Empezaremos por repasar las normas de la previsi\u00f3n de la demanda (definici\u00f3n y ventajas). Siga leyendo para hacerse una idea de c\u00f3mo las cadenas de suministro del futuro est\u00e1n aplicando al m\u00e1ximo el an\u00e1lisis predictivo a la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la previsi\u00f3n de la demanda?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLa previsi\u00f3n de la demanda es un proceso que consiste en utilizar an\u00e1lisis predictivos sobre datos hist\u00f3ricos para predecir y estimar la futura demanda de un producto o servicio por parte de los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Beneficios<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEn el entorno digital actual, las empresas tienen acceso a una cantidad obscena de datos, pero el mero hecho de disponer de mucha informaci\u00f3n no va a suponer una ventaja competitiva. Las empresas utilizan la previsi\u00f3n de la demanda para tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre su cadena de suministro y la gesti\u00f3n de existencias.<\/p>\n\n\n\n
La previsi\u00f3n de la demanda toma esos datos y los transforma, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis predictivo, en informaci\u00f3n que orienta la toma de decisiones y puede proporcionar a las empresas:<\/p>\n\n\n\n
\u2022\u00a0M\u00e1s previsibilidad<\/strong>, tanto en los futuros movimientos del mercado como en la demanda de los clientes.<\/p>\n\n\n\n\u2022\u00a0 Una gesti\u00f3n precisa del inventario<\/strong>, para acortar la distancia entre los productos y los usuarios.<\/p>\n\n\n\n\u2022\u00a0Evitar riesgos <\/strong>de tesorer\u00eda al predecir y anticipar periodos de baja demanda.<\/p>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo funciona la previsi\u00f3n de la demanda? Cuantitativa frente a cualitativa<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLas formas m\u00e1s precisas de previsi\u00f3n de la demanda implican tanto la previsi\u00f3n cuantitativa como la cualitativa. Ambas formas de previsi\u00f3n se basan en la capacidad de generar informaci\u00f3n a partir de diferentes fuentes de datos a lo largo de la cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n
Los datos cualitativos pueden obtenerse de fuentes externas, como noticias, tendencias culturales y sociales o estudios de mercado y de la competencia. Los datos cualitativos tambi\u00e9n pueden recopilarse internamente a partir de las opiniones y comentarios de los clientes.<\/p>\n\n\n\n
La idea es que las macrotendencias, los movimientos generales del mercado y las opiniones de los clientes no le proporcionar\u00e1n cifras exactas ni suficientes datos generales para realizar un an\u00e1lisis cuantitativo. Sin embargo, pueden ser una fuente muy rica de informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo piensan y act\u00faan determinadas organizaciones, industrias y personas.<\/p>\n\n\n\n
Los datos cuantitativos casi siempre se recopilan internamente, desde cifras de ventas y periodos de m\u00e1xima actividad comercial hasta an\u00e1lisis de inventarios y b\u00fasquedas. En su mayor parte, trabajar\u00e1 con Big Data y emplear\u00e1 tecnolog\u00edas modernas para extraer informaci\u00f3n de estos conjuntos de datos masivos.<\/p>\n\n\n\n
Estas tecnolog\u00edas modernas incluyen an\u00e1lisis avanzados, inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n\n\n\n
La idea general es utilizar conocimientos cualitativos para ayudar a predecir futuras macrotendencias y movimientos del mercado y utilizar conocimientos cuantitativos para comprender las fluctuaciones de la demanda de su base de clientes actual en un futuro pr\u00f3ximo con el fin de tomar decisiones m\u00e1s informadas con respecto a la gesti\u00f3n de su cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo prever la demanda con el an\u00e1lisis predictivo?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nDesgraciadamente, no tenemos acceso a una caja negra que, por un lado, recoge las tendencias y los datos de los clientes y, por el otro, escupe informaci\u00f3n. El m\u00e9todo que utilizan las empresas para extraer informaci\u00f3n cuantitativa y cualitativa para la previsi\u00f3n de la demanda es lo que se conoce como an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis predictivo?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl an\u00e1lisis predictivo es una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de datos que utiliza algoritmos estad\u00edsticos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar la probabilidad de escenarios futuros a partir de datos hist\u00f3ricos. Se trata de un c\u00e1lculo preciso de probabilidades basado en el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n\n\n\n
Si esto empieza a sonarte muy familiar, no te preocupes, no est\u00e1s teniendo un deja vu, el an\u00e1lisis predictivo es la columna vertebral de cualquier estrategia de previsi\u00f3n de la demanda exitosa. <\/p>\n\n\n\n
Cuando habl\u00e1bamos de generaci\u00f3n de insight cuantitativo y cualitativo, de lo que realmente est\u00e1bamos hablando era del uso de la anal\u00edtica predictiva.<\/p>\n\n\n\n
Pero para aprovechar adecuadamente el poder del an\u00e1lisis predictivo, es importante tener en cuenta los factores que afectar\u00e1n a los datos que recopile sobre la demanda de los clientes. Al igual que la moda, la demanda de los clientes se mueve en ciclos. Predecir c\u00f3mo y cu\u00e1ndo tienen lugar estos ciclos es clave para una previsi\u00f3n adecuada de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfEn qu\u00e9 se diferencia el an\u00e1lisis predictivo de otros tipos de previsi\u00f3n de la demanda?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCuando hablamos de previsi\u00f3n de la demanda, a menudo nos referimos a la anal\u00edtica de la previsi\u00f3n. Esta forma de an\u00e1lisis es similar al an\u00e1lisis predictivo, pero tiene un inconveniente fatal.<\/p>\n\n\n\n
Aunque tanto la anal\u00edtica predictiva como la de previsi\u00f3n responden a la pregunta de \u00abqu\u00e9 ocurrir\u00e1\u00bb, la primera va un paso m\u00e1s all\u00e1 para responder a \u00abpor qu\u00e9 ocurre\u00bb. Esto puede parecer una simple diferencia que no aporta realmente ning\u00fan beneficio tangible, pero la realidad es que ofrece un gran salto adelante en precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Saber por qu\u00e9 se va a producir un repunte de la demanda permite a los responsables de la toma de decisiones rodearse de nueva informaci\u00f3n, lo que proporciona un mayor control sobre c\u00f3mo interpretan la previsi\u00f3n de la demanda. Los datos que se utilizan en el an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n proceden de fuentes m\u00e1s diversas y actualizadas, lo que hace que las predicciones sean m\u00e1s oportunas y tengan menos probabilidades de cambiar con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n
Factores que influyen en el ciclo de vida de la demanda del cliente<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEstacionalidad<\/h3>\n\n\n\n
La estacionalidad es exactamente lo que parece. Se refiere a los cambios en el volumen de pedidos a lo largo del a\u00f1o y coincide con un periodo de tiempo espec\u00edfico, que a menudo abarca un periodo de unos pocos meses. Las marcas que dependen en gran medida de la estacionalidad para sus ventas ver\u00e1n a menudo un gran repunte de la demanda durante su temporada alta (piense en una empresa especializada en abrigos de invierno que vende m\u00e1s durante los meses m\u00e1s fr\u00edos del a\u00f1o y menos en verano).<\/p>\n\n\n\n
Las empresas que dependen de la demanda estacional reducen sus existencias durante los meses de menor actividad para ahorrar recursos y aumentar la producci\u00f3n y las operaciones en los meses previos a la temporada alta. La naturaleza c\u00edclica de las empresas estacionales hace m\u00e1s atractiva la externalizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n a empresas log\u00edsticas externas.<\/p>\n\n\n\n
Es importante tener en cuenta la estacionalidad a la hora de utilizar an\u00e1lisis predictivos para asegurarse de que la informaci\u00f3n no est\u00e1 sesgada por lo que es, en esencia, una ca\u00edda normal de las ventas.<\/p>\n\n\n\n
Competencia<\/h3>\n\n\n\n
La competencia siempre afectar\u00e1 a las ventas, pero la introducci\u00f3n de un nuevo actor en su \u00e1rea de operaciones puede alejar a los clientes de sus productos y servicios. Estar atento a la nueva competencia, ya sea de una empresa que produce ofertas similares o de una soluci\u00f3n tangente, es una parte importante del an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n
A veces, la previsi\u00f3n de la demanda puede centrarse demasiado espec\u00edficamente en c\u00f3mo actuar\u00e1n los clientes actuales en el futuro, por lo que incluir a la competencia en su an\u00e1lisis predictivo le proporcionar\u00e1 la informaci\u00f3n necesaria para responder r\u00e1pidamente si alguien le roba la demanda.<\/p>\n\n\n\n
Valor del ciclo de vida del cliente<\/h3>\n\n\n\n
Los distintos tipos de productos tienen previsiones de demanda intr\u00ednsecamente diferentes. Los art\u00edculos perecederos, por ejemplo, tendr\u00e1n una demanda m\u00e1s recurrente, mientras que art\u00edculos como la ropa tienen periodos de tiempo m\u00e1s largos entre compras.<\/p>\n\n\n\n
Comprender el valor del ciclo de vida del cliente (el total de compras que sus clientes realizan a lo largo de un periodo de tiempo) puede mejorar en gran medida la precisi\u00f3n de sus an\u00e1lisis predictivos en lo que respecta a la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
Conocer mejor la relaci\u00f3n entre los clientes y sus productos puede ayudarle a impulsar los ingresos recurrentes y a determinar qu\u00e9 tipo de demanda puede esperar de cada cliente a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n
Geograf\u00eda<\/h3>\n\n\n\n
Este es quiz\u00e1s el factor m\u00e1s importante a tener en cuenta cuando se utiliza el an\u00e1lisis predictivo para dise\u00f1ar una estrategia de previsi\u00f3n de la demanda. La distancia entre los distintos puntos de su cadena de suministro, as\u00ed como la distancia entre sus clientes y sus ofertas, es crucial para comprender d\u00f3nde est\u00e1n sus oportunidades de crecimiento.<\/p>\n\n\n\n
Amazon, por ejemplo, es famoso por haber optimizado su previsi\u00f3n de la demanda para optimizar las existencias en sus centros de distribuci\u00f3n, acercando los art\u00edculos a los clientes con m\u00e1s probabilidades de pedirlos y ahorrando tiempo, costos de combustible y dinero.<\/p>\n\n\n\n
Este es tambi\u00e9n el factor que tiene m\u00e1s margen de mejora, ya que puede tener un gran impacto en su cuenta de resultados.<\/p>\n\n\n\n
5 pasos para empezar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n1. Fijar objetivos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl objetivo de la previsi\u00f3n de la demanda es determinar qu\u00e9, cu\u00e1nto y cu\u00e1ndo comprar\u00e1n los clientes en un periodo de tiempo determinado. La mera implantaci\u00f3n de an\u00e1lisis predictivos no basta para aprovechar realmente las ventajas de la previsi\u00f3n de la demanda. <\/p>\n\n\n\n
Determine qu\u00e9 \u00e1reas tienen m\u00e1s margen de mejora y priorice objetivos viables para esas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n
En este caso, tus par\u00e1metros deben centrarte en:<\/h3>\n\n\n\n- Tiempo y periodo<\/li>
- Tipos de productos<\/li>
- Tipo de clientes<\/li><\/ul>\n\n\n\n
2. Recopilaci\u00f3n y registro de datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nPara recopilar la cantidad y el tipo de datos que necesita para implementar la previsi\u00f3n de la demanda, tendr\u00e1 que registrar informaci\u00f3n de todos los canales disponibles. Utilizar una estrategia omnicanal es una forma excelente de asegurarse de que est\u00e1 recopilando suficientes datos para sus modelos de an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n
Deber\u00eda recopilar datos de:<\/h3>\n\n\n\n- Hora y fecha del pedido<\/li>
- SKUs (Stock Keeping Units<\/em>) de cada pedido<\/li>
- Tasas de devoluci\u00f3n<\/li>
- Existencias antiguas y obsoletas<\/li>
- Frecuencia de liquidaci\u00f3n de existencias<\/li>
- Datos de mercado<\/li><\/ul>\n\n\n\n
3. Limpieza de conjuntos de datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTrabajar con grandes conjuntos de datos puede ser complicado. Su an\u00e1lisis s\u00f3lo ser\u00e1 tan preciso como la informaci\u00f3n que tenga a mano. Antes de soltar a los perros digitales, es importante limpiar los grandes conjuntos de datos para garantizar la precisi\u00f3n de la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
Aseg\u00farese de comprobar<\/p>\n\n\n\n
- La fiabilidad de sus mediciones<\/li>
- La congruencia de los datos en varios canales diferentes<\/li>
- Lo recientes que son los datos que est\u00e1 imputando<\/li>
- Los sesgos invisibles en datos espec\u00edficos<\/li><\/ul>\n\n\n\n
4. An\u00e1lisis<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLos patrones que se repiten constantemente son un gran indicador de tendencias que pueden utilizarse para predecir resultados futuros. Aunque la nueva informaci\u00f3n, la tecnolog\u00eda o la competencia pueden alterar el curso de las predicciones, la previsi\u00f3n de la demanda se basa en estas tendencias.<\/p>\n\n\n\n
Busque patrones en:<\/h3>\n\n\n\n- Estaciones<\/li>
- Vacaciones<\/li>
- Geograf\u00eda<\/li>
- Demograf\u00eda<\/li>
- L\u00edneas de productos<\/li><\/ul>\n\n\n\n
5. Presupuestos y seguimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\nUna vez que disponga de las tendencias de previsi\u00f3n de la demanda, es hora de empezar a aplicarlas en la toma de decisiones. Modifique su inventario y sus l\u00edneas de producci\u00f3n para que est\u00e9n m\u00e1s en sinton\u00eda con las tendencias de la demanda. <\/p>\n\n\n\n
Aseg\u00farese de hacer un seguimiento de las ventas para comprobar hasta qu\u00e9 punto sus previsiones han sido capaces de predecir la demanda real de los clientes. Este es quiz\u00e1s el paso m\u00e1s importante del proceso y deber\u00eda utilizarse para informar sobre futuras predicciones y ajustes de sus modelos actuales de an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n
El futuro de las cadenas de suministro modernas es predictivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\nUtilizar el an\u00e1lisis predictivo para crear una estrategia detallada de previsi\u00f3n de la demanda es una forma excelente de optimizar el inventario y ofrecer a los clientes lo que necesitan cuando lo necesitan, pero es s\u00f3lo una pieza del rompecabezas. La gesti\u00f3n de la cadena de suministro est\u00e1 cambiando, y el futuro de las cadenas de suministro es predictivo.<\/p>\n\n\n\n
Recientemente hemos escrito un White Paper que entra en detalle sobre c\u00f3mo est\u00e1n cambiando las cadenas de suministro y c\u00f3mo deben adaptarse las empresas a la nueva realidad que coincide con estos cambios.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1 pensando en implantar una estrategia de previsi\u00f3n de la demanda en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no se pone en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a><\/strong> El an\u00e1lisis predictivo es una herramienta dif\u00edcil de dominar, pero no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/email_CTA_cadenas-suministro-modernas-2023-mjv.png\")
<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En este blog, ver\u00e1 c\u00f3mo las cadenas de suministro avanzadas est\u00e1n aplicando el an\u00e1lisis predictivo para prever la demanda con mayor precisi\u00f3n.","protected":false},"author":6,"featured_media":37981,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1234],"tags":[1400,1398,1401,1399],"class_list":["post-38314","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-retail-2","tag-fmcg","tag-industrias","tag-minorista","tag-prevision-de-la-demanda"],"acf":[],"yoast_head":"\nPrevisi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"En este blog, ver\u00e1 c\u00f3mo las cadenas de suministro avanzadas est\u00e1n aplicando el an\u00e1lisis predictivo para prever la demanda con mayor precisi\u00f3n.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"MJV Technology & Innovation\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/mjvinnovation\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-12T12:50:26+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-07-12T15:37:25+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"MJV Team\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@MJVinnovation\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@MJVinnovation\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"MJV Team\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\"},\"author\":{\"name\":\"MJV Team\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/person\/5080b5d5134aa2a636596e1c04c0fc99\"},\"headline\":\"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta\",\"datePublished\":\"2023-07-12T12:50:26+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-12T15:37:25+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\"},\"wordCount\":2279,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png\",\"keywords\":[\"fmcg\",\"industrias\",\"minorista\",\"Previsi\u00f3n de la demanda\"],\"articleSection\":[\"Retail\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\",\"url\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\",\"name\":\"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png\",\"datePublished\":\"2023-07-12T12:50:26+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-12T15:37:25+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png\",\"width\":1920,\"height\":1080},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/\",\"name\":\"MJV Technology & Innovation\",\"description\":\"We are people transforming business\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization\",\"name\":\"MJV Technology and Innovation\",\"url\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/logo_mjv_favicon.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/logo_mjv_favicon.png\",\"width\":128,\"height\":128,\"caption\":\"MJV Technology and Innovation\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/mjvinnovation\/\",\"https:\/\/x.com\/MJVinnovation\",\"https:\/\/www.instagram.com\/mjvinnovation\/\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/mjv-tech-and-innovation\",\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCUlTs06JlXwUd09Jzg9kqDA\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/person\/5080b5d5134aa2a636596e1c04c0fc99\",\"name\":\"MJV Team\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation","og_description":"En este blog, ver\u00e1 c\u00f3mo las cadenas de suministro avanzadas est\u00e1n aplicando el an\u00e1lisis predictivo para prever la demanda con mayor precisi\u00f3n.","og_url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/","og_site_name":"MJV Technology & Innovation","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/mjvinnovation\/","article_published_time":"2023-07-12T12:50:26+00:00","article_modified_time":"2023-07-12T15:37:25+00:00","og_image":[{"width":1920,"height":1080,"url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png","type":"image\/png"}],"author":"MJV Team","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@MJVinnovation","twitter_site":"@MJVinnovation","twitter_misc":{"Escrito por":"MJV Team","Tiempo de lectura":"10 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/"},"author":{"name":"MJV Team","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/person\/5080b5d5134aa2a636596e1c04c0fc99"},"headline":"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta","datePublished":"2023-07-12T12:50:26+00:00","dateModified":"2023-07-12T15:37:25+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/"},"wordCount":2279,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png","keywords":["fmcg","industrias","minorista","Previsi\u00f3n de la demanda"],"articleSection":["Retail"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/","url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/","name":"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta - MJV Technology & Innovation","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png","datePublished":"2023-07-12T12:50:26+00:00","dateModified":"2023-07-12T15:37:25+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png","contentUrl":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cover-image-article-demand-forecasting-mjv-technology-innovation.png","width":1920,"height":1080},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/prevision-de-la-demanda-por-que-el-analisis-predictivo-es-la-respuesta\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Previsi\u00f3n de la demanda: Por qu\u00e9 el an\u00e1lisis predictivo es la respuesta"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#website","url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/","name":"MJV Technology & Innovation","description":"We are people transforming business","publisher":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#organization","name":"MJV Technology and Innovation","url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/logo_mjv_favicon.png","contentUrl":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/logo_mjv_favicon.png","width":128,"height":128,"caption":"MJV Technology and Innovation"},"image":{"@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/mjvinnovation\/","https:\/\/x.com\/MJVinnovation","https:\/\/www.instagram.com\/mjvinnovation\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/mjv-tech-and-innovation","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCUlTs06JlXwUd09Jzg9kqDA"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/#\/schema\/person\/5080b5d5134aa2a636596e1c04c0fc99","name":"MJV Team"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38314","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=38314"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38314\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":38335,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38314\/revisions\/38335"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/37981"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=38314"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=38314"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=38314"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
En el entorno digital actual, las empresas tienen acceso a una cantidad obscena de datos, pero el mero hecho de disponer de mucha informaci\u00f3n no va a suponer una ventaja competitiva. Las empresas utilizan la previsi\u00f3n de la demanda para tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre su cadena de suministro y la gesti\u00f3n de existencias.<\/p>\n\n\n\n
La previsi\u00f3n de la demanda toma esos datos y los transforma, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis predictivo, en informaci\u00f3n que orienta la toma de decisiones y puede proporcionar a las empresas:<\/p>\n\n\n\n
\u2022\u00a0M\u00e1s previsibilidad<\/strong>, tanto en los futuros movimientos del mercado como en la demanda de los clientes.<\/p>\n\n\n\n \u2022\u00a0 Una gesti\u00f3n precisa del inventario<\/strong>, para acortar la distancia entre los productos y los usuarios.<\/p>\n\n\n\n \u2022\u00a0Evitar riesgos <\/strong>de tesorer\u00eda al predecir y anticipar periodos de baja demanda.<\/p>\n\n\n\n Las formas m\u00e1s precisas de previsi\u00f3n de la demanda implican tanto la previsi\u00f3n cuantitativa como la cualitativa. Ambas formas de previsi\u00f3n se basan en la capacidad de generar informaci\u00f3n a partir de diferentes fuentes de datos a lo largo de la cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n Los datos cualitativos pueden obtenerse de fuentes externas, como noticias, tendencias culturales y sociales o estudios de mercado y de la competencia. Los datos cualitativos tambi\u00e9n pueden recopilarse internamente a partir de las opiniones y comentarios de los clientes.<\/p>\n\n\n\n La idea es que las macrotendencias, los movimientos generales del mercado y las opiniones de los clientes no le proporcionar\u00e1n cifras exactas ni suficientes datos generales para realizar un an\u00e1lisis cuantitativo. Sin embargo, pueden ser una fuente muy rica de informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo piensan y act\u00faan determinadas organizaciones, industrias y personas.<\/p>\n\n\n\n Los datos cuantitativos casi siempre se recopilan internamente, desde cifras de ventas y periodos de m\u00e1xima actividad comercial hasta an\u00e1lisis de inventarios y b\u00fasquedas. En su mayor parte, trabajar\u00e1 con Big Data y emplear\u00e1 tecnolog\u00edas modernas para extraer informaci\u00f3n de estos conjuntos de datos masivos.<\/p>\n\n\n\n Estas tecnolog\u00edas modernas incluyen an\u00e1lisis avanzados, inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n\n\n\n La idea general es utilizar conocimientos cualitativos para ayudar a predecir futuras macrotendencias y movimientos del mercado y utilizar conocimientos cuantitativos para comprender las fluctuaciones de la demanda de su base de clientes actual en un futuro pr\u00f3ximo con el fin de tomar decisiones m\u00e1s informadas con respecto a la gesti\u00f3n de su cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n Desgraciadamente, no tenemos acceso a una caja negra que, por un lado, recoge las tendencias y los datos de los clientes y, por el otro, escupe informaci\u00f3n. El m\u00e9todo que utilizan las empresas para extraer informaci\u00f3n cuantitativa y cualitativa para la previsi\u00f3n de la demanda es lo que se conoce como an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis predictivo es una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de datos que utiliza algoritmos estad\u00edsticos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar la probabilidad de escenarios futuros a partir de datos hist\u00f3ricos. Se trata de un c\u00e1lculo preciso de probabilidades basado en el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n\n\n\n Si esto empieza a sonarte muy familiar, no te preocupes, no est\u00e1s teniendo un deja vu, el an\u00e1lisis predictivo es la columna vertebral de cualquier estrategia de previsi\u00f3n de la demanda exitosa. <\/p>\n\n\n\n Cuando habl\u00e1bamos de generaci\u00f3n de insight cuantitativo y cualitativo, de lo que realmente est\u00e1bamos hablando era del uso de la anal\u00edtica predictiva.<\/p>\n\n\n\n Pero para aprovechar adecuadamente el poder del an\u00e1lisis predictivo, es importante tener en cuenta los factores que afectar\u00e1n a los datos que recopile sobre la demanda de los clientes. Al igual que la moda, la demanda de los clientes se mueve en ciclos. Predecir c\u00f3mo y cu\u00e1ndo tienen lugar estos ciclos es clave para una previsi\u00f3n adecuada de la demanda.<\/p>\n\n\n\n Cuando hablamos de previsi\u00f3n de la demanda, a menudo nos referimos a la anal\u00edtica de la previsi\u00f3n. Esta forma de an\u00e1lisis es similar al an\u00e1lisis predictivo, pero tiene un inconveniente fatal.<\/p>\n\n\n\n Aunque tanto la anal\u00edtica predictiva como la de previsi\u00f3n responden a la pregunta de \u00abqu\u00e9 ocurrir\u00e1\u00bb, la primera va un paso m\u00e1s all\u00e1 para responder a \u00abpor qu\u00e9 ocurre\u00bb. Esto puede parecer una simple diferencia que no aporta realmente ning\u00fan beneficio tangible, pero la realidad es que ofrece un gran salto adelante en precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Saber por qu\u00e9 se va a producir un repunte de la demanda permite a los responsables de la toma de decisiones rodearse de nueva informaci\u00f3n, lo que proporciona un mayor control sobre c\u00f3mo interpretan la previsi\u00f3n de la demanda. Los datos que se utilizan en el an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n proceden de fuentes m\u00e1s diversas y actualizadas, lo que hace que las predicciones sean m\u00e1s oportunas y tengan menos probabilidades de cambiar con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n La estacionalidad es exactamente lo que parece. Se refiere a los cambios en el volumen de pedidos a lo largo del a\u00f1o y coincide con un periodo de tiempo espec\u00edfico, que a menudo abarca un periodo de unos pocos meses. Las marcas que dependen en gran medida de la estacionalidad para sus ventas ver\u00e1n a menudo un gran repunte de la demanda durante su temporada alta (piense en una empresa especializada en abrigos de invierno que vende m\u00e1s durante los meses m\u00e1s fr\u00edos del a\u00f1o y menos en verano).<\/p>\n\n\n\n Las empresas que dependen de la demanda estacional reducen sus existencias durante los meses de menor actividad para ahorrar recursos y aumentar la producci\u00f3n y las operaciones en los meses previos a la temporada alta. La naturaleza c\u00edclica de las empresas estacionales hace m\u00e1s atractiva la externalizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n a empresas log\u00edsticas externas.<\/p>\n\n\n\n Es importante tener en cuenta la estacionalidad a la hora de utilizar an\u00e1lisis predictivos para asegurarse de que la informaci\u00f3n no est\u00e1 sesgada por lo que es, en esencia, una ca\u00edda normal de las ventas.<\/p>\n\n\n\n La competencia siempre afectar\u00e1 a las ventas, pero la introducci\u00f3n de un nuevo actor en su \u00e1rea de operaciones puede alejar a los clientes de sus productos y servicios. Estar atento a la nueva competencia, ya sea de una empresa que produce ofertas similares o de una soluci\u00f3n tangente, es una parte importante del an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n A veces, la previsi\u00f3n de la demanda puede centrarse demasiado espec\u00edficamente en c\u00f3mo actuar\u00e1n los clientes actuales en el futuro, por lo que incluir a la competencia en su an\u00e1lisis predictivo le proporcionar\u00e1 la informaci\u00f3n necesaria para responder r\u00e1pidamente si alguien le roba la demanda.<\/p>\n\n\n\n Los distintos tipos de productos tienen previsiones de demanda intr\u00ednsecamente diferentes. Los art\u00edculos perecederos, por ejemplo, tendr\u00e1n una demanda m\u00e1s recurrente, mientras que art\u00edculos como la ropa tienen periodos de tiempo m\u00e1s largos entre compras.<\/p>\n\n\n\n Comprender el valor del ciclo de vida del cliente (el total de compras que sus clientes realizan a lo largo de un periodo de tiempo) puede mejorar en gran medida la precisi\u00f3n de sus an\u00e1lisis predictivos en lo que respecta a la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n Conocer mejor la relaci\u00f3n entre los clientes y sus productos puede ayudarle a impulsar los ingresos recurrentes y a determinar qu\u00e9 tipo de demanda puede esperar de cada cliente a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n Este es quiz\u00e1s el factor m\u00e1s importante a tener en cuenta cuando se utiliza el an\u00e1lisis predictivo para dise\u00f1ar una estrategia de previsi\u00f3n de la demanda. La distancia entre los distintos puntos de su cadena de suministro, as\u00ed como la distancia entre sus clientes y sus ofertas, es crucial para comprender d\u00f3nde est\u00e1n sus oportunidades de crecimiento.<\/p>\n\n\n\n Amazon, por ejemplo, es famoso por haber optimizado su previsi\u00f3n de la demanda para optimizar las existencias en sus centros de distribuci\u00f3n, acercando los art\u00edculos a los clientes con m\u00e1s probabilidades de pedirlos y ahorrando tiempo, costos de combustible y dinero.<\/p>\n\n\n\n Este es tambi\u00e9n el factor que tiene m\u00e1s margen de mejora, ya que puede tener un gran impacto en su cuenta de resultados.<\/p>\n\n\n\n El objetivo de la previsi\u00f3n de la demanda es determinar qu\u00e9, cu\u00e1nto y cu\u00e1ndo comprar\u00e1n los clientes en un periodo de tiempo determinado. La mera implantaci\u00f3n de an\u00e1lisis predictivos no basta para aprovechar realmente las ventajas de la previsi\u00f3n de la demanda. <\/p>\n\n\n\n Determine qu\u00e9 \u00e1reas tienen m\u00e1s margen de mejora y priorice objetivos viables para esas \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n Para recopilar la cantidad y el tipo de datos que necesita para implementar la previsi\u00f3n de la demanda, tendr\u00e1 que registrar informaci\u00f3n de todos los canales disponibles. Utilizar una estrategia omnicanal es una forma excelente de asegurarse de que est\u00e1 recopilando suficientes datos para sus modelos de an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n Trabajar con grandes conjuntos de datos puede ser complicado. Su an\u00e1lisis s\u00f3lo ser\u00e1 tan preciso como la informaci\u00f3n que tenga a mano. Antes de soltar a los perros digitales, es importante limpiar los grandes conjuntos de datos para garantizar la precisi\u00f3n de la previsi\u00f3n de la demanda.<\/p>\n\n\n\n Aseg\u00farese de comprobar<\/p>\n\n\n\n Los patrones que se repiten constantemente son un gran indicador de tendencias que pueden utilizarse para predecir resultados futuros. Aunque la nueva informaci\u00f3n, la tecnolog\u00eda o la competencia pueden alterar el curso de las predicciones, la previsi\u00f3n de la demanda se basa en estas tendencias.<\/p>\n\n\n\n Una vez que disponga de las tendencias de previsi\u00f3n de la demanda, es hora de empezar a aplicarlas en la toma de decisiones. Modifique su inventario y sus l\u00edneas de producci\u00f3n para que est\u00e9n m\u00e1s en sinton\u00eda con las tendencias de la demanda. <\/p>\n\n\n\n Aseg\u00farese de hacer un seguimiento de las ventas para comprobar hasta qu\u00e9 punto sus previsiones han sido capaces de predecir la demanda real de los clientes. Este es quiz\u00e1s el paso m\u00e1s importante del proceso y deber\u00eda utilizarse para informar sobre futuras predicciones y ajustes de sus modelos actuales de an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n Utilizar el an\u00e1lisis predictivo para crear una estrategia detallada de previsi\u00f3n de la demanda es una forma excelente de optimizar el inventario y ofrecer a los clientes lo que necesitan cuando lo necesitan, pero es s\u00f3lo una pieza del rompecabezas. La gesti\u00f3n de la cadena de suministro est\u00e1 cambiando, y el futuro de las cadenas de suministro es predictivo.<\/p>\n\n\n\n Recientemente hemos escrito un White Paper que entra en detalle sobre c\u00f3mo est\u00e1n cambiando las cadenas de suministro y c\u00f3mo deben adaptarse las empresas a la nueva realidad que coincide con estos cambios.<\/p>\n\n\n\n Si est\u00e1 pensando en implantar una estrategia de previsi\u00f3n de la demanda en su empresa, \u00bfpor qu\u00e9 no se pone en contacto con uno de nuestros consultores?<\/a><\/strong> El an\u00e1lisis predictivo es una herramienta dif\u00edcil de dominar, pero no tiene por qu\u00e9 hacerlo solo.<\/p>\n\n\n\n\u00bfC\u00f3mo funciona la previsi\u00f3n de la demanda? Cuantitativa frente a cualitativa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo prever la demanda con el an\u00e1lisis predictivo?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis predictivo?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\u00bfEn qu\u00e9 se diferencia el an\u00e1lisis predictivo de otros tipos de previsi\u00f3n de la demanda?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Factores que influyen en el ciclo de vida de la demanda del cliente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Estacionalidad<\/h3>\n\n\n\n
Competencia<\/h3>\n\n\n\nValor del ciclo de vida del cliente<\/h3>\n\n\n\n
Geograf\u00eda<\/h3>\n\n\n\n
5 pasos para empezar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Fijar objetivos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
En este caso, tus par\u00e1metros deben centrarte en:<\/h3>\n\n\n\n
2. Recopilaci\u00f3n y registro de datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Deber\u00eda recopilar datos de:<\/h3>\n\n\n\n
3. Limpieza de conjuntos de datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. An\u00e1lisis<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Busque patrones en:<\/h3>\n\n\n\n
5. Presupuestos y seguimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
El futuro de las cadenas de suministro modernas es predictivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En este blog, ver\u00e1 c\u00f3mo las cadenas de suministro avanzadas est\u00e1n aplicando el an\u00e1lisis predictivo para prever la demanda con mayor precisi\u00f3n.","protected":false},"author":6,"featured_media":37981,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1234],"tags":[1400,1398,1401,1399],"class_list":["post-38314","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-retail-2","tag-fmcg","tag-industrias","tag-minorista","tag-prevision-de-la-demanda"],"acf":[],"yoast_head":"\n