Los sistemas de previsión de la demanda son una herramienta de gran ayuda para la planificación avanzada de procesos y para luchar contra la incertidumbre en la previsión de cobertura. Pero, ¿a qué nos referimos cuando hablamos de incertidumbre? La incertidumbre está presente en todos y cada uno de los negocios. Es la imposibilidad de conocer con certeza cómo se va a desarrollar una situación, un proyecto o una estrategia empresarial. La incapacidad para pronosticar los riesgos o las consecuencias finales de las decisiones que se toman.
En un ecosistema tan complicado como es el empresarial, resulta imprescindible poder adelantarnos a lo que va a suceder para poder elegir el camino correcto. Entonces, ¿qué puede hacer una compañía para reducir esa inseguridad y tomar las mejores decisiones posibles? Uno de sus instrumentos más efectivos es el uso de sistemas de previsión de la demanda.
La revolución digital está transformando las empresas y los procedimientos que utilizan para su gestión. La Analítica Avanzada de datos y la Inteligencia Artificial se están convirtiendo en herramientas clave de negocio, gracias a las cuales las compañías incrementan su productividad, afianzan sus mercados y se sitúan por delante de sus competidores.
La asombrosa capacidad actual de disponer de un volumen ingente de datos gracias al Big Data, proporciona a las empresas la oportunidad de utilizar estos datos para diseñar soluciones basadas en técnicas de Machine Learning y así prever qué va a ocurrir en su negocio y, en consecuencia, mejorar la toma de decisiones.
El área de ventas puede obtener valiosa información sobre su potencial en el mercado y tomar las decisiones más adecuadas para su estrategia de precios o estrategias de rentabilidad. La posibilidad de calcular de forma precisa la demanda de cada uno de los productos facilita una planificación más eficiente de las operaciones. Además de una mejor gestión de los costes asociados (variables y fijos), planes de inversión y plazos de entrega, y por consiguiente, su impacto en el precio final, que se repercute al cliente.
Es fundamental que los métodos de predicción de la demanda sean eficientes, poco costosos, precisos y adaptables al comportamiento del mercado. Todos estos requisitos pueden ser tenidos en cuenta en los modelos analíticos.
Los modelos más básicos de análisis estadístico han ido evolucionando hasta las versiones más sofisticadas de Machine Learning y Deep Learning. Automatizando las capacidades de aprendizaje de los algoritmos, minimizando la intervención humana previa sobre los datos.
La analítica predictiva permite conocer el futuro desarrollo y la trayectoria de indicadores básicos para la empresa. Aporta una información inestimable que ayuda a las compañías a elegir las mejores estrategias según sus objetivos de negocio. No obstante, aunque este metodo transmite un valioso conocimiento, no automatiza la toma de decisiones, que sigue en manos de las personas.
Sectores estratégicos como la industria logística, el manufacturing o el retail, pueden verse enormemente beneficiados por el uso de sistemas de previsión de demanda.
La gestión ineficiente del stock de productos (por “sobre-stockage” o rotura de stock) o su planificación logística, son áreas de gran impacto en la rentabilidad en la industria retail. Grandes firmas del sector retail -que ya han comenzado a hacer uso de estos recursos- están perfeccionando sus previsiones y, como resultado, disminuyendo los stocks de seguridad y reduciendo los costes.
Igualmente en el sector logístico, donde el correcto uso de sus recursos (flota, personal) y la planificación de rutas de distribución inciden directamente en la rentabilidad; minimizar los costes operativos, sin poner en peligro la calidad del servicio, es clave para su sostenibilidad. Resulta imprescindible una gestión inteligente y flexible de pedidos, recursos (conductores, vehículos), y rutas para alcanzar los compromisos de entrega. Mediante el uso de técnicas de Machine Learning es posible predecir la demanda con exactitud. Así como administrar y controlar el inventario, optimizando la distribución del producto y su reposición en la red de puntos comerciales.
Por su parte, las empresas manufactureras deber tomar continuas decisiones sobre la cantidad y los plazos de fabricación de cada uno de sus productos, considerando los recursos limitados de los que disponen. Mediante el uso de sistemas predictivos de la demanda, es posible incrementar la eficiencia y el control sobre la producción, asegurando los tiempos de entrega, optimizando la gestión de inventario y, en definitiva, proporcionado un mejor servicio al cliente de la industria manufacturing.
Las soluciones basadas en los modelos de analítica predictiva son una herramienta clave para anticiparse al futuro y elegir el mejor camino a seguir. Así, se logra una mayor eficiencia en los distintos departamentos y procesos, y se disminuyen los riesgos operativos de la compañía. Las ventajas del uso de los métodos de previsión de la demanda son numerosas:
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