Domine los modelos de previsión de la demanda con IA: tipos, características y medición de la precisión

La inteligencia artificial y machine learning están revolucionando la forma en que las empresas gestionan todo, desde las operaciones de la cadena de suministro hasta la previsión de la demanda. Las herramientas de previsión basadas en la inteligencia artificial en el sector minorista pueden predecir las necesidades de los clientes, optimizar la gestión del inventario y aumentar los beneficios. No es de extrañar que la previsión de la demanda futura esté creciendo tan rápidamente, con una tasa compuesta anual del 45,8 % entre 2024 y 2029.

De hecho, los estudios de mercado muestran que los mecanismos de previsión de la demanda basados en la IA pueden automatizar hasta el 50 % de las tareas de gestión de la plantilla, lo que se traduce en una reducción de los costes del 10-15 %. Pero esto es solo una pequeña parte de los indicadores empresariales más importantes que se ven influidos por el uso de las tecnologías modernas de previsión.

En este artículo, hablaremos sobre las tareas, los problemas y las cuestiones del sector minorista que pueden abordarse con la ayuda de modelos de planificación de la demanda basados en el aprendizaje automático. También exploraremos las características específicas de los modelos más eficaces para pronosticar la demanda de los clientes y las formas de medir su precisión.

Puntos clave

• La planificación de la demanda afecta a todos los departamentos clave del comercio minorista, desde el comercial hasta el logístico y el de marketing.

• Los modelos ML superan a los métodos tradicionales en escalabilidad, automatización y adaptabilidad.

• LightGBM destaca por su excelente rendimiento en tareas de previsión de la demanda.

• La precisión de las previsiones de los picos estacionales depende en gran medida de la sofisticación de los modelos.

• La precisión de las previsiones depende del horizonte temporal adecuado, el nivel de agregación y la métrica de error.

• Las métricas financieras son esenciales para evaluar el impacto real de las herramientas de previsión.

Muchos departamentos de una empresa dependen de las previsiones de una forma u otra. La naturaleza específica de la empresa y la finalidad del departamento en cuestión determinan en qué previsiones se basan.

Estos departamentos trabajan principalmente con previsiones de ventas en términos monetarios y a nivel de categoría para evaluar si se cumplirán los objetivos de ventas, y así es como comienza el S&OP.

Las previsiones diarias precisas de la demanda en cuanto a cantidades son fundamentales para la planificación estratégica de los recursos y para garantizar el buen funcionamiento diario.

Las previsiones de la demanda de los clientes a nivel de artículo y ubicación son fundamentales. El horizonte de previsión es flexible y depende del tiempo de entrega de la cadena de suministro. En ocasiones, los departamentos de compras se basan en las previsiones de ventas para comprender y planificar adecuadamente sus actividades promocionales, junto con los departamentos comerciales.

Estos departamentos se centran en métricas descendentes derivadas de las previsiones de demanda de los clientes, como envíos entrantes, envíos salientes, cantidades, volúmenes y palés. Esto ayuda a planificar los recursos y gestionar la carga del almacén.Lo necesitan para comprender tanto la capacidad del almacén central como la capacidad de transporte para evitar interrupciones en la cadena de suministro. De hecho, según el estudio de McKinsey, las empresas han visto reducirse los costes logísticos en un 15 % y mejorar los niveles de inventario hasta en un 35 % con la ayuda de modelos de previsión de la cadena de suministro basados en la IA.

Los departamentos de marketing también se ven influidos por las previsiones de demanda. Pueden ser responsables del proceso de previsión promocional a nivel de artículo para períodos de campaña específicos o de las previsiones de ventas para nuevas tiendas.

Existe una diferencia entre los métodos tradicionales (estadísticos) de previsión de la demanda y los métodos de aprendizaje automático. Los modelos estadísticos se basan en datos históricos y métodos de análisis estadístico. Ayudan a analizar los datos utilizando estructuras matemáticas establecidas, lo que permite identificar patrones simples, comprobar hipótesis y realizar predicciones fundamentadas.

Las técnicas de planificación de la demanda basadas en IA y ML utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir la demanda futura de productos. Los algoritmos avanzados permiten analizar datos complejos, como las tendencias del mercado, las tendencias de los consumidores y los datos de ventas anteriores, e identificar patrones intrincados.

Desde el punto de vista del coste, las tecnologías de aprendizaje automático son un poco más caras que las técnicas de previsión tradicionales. Sin embargo, la precisión de las previsiones, la capacidad de adaptación a los cambios en los datos y las complejas interdependencias entre los diferentes tipos de datos y categorías que tiene en cuenta el aprendizaje automático justifican el gasto adicional.

Además, el aprendizaje automático proporciona escalabilidad, automatización, flexibilidad y explicabilidad de los resultados. Aunque cuando se utilizan métodos estadísticos tradicionales, las empresas están acostumbradas a una mayor explicabilidad de los resultados, es decir, una fórmula sencilla que proporciona una comprensión clara de las dependencias y los resultados esperados. Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático utilizan un enfoque diferente, igualmente intuitivo, para visualizar los resultados y explicarlos.

Comparación de modelos de ML con métodos estadísticos en la previsión de la demanda:

• Ventas de la semana pasada
• Ventas de las 4 semanas anteriores
• Ventas durante el mismo periodo del año anterior.​
• Cantidad máxima de ventas ​
• Ventas atípicas
• OOS (opcional)

La demanda de determinados productos varía en función de la temporada, el día de la semana e incluso la hora del día. Comprender estos patrones y ciclos ayuda a los minoristas a garantizar que disponen de existencias suficientes cuando las necesitan y a evitar interrupciones en la cadena de suministro.

Los factores del calendario que deben tenerse en cuenta al realizar una previsión son:

• Número de semanas al año ​
• El día de la semana
• El número de semanas en un mes ​​
• Días festivos y festivos con fechas variables

La elasticidad de los precios tiene un impacto significativo en la previsión de la demanda. Incluso si no hay campañas promocionales, las simples fluctuaciones de los precios pueden afectar en gran medida a la demanda.

Los factores promocionales y de precio que deben tenerse en cuenta son:

• Marca promocional (Sí/No) ​
• La cantidad de SKU en la promoción para una fecha concreta.
• El cambio en el precio de venta del SKU en comparación con el precio medio de venta de la semana anterior.
• Precio medio del SKU
• La cantidad de días promocionales durante la última semana.
• La cantidad de días promocionales durante las últimas 4 semanas.
• Análogos promocionales

Al pronosticar la demanda, el sistema tiene en cuenta varias características de cada SKU para crear predicciones precisas:

• Categoría
• Peso neto
• Marca
• Características adicionales del producto​

La precisión de las mediciones de las previsiones depende de la selección del horizonte de evaluación, el nivel de agregación y el método de cálculo de errores adecuados. Estas opciones se adaptan a las necesidades del minorista para garantizar que se obtenga la información más relevante y útil.

Los resultados de la precisión de las previsiones variarán significativamente, por ejemplo, a nivel diario y mensual. Por supuesto, a nivel mensual, podemos obtener una precisión de las previsiones mucho mayor en comparación con los datos reales. Cuanto mayor sea el nivel de agregación utilizado para medir la precisión de las previsiones, mejores serán los resultados obtenidos.

En general, existe una serie de métricas para calcular el error de previsión:

• PE: error porcentual.
• MAE: error absoluto medio.​
• BIAS: sesgo en la previsión.
• WMAPE: error porcentual absoluto medio ponderado.​
• RMSE: error cuadrático medio

«Si hablamos de WMAPE, los puntos de referencia en diferentes sectores muestran un rango que oscila entre el 10 % y el 25 %. Esto es a nivel de empresa, dependiendo del horizonte, pero, en general, se trata de un resultado semanal o mensual. Es mejor comparar los resultados reales y los puntos de referencia para comprender si hay diferencias en las previsiones y si estas pueden mejorarse con la ayuda de las últimas tecnologías», afirmó Helen Kom, directora de operaciones de LEAFIO AI, experta en optimización de inventarios.

Las métricas financieras proporcionan una visión completa del rendimiento empresarial, más allá de los simples errores de previsión. Es importante realizar un seguimiento de los siguientes indicadores y su influencia en las previsiones:

• Plan de ventas frente a hechos
• Excedentes
• Volumen de negocios​
• Disponibilidad % y OOS

Incluso si un minorista tiene un nivel muy alto de precisión en sus previsiones, por ejemplo, alrededor del 95 %, puede obtener malos resultados en términos de ejecución. Es necesario analizar en profundidad los procesos, no solo la precisión de las previsiones, sino también comprender cómo se utilizan estas y qué resultados financieros se obtienen con la solución.

El software de planificación de la demanda basado en IA de LEAFIO lleva la planificación eficaz de la demanda al siguiente nivel mediante el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático, como LightGBM. Mediante inteligencia artificial, el sistema analiza una amplia gama de fuentes de datos, teniendo en cuenta factores internos y externos. El sistema proporciona las previsiones de demanda más fiables, que ya han ayudado a cientos de empresas a mejorar sus resultados de ventas. A diferencia de los métodos tradicionales, el sistema se mejora en tiempo real, adaptándose a los cambios del mercado, las tendencias económicas y el nivel de satisfacción de los clientes.

La previsión de la demanda basada en la inteligencia artificial no solo consiste en mejorar las predicciones, sino en transformar la forma en que las empresas minoristas piensan, planifican y ejecutan sus actividades. La capacidad de captar cambios sutiles en la demanda, responder al instante a las señales del mercado y coordinar las acciones entre departamentos convierte la previsión en un motor estratégico para el crecimiento. Herramientas como LightGBM no solo procesan números, sino que revelan patrones invisibles al ojo humano y sientan las bases para tomar decisiones más inteligentes, rápidas y rentables que satisfagan la demanda de los clientes.

Si está listo para pasar de los informes estáticos a la previsión inteligente, solicite una demostración. LEAFIO AI Demand Planning no es solo un software, es un cambio en la capacidad, la mentalidad y los resultados.