El Valor de la Diversidad de Datos en la Planificación de la Demanda
La planificación precisa de la demanda es crucial para el éxito de cualquier empresa de bienes de consumo masivo de alta rotación en almacén, que son aquellos que, en principio, tienen una vida útil corta (FMCG – Fast Moving Consumer Goods, por sus siglas en inglés). Tradicionalmente, los métodos estadísticos se han utilizado para pronosticar la demanda, pero a menudo no logran captar la complejidad de los factores que influyen en las ventas, como promociones, estacionalidad, eventos externos y tendencias de mercado.
El aprendizaje automático (Machine Learning – ML) está transformando la forma en que las empresas abordan la planificación de la demanda. Los modelos de ML, como los basados en árboles de decisión, y redes neuronales pueden analizar grandes cantidades de datos y descubrir patrones complejos que los métodos tradicionales pasan por alto. Esto permite a las empresas crear pronósticos más precisos y tomar decisiones informadas sobre producción, inventario y marketing.
Incorporación de datos diversos en la planificación de la demanda
Para crear pronósticos de demanda precisos en empresas de bienes de consumo, es importante incorporar una amplia gama de datos en el proceso de planificación. Estos datos pueden incluir:
• Datos de promociones: Las promociones pueden tener un impacto significativo en la demanda de productos. Es importante incluir información sobre las promociones, como el tipo de promoción, la fecha de inicio y finalización, y el descuento ofrecido, en los modelos de pronóstico.
• Factores internos de la compañía: Los factores internos de la compañía, como el lanzamiento de nuevos productos, cambios en los precios o cambios en la estrategia de marketing, también pueden afectar la demanda. Es importante incluir esta información en los modelos de pronóstico.
• Factores externos climáticos o macroeconómicos: Los factores externos, como el clima, las condiciones económicas y los eventos políticos, también pueden afectar la demanda. Es importante incluir esta información en los modelos de pronóstico.
• Información de inventarios: La información de inventarios, como los niveles de inventario actuales y los niveles de inventario históricos, también puede ser útil para crear pronósticos de demanda.
Beneficios de incorporar datos diversos
La incorporación de datos diversos en la planificación de la demanda puede ofrecer varios beneficios, que incluyen:
• Pronósticos de demanda más precisos: Al incorporar una amplia gama de datos en los modelos de pronóstico, las empresas pueden crear pronósticos más precisos que reflejan mejor la complejidad de los factores que influyen en la demanda.
• Mejor toma de decisiones: Los pronósticos de demanda precisos pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones sobre producción, inventario y marketing. Esto puede conducir a una mayor eficiencia, menores costos y mayores ganancias.
• Mayor agilidad y capacidad de respuesta: Al incorporar datos en tiempo real en los modelos de pronóstico, las empresas pueden ser más ágiles y receptivas a los cambios en la demanda. Esto puede ayudar a las empresas a evitar el desabastecimiento y el exceso de inventario.
El futuro de la planificación de la demanda con Machine Learning
El uso del aprendizaje automático en la planificación de la demanda está en constante evolución. A medida que se disponga de más datos y se desarrollen modelos más sofisticados, las empresas podrán crear pronósticos aún más precisos y tomar decisiones más informadas. El aprendizaje automático no solo mejora la precisión de los pronósticos, sino que también reduce la carga de trabajo de los planificadores de la demanda, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas.
En conclusión, la incorporación de datos diversos en la planificación de la demanda es esencial para crear pronósticos precisos y tomar decisiones informadas. El aprendizaje automático es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a aprovechar al máximo sus datos y mejorar su planificación de la demanda.
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Gino Sedano | Consultor Senior en Analítica Avanzada | BCTS Consulting