Machine Learning y planificación de demanda: ¿Cómo predecir las tendencias del mercado?

junio 19, 2023
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Machine Learning tiene un impacto significativo, ya que puede mejorar la precisión y velocidad en la planeación de la demanda al utilizar grandes volúmenes de datos multidimensionales como insumo para predecir patrones futuros.

GV Analytics

Grupo Valor

Es ampliamente conocido que el plan de demanda puede tener un gran impacto en el margen de la empresa.

Conocer las tendencias y preferencias de tus clientes es fundamental para poder maximizar los recursos. Sin embargo, alcanzar una alta precisión en el plan es un gran desafío debido a la multitud de factores involucrados. Es aquí donde, Machine Learning entra en escena para cambiar las reglas del juego y superar las barreras de lo posible en la planificación de demanda.

Gracias a la Inteligencia Artificial, podemos analizar extensas cantidades de datos históricos de ventas, comportamientos de los clientes, condiciones meteorológicas, festividades, entre muchos otros; para prever la demanda futura y así mejorar la precisión de las previsiones de la demanda.

Con estas herramientas avanzadas de analítica de datos, podemos ajustar automáticamente las previsiones según las variaciones de la demanda, lo que permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado al combinar modelos de negocio, estadísticas y datos para predecir. Pero no solo eso, sino también aprender automáticamente de los errores y aciertos, un aprendizaje que nos vuelve cada vez más asertivos; por ende, más competitivos.

Algunos de los modelos de ML más eficientes que recomendamos son la regresión lineal, las redes neuronales y los algoritmos de series temporales, como ARIMA, SARIMA y Prophet.

Al Al aplicar estos modelos se pueden lograr resultados sorprendentes como:

1 %

INCREMENTO DE INGRESOS CON EL USO DE MACHINE LEARNING.

1 %

OPTIMIZACIÓN DEL INVENTARIO: REDUCIR LOS COSTOS DE ALMACENAMIENTO

Aprende todas las herramientas que necesitas para aplicar la transformación digital en tu negocio y cómo aplicar estos procesos a un modelo comercial.

-Mejora en la eficiencia de la producción: Un plan de demanda preciso puede aumentar la eficiencia de producción en un 15-25%, asegurando que se produzca la cantidad necesaria de bienes para satisfacer la demanda del mercado. Esto permite una utilización más eficiente de los recursos de producción, reduciendo los costos.

-Mejora en la toma de decisiones estratégicas: Un plan de demanda preciso puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones empresariales de alto nivel, como la introducción de nuevos productos, la expansión a nuevos mercados y la selección de proveedores, entre otros.

-Mayor satisfacción del cliente: Al poder satisfacer la demanda del mercado de manera efectiva, la empresa puede mejorar la satisfacción del cliente en un 10-15%, lo que puede conducir a mayores ventas y mayores ingresos.

-Mejora en la rentabilidad: Al reducir los costos y aumentar las ventas, la empresa puede mejorar su rentabilidad en un 10-20% y obtener mayores beneficios.

-Innovación y adaptabilidad: Al identificar oportunidades y tendencias emergentes de forma temprana, las empresas pueden adaptarse rápidamente a cambios en el mercado y mantener su competitividad. El uso de Machine Learning en la planificación de la demanda puede aumentar la capacidad de adaptación en un 20-30%, lo que permite a las empresas mantenerse a la vanguardia en su industria.

El análisis de demanda es una herramienta poderosa que puede brindar información valiosa y transformar tu negocio. Comprender su potencial te llevará a explorar más a fondo cómo expertos en la materia pueden ayudarte a aprovechar estas técnicas avanzadas y llevar tu empresa al siguiente nivel.

Adentrándote en el mundo del análisis de demanda, descubrirás su importancia clave en el éxito y crecimiento de tu negocio. La implementación de Machine Learning en el plan de demanda puede generar beneficios significativos en términos de eficiencia, rentabilidad y satisfacción del cliente, tal como lo demuestran las cifras mencionadas anteriormente.