<\/span><\/h2>\n\n\n\nEsas certezas de las que hablamos las da la informaci\u00f3n, y esta surge de la explotaci\u00f3n de datos, de inputs objetivos que, interrelacionados, ofrecen una radiograf\u00eda a futuro de las tendencias de consumo. Los datos son una fuente de riqueza, que hasta no hace mucho tiempo se desechaban sin explotar al m\u00e1ximo, es m\u00e1s, sin saber muchas veces que exist\u00edan. Cada segundo todos los procesos de la cadena de suministro generan informaci\u00f3n, por lo que el primer paso para la implantaci\u00f3n de sistemas de predicci\u00f3n de la demanda es compilar esos datos.<\/p>\n\n\n\n
Recogida la materia prima de dispositivos Internet of Things (IoT), ERPs, MRP, SGA, CRM\u2026 es el momento de interrelacionarla. A trav\u00e9s de algoritmos predictivos avanzados, ingenieros de datos conectan las series extra\u00eddas para convertirlas en informaci\u00f3n \u00fatil y objetiva continuamente actualizada<\/strong>. Para que estos resultados sean sencillos de interpretar el siguiente paso corre de la mano de otra tecnolog\u00eda disruptiva, el Business Intelligence, que permite plasmar la informaci\u00f3n en cuadros de mando visuales e intuitivos, con los que el personal, en funci\u00f3n de sus \u00e1reas y permisos, puede orientar las acciones de negocio de modo eficiente pasando de trabajar con estimaciones a hacerlo con predicciones.<\/p>\n\n\n\n<\/span>De la Estimaci\u00f3n a la Predicci\u00f3n y de esta a la Prescripci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nPero a\u00fan hay un paso m\u00e1s, el salto a la prescripci\u00f3n. El\u00a0Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico permite definir modelos de an\u00e1lisis predictivo, basados en los datos evolutivos de los consumos de productos que tengan un hist\u00f3rico de ventas, de sus sustitutivos o de aquellos que cuenten con caracter\u00edsticas similares. En el resto de los casos la estimaci\u00f3n de comportamiento se realiza en funci\u00f3n de modelos asociativos, basados en las tendencias de mercando, capacidad de consumo o influencia de campa\u00f1as de marketing.<\/p>\n\n\n\n
En base a esa informaci\u00f3n, los modelos prescriptivos autoajustan, mediante procesos de aprendizaje autom\u00e1tico, las desviaciones producidas por periodos at\u00edpicos como el actual o por cambios en la moda de consumo. La gran ventaja de estos sistemas de predicci\u00f3n de las ventas es, en consecuencia, la generaci\u00f3n de modelos que se adelanten a la reacci\u00f3n del mercado potencial<\/strong>, identificando necesidades futuras de consumo, con las que poder prescribir la planificaci\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
<\/figure><\/div>\n\n\nContar con pron\u00f3sticos de la evoluci\u00f3n estimada de las ventas permite tener los niveles necesarios de stock, evitando roturas (posible p\u00e9rdida de clientes) y sobrestocages (inmovilizaci\u00f3n de capital); posibilita optimizar las rutas de transporte; reducir riesgos como la obsolescencia de referencias; reducir los costes operacionales; realizar campa\u00f1as de marketing y precio reforzando periodos de baja rotaci\u00f3n; mejorar acuerdos con proveedores gracias a mayores cotas de previsi\u00f3n; otorga capacidad de reacci\u00f3n frente a variaciones de la demanda, y ahorra tiempo de planificaci\u00f3n que puede dedicarse a la toma de decisiones, que ser\u00e1n adem\u00e1s mucho m\u00e1s acertadas, entre otros muchos beneficios.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Eficiencia, seguridad y rentabilidad<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nEn definitiva la predicci\u00f3n de la demanda se traduce en eficiencia, seguridad y rentabilidad <\/strong>y eso en cualquier mercado, pero m\u00e1s a\u00fan en las circunstancias actuales, es oro. La crisis del Covid-19 ha acelerado la necesidad de subirse al carro de la transformaci\u00f3n digital, si se quiere ser competitivo. Quienes han iniciado el camino de la digitalizaci\u00f3n y cuentan con estrategias de data driven tienen una s\u00f3lida base para la toma de decisiones acertadas, eliminando altas cotas de incertidumbre. Campa\u00f1as navide\u00f1as tan at\u00edpicas como la que estamos viviendo van a ser mejor afrontadas\u00a0 por quienes cuentan, por ejemplo, con los sistemas de predicci\u00f3n de la demanda de los que hemos hablado, que transforman las preguntas en certezas, permitiendo una gesti\u00f3n eficiente de la cadena de suministro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Estamos inmersos en las fiestas navide\u00f1as. En Espa\u00f1a, tradicionalmente, la arrancada se produc\u00eda en el puente de diciembre, cuando todo el mundo aprovecha para poner el \u00e1rbol, decorar la casa y sacar los jers\u00e9is de lana, y las instituciones proceden a los esperados \u2018encendidos\u2019 de pueblos y ciudades. Sin embargo, en los \u00faltimos a\u00f1os, la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1577,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[111,40],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
Predicci\u00f3n de ventas en Navidad | LIS Data Solutions<\/title>\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n