Previsión de la demanda
Previsión de la demanda mediante inteligencia artificial
La previsión de la demanda utiliza técnicas avanzadas de IA y aprendizaje automático
El módulo Baseline Forecasting (BF) es una solución de vanguardia que utiliza el poder del aprendizaje automático y las técnicas estadísticas tradicionales. Se utiliza para generar previsiones precisas y detalladas de la demanda de bienes de consumo y piezas suministradas por empresas. El módulo BF aprovecha el análisis de los datos de ventas reales para identificar patrones y tendencias, que luego se incorporan al proceso de previsión para mejorar su precisión. El algoritmo de aprendizaje automático utilizado en el módulo BF está diseñado para aprender y adaptarse continuamente, garantizando que las previsiones de demanda generadas se basen siempre en los datos más actuales y relevantes disponibles.
El aprendizaje automático analiza los datos de ventas para identificar los factores que influyen en el comportamiento de los consumidores, como el clima, los ingresos y las tendencias
El módulo Baseline Forecasting (BF) de Zionex es una solución de última generación que utiliza el poder del aprendizaje profundo, un potente subconjunto del aprendizaje automático, para mejorar la previsión de la demanda de bienes de consumo y piezas suministradas B2B. El módulo BF va más allá del análisis de los datos de ventas pasadas y tiene en cuenta una amplia gama de factores externos que influyen en las decisiones de compra de los consumidores, como el tiempo, los indicadores económicos y el sentimiento de los consumidores. Esto permite al módulo BF ofrecer una previsión más detallada y precisa, proporcionando a las empresas la información que necesitan para tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones.
Además de analizar los factores externos, el módulo BF también analiza los precios de los productos y las tendencias de los productos de la competencia. Esto permite al módulo BF identificar oportunidades y posicionar los productos donde y cuando los consumidores más los necesitan, lo que mejora la precisión de las previsiones y ayuda a las empresas a adelantarse a la competencia. Con el módulo BF, las empresas pueden estar seguras de que toman decisiones informadas basadas en los datos más actuales y pertinentes disponibles.
Previsión de la demanda con promociones
Como vendedores de productos de consumo, nuestras ventas están muy influidas por las tendencias y las campañas promocionales, pero nos cuesta medir con precisión su impacto en nuestras previsiones de demanda.
Factores externos que influyen en la demanda
Nuestras ventas se ven afectadas por factores externos como el clima, la inflación y los tipos de cambio. Sin embargo, no hemos conseguido incorporar estos factores a nuestro proceso de previsión de la demanda.
Previsiones de la demanda de los mercados en línea
Vendemos a través de mercados en línea y tenemos muchos datos históricos de ventas, pero nunca hemos podido utilizar estos datos para nuestras previsiones de ventas.
AI Forecasting ofrece una visión de los métodos de previsión basados en la naturaleza de la empresa y las características del producto.
La previsión de la demanda es un proceso complejo y lleno de matices que requiere un enfoque adaptado a cada escenario. Es importante señalar que no existe un modelo de previsión único que pueda aplicarse a todos los escenarios, ya que cada industria, empresa y producto tiene sus propias características y requisitos.
Para abordar esta cuestión, en Zionex empleamos un enfoque basado en datos que comienza con el análisis de los resultados anteriores, lo que nos permite conocer mejor el mercado y los factores que influyen en la demanda. A partir de este análisis, seleccionamos cuidadosamente un modelo de previsión de la demanda adecuado que se ajuste al tipo de industria, la naturaleza de la empresa y las características del producto. A continuación, el modelo elegido se ajusta y calibra para adaptarlo a los requisitos específicos de la empresa y los productos.
Además, para garantizar la aplicación del modelo de previsión, elaboramos normas y directrices operativas que proporcionan una hoja de ruta clara para los planes de ventas. Esto incluye fijar objetivos e hitos claros, así como establecer un sistema de seguimiento y ajuste de las previsiones en caso necesario. Gracias a este enfoque, podemos ofrecer previsiones de demanda precisas y prácticas que ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones.
La previsión de la demanda de los fabricantes de alimentos tiene, por término medio, una precisión del 80% o más cuando se utiliza la IA.
Un fabricante de alimentos y bebidas está utilizando el poder del aprendizaje automático para mejorar sus capacidades de previsión de la demanda de un producto concreto en una tienda de conveniencia. Al introducir una gran cantidad de datos históricos de rendimiento de los últimos 2-3 años en un avanzado motor de previsión de IA, el fabricante es capaz de hacer uso de complejos algoritmos y modelos estadísticos para predecir el volumen de ventas de los próximos dos meses con un alto grado de precisión.
El algoritmo de aprendizaje automático utilizado en este proceso está diseñado para aprender y adaptarse continuamente, teniendo en cuenta una amplia gama de factores que influyen en la demanda, como el clima, los indicadores económicos, la confianza de los consumidores y los precios y tendencias de los competidores. Esto permite al fabricante no sólo predecir el volumen de ventas futuro, sino también identificar posibles riesgos y oportunidades, lo que le da una ventaja competitiva en el mercado.
Además, el fabricante también puede utilizar el volumen de ventas previsto para optimizar los calendarios de producción y la gestión de inventarios, reduciendo el despilfarro y aumentando la eficiencia. Gracias a este avanzado sistema de aprendizaje automático, el fabricante puede tomar decisiones basadas en datos que mejoran su cuenta de resultados y ofrecen un mejor servicio a sus clientes.
El fabricante de alimentos y bebidas puede medir la eficacia de su sistema de previsión de IA comparando los datos reales de rendimiento de dos meses con los datos calculados por el motor de previsión de IA. Los resultados han sido impresionantes, con una diferencia de cantidad prevista en torno al 6% de media, lo que se considera un margen de error muy aceptable. Además, la precisión de las previsiones ha sido sistemáticamente alta, con una media del 80% o superior.
Este nivel de precisión es especialmente importante para el fabricante, ya que le permite tomar decisiones con mayor conocimiento de causa y optimizar sus operaciones. Al tener un alto nivel de confianza en sus previsiones de demanda, el fabricante puede planificar mejor los calendarios de producción y la gestión de inventarios, lo que le ayuda a reducir los residuos y aumentar la eficiencia.
Además, al mantener sistemáticamente un índice de precisión del 80% o superior, el fabricante puede mejorar su capacidad de previsión con el tiempo, lo que le permitirá tomar mejores decisiones y anticiparse a las tendencias del mercado con mayor eficacia. En última instancia, esto se traduce en una mayor rentabilidad y un mejor servicio a sus clientes.
