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 de pronóstico de línea base (BF) es una solución de vanguardia que utiliza el poder del aprendizaje automático y las técnicas estadísticas tradicionales.
Se utiliza para generar previsiones de demanda precisas y detalladas de bienes de consumo y piezas suministradas B2B.
El módulo BF aprovecha el análisis de datos de ventas reales para identificar patrones y tendencias, que luego se incorporan al proceso de pronóstico para mejorar su precisión.
El algoritmo de aprendizaje automático utilizado en el módulo BF está diseñado para aprender y adaptarse continuamente, asegurando 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 de pronóstico de línea base (BF) de Zionex es una solución de última generación que utiliza el poder del aprendizaje profundo, un poderoso subconjunto del aprendizaje automático, para mejorar el pronóstico de la demanda de bienes de consumo y piezas suministradas B2B.
El módulo BF va más allá del análisis de datos de ventas anteriores y tiene en cuenta una amplia gama de factores externos que influyen en las decisiones de compra de los consumidores, como el clima, los indicadores económicos y el sentimiento del consumidor.
Esto permite que el módulo BF proporcione un pronóstico más detallado y preciso, brindando 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 que el módulo BF identifique oportunidades y posicione los productos donde y cuando los consumidores más los necesitan, lo que mejora la precisión de las previsiones y ayuda a las empresas a mantenerse por delante de la competencia.
Con el módulo BF, las empresas pueden estar seguras de que están tomando decisiones informadas que se basan en los datos más actuales y relevantes 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 tenido éxito en incorporar estos factores en 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 personalizado para cada escenario.
Es importante tener en cuenta que no existe un modelo de pronóstico único que se pueda aplicar a todos los escenarios, ya que cada industria, negocio y producto tiene sus propias características y requisitos únicos.
Para abordar esto, en Zionex empleamos un enfoque basado en datos que comienza con el análisis del rendimiento pasado, lo que nos permite obtener una comprensión más profunda del mercado y los factores que influyen en la demanda.
Sobre la base de este análisis, seleccionamos cuidadosamente un modelo de pronóstico de demanda adecuado que se alinee con el tipo de industria, la naturaleza del negocio y las características del producto.
A continuación, el modelo elegido se ajusta y calibra para adaptarse a los requisitos específicos del negocio y de los productos.
Además, para garantizar la implementación del modelo de previsión, desarrollamos estándares operativos y directrices que proporcionan una hoja de ruta clara para los planes de ventas.
Esto incluye el establecimiento de objetivos e hitos claros, así como el establecimiento de un sistema para monitorear y ajustar el pronóstico según sea necesario.
Mediante el uso de este enfoque, podemos ofrecer pronósticos de demanda precisos y procesables 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 pronóstico de demanda para un producto en particular en una tienda de conveniencia.
Al introducir una gran cantidad de datos históricos de rendimiento de los últimos 2-3 años en un motor de previsión de IA avanzado, el fabricante puede hacer uso de algoritmos complejos 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, el sentimiento del consumidor y los precios y tendencias de la competencia.
Esto permite al fabricante no solo predecir el volumen de ventas futuro, sino también identificar riesgos y oportunidades potenciales, lo que les da una ventaja competitiva en el mercado.
Además, el fabricante también puede utilizar el volumen de ventas previsto para optimizar los programas de producción y la gestión del inventario, reduciendo el desperdicio y aumentando la eficiencia.
Mediante el uso de este avanzado sistema de aprendizaje automático, el fabricante puede tomar decisiones basadas en datos que mejoran sus resultados y brindan 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 de alrededor del 6% en promedio, lo que se considera un margen de error muy aceptable.
Además, la precisión del pronóstico ha sido consistentemente alta, con un promedio del 80% o más.
Este nivel de precisión es particularmente importante para el fabricante, ya que le permite tomar decisiones más informadas y optimizar sus operaciones.
Al tener un alto nivel de confianza en sus previsiones de demanda, el fabricante puede planificar mejor los programas de producción y la gestión del inventario, lo que les ayuda a reducir el desperdicio y aumentar la eficiencia.
Además, al mantener constantemente una tasa de precisión del 80% o superior, el fabricante puede mejorar sus capacidades de previsión con el tiempo, lo que le permitirá tomar mejores decisiones y anticipar las tendencias del mercado de manera más efectiva.
Esto, en última instancia, conduce a una mayor rentabilidad y un mejor servicio a sus clientes.
