptima. La previsión de la demanda le permitirá gestionarlo con suficiente antelación.
Disponga de espacio, herramientas y maquinaria suficientes: esto también le permitirá anticiparse a posibles daños en los equipos para poder organizar el mantenimiento de la maquinaria con antelación.
Ahorre costes: tenga un control preciso de las mercancías necesarias en el almacén.
Evite la caducidad y el deterioro de los productos en el almacén.
Anticipe el estado de su próxima tesorería: podrá elaborar sus presupuestos con mayor precisión para hacer frente a los pagos a proveedores y otros gastos de explotación.
Mejore su gestión de riesgos.
Agilice el funcionamiento general de los departamentos de la empresa y su toma de decisiones.
Sin demanda, no hay negocio. Y sin un conocimiento profundo de la demanda, las empresas no saben cómo funcionar correctamente. Por eso la previsión de la demanda es una herramienta tan valiosa: le permitirá tomar decisiones con mucha más información, desde gestionar su inventario hasta optimizar su cadena de suministro y hacer más eficaces sus campañas de marketing. Las expectativas de los clientes cambian más rápido que nunca, por eso las empresas necesitan una herramienta que les permita prever su demanda con precisión.
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