Piensa la de gente que entra y sale de los supermercados todos los días del año: compran cientos y cientos de productos muy distintos y los estantes se vacían al azar, pero parece que una varita mágica casi siempre los reabastece a tiempo.
Ciertos artículos como el aceite, el agua o el papel higiénico tienen una demanda muy constante a lo largo del tiempo por lo que siempre debe haber disponibilidad. Sin embargo, muchos otros productos pueden variar drásticamente de una semana a otra o de una estación a otra. Por ejemplo, la demanda de los helados no es la misma en verano que en invierno.
El rendimiento que los supermercados son capaces de gestionar y lograr cada año es asombroso. Pero ¿cómo lo hacen?, ¿cómo gestionan todo esto para que funcione así de bien? La respuesta no es que existan unos duendecillos mágicos invisibles que reponen los estantes cada vez que se acaba un producto.
Estamos hablando de uno de los casos de uso de Inteligencia Artificial de mayor impacto: el demand forecast. ¿Quieres saber de qué se trata y cómo funciona? ¡Sigue leyendo que aquí te lo contamos todo!
¿Qué es el demand forecast?
Los ciclos de vida de los productos cambiantes, la fidelidad 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 para determinar el margen entre lo que se demanda y el stock.
En este entorno tan cambiante y competitivo, es imprescindible poder adelantarse a lo que va a suceder para poder tomar el camino correcto. Esto está obligando a los negocios a reaccionar y a adaptar sus modelos productivos. Las organizaciones que quieran ya no solo sobrevivir, sino marcar la diferencia en el mercado, deben contar con herramientas que les permitan planificar su demanda de manera eficaz.
El demand forecast es la técnica utilizada para calcular con la mayor exactitud posible la cantidad de bienes o servicios que los clientes comprarán durante un determinado periodo de tiempo, es decir, se encarga de estimar la demanda que habrá en el futuro.
Una de las grandes claves del éxito de las empresas es tener la capacidad de satisfacer la demanda de sus productos y servicios, es decir, contar con los recursos suficientes para poder abastecer el mercado. Por ello esta herramienta es tan importante, ya que ayuda a las organizaciones a planificar su producción, gestionar su inventario y administrar mejor sus recursos. Al prever la demanda, las empresas pueden tomar decisiones fundamentadas sobre cuántos productos producir, cuántos deben tener en inventario y establecer precios razonables para satisfacer a los clientes sin enfrentarse a una 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 la fuerza laboral, el marketing, así como la gestión de riesgos o la satisfacción del cliente pueden verse también afectados positivamente con esta poderosa herramienta.
¿Cómo funcionan?
La Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial, se han convertido en instrumentos clave de negocio gracias a las cuales las organizaciones son capaces de aumentar su productividad, afianzar sus mercados y marcar la diferencia con su competencia. El Big Data ha dado paso a una nueva era en el que las empresas pueden aprovechar el enorme volumen de datos que generan para prever el futuro de sus negocios y tomar mejores decisiones a partir de esa información.
El demand forecast funciona gracias a la analítica predictiva, uno de los usos más frecuentes del Machine Learning. Este tipo de análisis utiliza métodos matemáticos para pronosticar eventos o resultados futuros. Mediante un proceso iterativo, se desarrolla el modelo predictivo mediante un conjunto de datos de entrenamiento y después se prueba y se valida para determinar su precisión con el fin de realizar los mejores pronósticos.
La capacidad de pronosticar con precisión la demanda gracias al análisis predictivo permite al sector retail reducir los errores del 20% al 50%, según McKinsey. Posteriormente, las ventas pérdidas se pueden reducir hasta en un 65%.
Dentro de los modelos predictivos, el demand forecast utiliza los modelos predictivos de regresión: 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 varias variables explicativas (conocidas como variables independientes), con el objetivo 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 pronosticar correctamente.
Jugando con los factores de la demanda
A la hora de predecir 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 invariablemente regresa un cierto día del año, un factor más sutil inherente a la demanda de productos similares o incluso algún factor relacionado con las capacidades de producción que podemos rastrear internamente. Hay docenas (si no cientos) de indicadores comerciales internos o factores externos que se pueden tener en cuenta para anticipar un aumento o una caída 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.
Comportamiento de los consumidores.
La evolución del mercado.
La situación económica local y global.
Las normativas reguladoras del sector.
Jugar con dos o tres factores en una hoja de cálculo puede ser factible, pero pronto se vuelve imposible cuando se multiplican los parámetros. Ahí es donde los modelos de IA son útiles: para obtener el modelo más preciso posible al mismo tiempo que se prueban los posibles impulsores de la demanda en un período de tiempo relativamente corto. Las preguntas comerciales que un modelo de pronóstico de demanda puede ayudar a responder pueden ser muy diversas, pero aquí te dejamos algunos ejemplos:
¿Cuáles serán los más vendidos en tres meses?
¿Por qué están disminuyendo las ventas de algunos productos?
¿A qué áreas se deben enviar los productos? ¿En qué cantidades?
¿Cómo debo ajustar la estrategia de compra de productos?
¿Qué canales de marketing pueden ayudar a impulsar las compras?
Según las preguntas que se intenten responder, el modelo se puede construir para pronosticar en intervalos de tiempo diarios, semanales o mensuales. Incluir una amplia gama de factores potenciales, elegir un rango de tiempo específico y poder ajustar los resultados con una poderosa parametrización son variables que se deben tener en cuenta en un modelo de previsión de la demanda potente.
Cómo calcular la previsión de la demanda
Existen numerosos procedimientos a la hora de predecir la demanda. En este artículo vamos a conocer tres tipos fundamentales:
Previsión cualitativa:
Se basan en factores subjetivos, como realización de encuestas a clientes acerca de sus opiniones sobre los productos, tendencias del mercado o las predicciones de personas expertas en un determinado sector. A menudo se usa cuando escasean o no hay datos históricos disponibles.La previsión cualitativa es menos precisa que la cuantitativa, pero su implementación es más rápida y económica. Este tipo de previsiones fusionan la mayor cantidad de datos e información posible para obtener estimaciones imparciales.
Es ideal para estimar la demanda de productos nuevos en el mercado, aunque debe desarrollarse rigurosamente por la probabilidad de obtener resultados más inexactos (debido a la naturaleza subjetiva de sus fuentes).
Previsión cuantitativa:
La previsión cuantitativa suele ser más precisa que la previsión cualitativa, pero puede ser más costosa y su implementación requiere mucho tiempo. Utiliza datos históricos, estadísticas y otras métricas objetivas que permiten obtener resultados bastante exactos. Está relacionada con la evolución del mercado para realizar estimaciones de ventas realizando pruebas de venta con artículos piloto y estudiar los resultados.
Este tipo de previsión se utiliza a menudo para planificar el inventario, prevenir ventas a corto y largo plazo y para 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 organizaciones que busquen predecir cuál será su demanda a largo plazo. Se basan en el análisis profundo del histórico de ventas.
Por ejemplo, un negocio de venta de joyas podría implementar una previsión del modelo causal considerando factores como sus datos históricos de ventas, el presupuesto de marketing, las promociones, los resultados de las campañas digitales en redes sociales, sus nuevos comercios, los precios de sus competidores, el clima, la demanda general de su zona e incluso, la tasa de desempleo de su localidad.
Ventajas del demand forecast
Las soluciones basadas en los modelos de analítica predictiva son la clave para anticiparse al futuro y elegir el camino correcto. Así, se logra una mayor productividad en los distintos departamentos y operaciones y se disminuyen los riesgos operativos de la compañía. Vamos a hacer un recorrido por las ventajas del uso del demand forecast:
Mejorar la planificación del inventario: al conocer la demanda futura, podrás gastar menos dinero tanto en órdenes de compra de inventario como en almacenamiento. Esto garantiza una mejor rotación de los productos, acelera los procesos de recepción de mercancías y preparación de pedidos y rebaja los costes de almacenamiento.
Un seguimiento detallado de los niveles de inventario te va a permitir reabastecerte fácilmente y prever la producción y la planificación de recursos a lo largo del tiempo, es decir, ofrecer los productos que tus clientes quieren y cuando los quieren.
Evitar la rotura de stock: gestionar correctamente tu inventario va a garantizar que tengas suficiente producto a mano para satisfacer tu demanda de pedidos, pero no demasiado para no desperdiciarlo (evitar perder ventas y clientes).
Sincronizar tus estrategias de marketing y promocionales de manera efectiva.
Diseñar la oferta a medida:al conocer el comportamiento,los hábitos de compra y los deseos de tus clientes podrás anticiparte a sus necesidades y ofrecerles lo que quieren, lo que, a su vez, aumentará su satisfacción.
Planificar a tu personal comercial y de almacén correctamente: los periodos con mayores picos de ventas o de temporada alta, van a requerir que haya el personal suficiente que pueda soportar esta carga y funcionar de manera óptima. Al prevenir la demanda, podrás gestionar esto con suficiente antelación.
Disponer del espacio, las herramientas y la maquinaria suficiente: asimismo, te permitirá adelantarte a los posibles desperfectos de tus equipos para así, poder organizar previamente el mantenimiento de la maquinaria.
Ahorrar costes: al contar con un control preciso de las mercancías necesarias en el almacén.
Evitar la caducidad y el deterioro de los productos en el almacén.
Anticipar el estado del siguiente flujo de caja: podrás elaborar tus presupuestos con mayor exactitud para hacer frente a los pagos a proveedores y otros costes operacionales.
Mejorar la gestión de tus riesgos.
Agilizar el funcionamiento general de los departamentos de la empresa y a su toma de decisiones.
Sin demanda, no hay negocio. Y sin un conocimiento profundo de la demanda, las empresas no saben cómo operar correctamente. Por ello el demand forecast es una herramienta tan valiosa: va a permitirte tomar decisiones mucho más fundamentadas e informadas, desde la gestión de tu inventario, la optimización de la cadena de suministro hasta la eficiencia de tus campañas de marketing. Las expectativas de los clientes cambian más rápido que nunca, por ello, las empresas necesitan una herramienta para prever su demanda con precisión.