PREVISIÓN
Previsión de la demanda: anticipa lo que pedirán los clientes
La previsión de la demanda con TIMi estima el volumen de productos o servicios que se pedirá en un periodo futuro, y muestra los factores que hay detrás de cada previsión.
Previsión por producto
Desde una línea hasta miles de productos o tiendas a la vez.
Efectos de calendario
Se tienen en cuenta la estacionalidad, las promociones y los festivos.
Previsión explicada
Cada previsión incluye los factores que pesan en ella.
CÓMO FUNCIONA
Cómo funciona la previsión de la demanda.
Tres pasos, en un solo motor, en un servidor estándar sin clúster.
1. Preparar los datos
Anatella reúne el historial de ventas o de consumo, la estacionalidad, los eventos conocidos (promociones, festivos) y las señales externas relevantes (clima, contexto económico), y los estructura en variables.
2. Construir el modelo
Modeler construye un modelo que proyecta la demanda futura a partir de las tendencias históricas y de los factores identificados como influyentes.
3. Prever y explicar
Cada previsión incluye sus factores, como la estacionalidad, la tendencia reciente o el efecto de un evento identificado, y no solo una cifra proyectada.
Anatella
ModelerHACERLO BIEN
Las decisiones que dan forma a una previsión de la demanda.
El método adecuado depende de lo que determina tu demanda.
Elegir el método adecuado
Para una serie estacional limpia, la acción Time Series de Anatella compara lado a lado ETS, STLF, ARIMA y Holt-Winters. Cuando la demanda también depende del clima, de las tiendas vecinas o de dinámicas locales, Modeler los utiliza como variables.
Elegir el horizonte
El horizonte depende del sector y del historial representativo disponible. Un horizonte corto (semanas) suele ser más preciso que uno largo (meses, estaciones).
Prever los productos nuevos
Sin un historial propio, un producto es más difícil de prever. Un modelo puede apoyarse en las ventas de productos comparables para una primera previsión y ajustarla después con datos reales.
EXPLICABILIDAD
Una previsión dice cuánto. Los factores dicen por qué.
Una previsión por sí sola da un volumen esperado, no lo que lo justifica. Un modelo de caja blanca muestra los factores de la proyección, para que los planificadores sepan si una subida procede de una estacionalidad conocida, de un evento puntual o de una tendencia de fondo, y ajusten su decisión.
Para los equipos de planificación y compras
Una previsión se puede cuestionar y ajustar con el contexto de negocio, en lugar de seguirla como una caja negra.
Para la fiabilidad a lo largo del tiempo
Entender los factores de una previsión ayuda a detectar antes cuándo un cambio de contexto la deja obsoleta.
Para los responsables de los modelos
Un evento totalmente nuevo es difícil de anticipar por naturaleza. El Drift Report integrado en Modeler muestra cuándo un modelo pierde precisión, para actualizarlo cuando hace falta y no en una fecha fija.
DATOS
Los datos que utiliza un modelo de demanda.
Anatella se conecta a más de 80 fuentes, por lo que estos datos se pueden reunir sin desarrollo a medida previo.
Historial de ventas o de consumo
Al nivel de detalle que importa.
Calendario de eventos
Promociones, festivos, lanzamientos.
Estacionalidad
Factores estacionales ya identificados.
Señales externas
Clima, indicadores económicos, según el sector.
PRUEBAS
Previsión de la demanda a gran escala.
Bavaria es nuestra referencia en previsión de la demanda. Todavía no tenemos un segundo caso de éxito publicado sobre este caso de uso.
300 000 tiendas previstas con 30 millones de transacciones
La demanda depende del clima, de las tiendas vecinas y de dinámicas locales, por lo que los modelos clásicos de series temporales no bastaban. Los modelos puntúan 2,4 millones de registros por segundo. La precisión de previsión indicada se sitúa entre el 81 % y el 92 %.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿A qué horizonte se puede prever la demanda?
Depende del sector y de la disponibilidad de un historial representativo. Un horizonte corto (semanas) suele ser más preciso que uno largo (meses, estaciones).
¿Funciona con un producto nuevo sin historial?
Es más difícil sin un historial propio, pero un modelo puede apoyarse en las ventas de productos comparables para construir una primera previsión, que luego se ajusta con datos reales.
¿Cómo gestiona el modelo un evento excepcional?
Un evento totalmente nuevo sigue siendo difícil de anticipar por naturaleza. La monitorización de la deriva del modelo detecta rápidamente una gran diferencia entre previsión y realidad, para poder ajustar la proyección.
¿Por producto o agregado?
Ambas son posibles. Una previsión detallada por producto o por tienda suele ser más útil para la planificación operativa, pero requiere más datos para cada entidad prevista.
CASOS DE USO RELACIONADOS
Sigue explorando.
Previsión de ventas
Prevé los ingresos a partir del pipeline comercial y de la conversión pasada, con los factores explicados.
Previsión de inventario
Traduce la demanda esperada en niveles de stock que limiten las roturas de stock y el exceso de inventario.
Recalibración estacional de modelos
Adapta un modelo a los cambios estacionales previsibles sin reconstruirlo en cada ciclo.
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