La predicción de demanda, el nuevo pilar en la toma de decisiones

La guía de Kraz sobre modelos de predicción de demanda te ayudará a mejorar tu eficiencia operativa y tu toma de decisiones informadas.
Imagen del tronco de una mujer vestida con americana y camiseta que está sosteniendo una tablet de la que emergen datos y gráficos digitales flotantes. Representa el análisis y predicción de la demanda
12 de junio de 2024
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En la actualidad, la predicción de la demanda se ha convertido en una herramienta esencial para la planificación y ejecución de operaciones.

Esta práctica permite a las compañías tomar decisiones informadas sobre cualquier cosa, desde roturas de stock, gestión de inventario o hasta la eficacia de la cadena de suministro. Pero si hablamos en términos de marketing digital, sin duda una de sus mejores cualidades es la capacidad de predicción de retorno en campañas y atribuciones de canal. En resumen, un aspecto clave para cualquier marca que quiera aumentar su rentabilidad en términos de negocio.

Sin embargo, los numerosos factores que influyen en el comportamiento del mercado y en los consumidores hacen de esta tarea todo un reto para las compañías, que encuentran en las consultoras analíticas el partner perfecto para el correcto desarrollo de sus proyectos.

La base de los modelos de predicción

Los modelos de predicción de demanda se basan en el análisis de datos históricos de ventas u objetivos específicos de cada organización que, utilizando técnicas avanzadas de ciencia de datos, identifican patrones ocultos en los datos.

En este contexto, el uso de Analítica Avanzada permite hacer frente a la complejidad de la predicción, sobre todo en aquellos entornos con mucho volumen y tipología de productos, como puede ser el caso de un eCommerce.

Estos algoritmos y modelos avanzados basados en Machine Learning e inteligencia artificial se han convertido en una de las herramientas más poderosas para las empresas que, combinados con otros modelos más sencillos – con enfoques estadísticos tradicionales -, ofrecen una solución perfecta para entornos de negocio más complejos.

Algoritmos avanzados, claves para el desafío de la predicción

Como mencionamos al inicio de este artículo, uno de los mayores desafíos que presenta la predicción de demanda es la cantidad de factores que pueden afectar al comportamiento del mercado y la demanda de productos. Estas variables pueden ser externas (una pandemia, la competencia,  factores macroeconómicos… ) o internas. En este último caso estaríamos hablando, por ejemplo, de acciones propias de comunicación o distribución.

La buena noticia es que, para hacer frente a todo esto, existen formas de detectar estas variables e incluirlas en un algoritmo predictivo que mejore la precisión de los modelos internos de las compañías. A través de modelos de ML e IA, la Analítica Avanzada facilita la detección de patrones que permiten ejecutar predicciones con altos índices de precisión. Si a esto le sumamos un algoritmo personalizado que se alimente de data externa, tenemos una combinación perfecta de elementos que permitirán a las compañías anticiparse al impacto de variables que les afectan, y tomar decisiones más eficaces y productivas.

Nuevas Tendencias en Predicción de Demanda

Más allá de los métodos tradicionales, nuevas tendencias están emergiendo en el campo de la predicción de demanda. La utilización de Big Data y el análisis en tiempo real están revolucionando la forma en que las empresas abordan este desafío.

Gigantes como Amazon o Walmart ya cuentan con análisis en tiempo real para ajustar sus inventarios y estrategias de marketing casi instantáneamente. Esta capacidad de respuesta rápida no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también optimiza los niveles de inventario, reduciendo costos y desperdicios. Desde la llegada de la inteligencia artificial democratizada, esta ventaja competitiva tan agresiva ya no está solamente en manos grandes corporaciones como esta, las medianas empresas con histórico de data sólido (incluso pequeñas) ya pueden desarrollar sus propios modelos de predicción de demanda con el apoyo de empresas especializadas, como por ejemplo la española Kraz, focalizada en modelos MMM y LMM para marketing y el ámbito de data con impacto digital.

Además, la integración de datos de redes sociales y tendencias de búsqueda en Internet permite a las empresas anticipar cambios en la demanda con mayor precisión. Estos datos proporcionan una visión más amplia y actualizada del comportamiento del consumidor, permitiendo ajustes proactivos en la oferta de productos.

Guía de Kraz para CMOs sobre Modelos de Predicción de Demanda

Está claro que la predicción de demanda está redefiniendo el panorama de las ganancias empresariales. Las empresas que invierten en estos modelos no solo mejoran su eficiencia operativa, sino que también ganan una ventaja competitiva en un mercado cada vez más dinámico.

En este contexto, para ayudar a los Chief Marketing Officers (CMOs) a comprender y aplicar estos modelos, desde Kraz, consultora analítica, han desarrollado una guía detallada que ya podéis descargar de manera gratuita en su web. En ella ofrecen una hoja de ruta valiosa para los CMOs que desean liderar esta transformación en sus organizaciones.

Foto: generada a través de GPT4

Publicado por

Content Manager en Marketing4eCommerce
"Content Manager" en Marketing4eCommerce, que traducido quiere decir: redactora, revisora, y fan absoluta de generar imágenes con IA.

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