Machine learning para mejorar pronósticos de demanda en retail

Reducir el indicador de agotado es clave para la rentabilidad en retail y MyPes. Cuando un cliente no encuentra lo que busca, se disgusta, cambia de tienda o sustituye el producto. En Colombia, el promedio de agotados ronda el 10 %, impactando toda la red de valor. Aquí, el pronóstico de demanda y el uso de modelos de machine learning marcan la diferencia.

¿Por qué importa reducir agotados con pronóstico de demanda?

Un agotado deteriora la experiencia, erosiona la fidelización y desplaza ventas hacia la competencia. Una de las causas críticas es la falta de precisión en los pronósticos. Para MyPes, el problema se agudiza por entornos dinámicos y la falta de escalabilidad en métodos manuales.

Además del histórico de ventas, prever bien exige considerar variables internas y externas que mueven la demanda. Pensarlas como termostato (controlables) y clima (no controlables) ayuda a priorizar.

¿Qué datos y variables influyen en la demanda?

• Variables internas: precio, inventario o capacidad de producción, promociones y descuentos.
• Variables externas: temporada o estacionalidad, competencia, condiciones económicas.
• Habilidades clave: selección de variables, lectura de estacionalidad y tendencia, evaluación de sensibilidad al precio.

¿Qué limitaciones tienen los métodos tradicionales y cuándo usarlos?

Los métodos clásicos pueden ser económicos y fáciles, y en ciertos casos logran asertividad aceptable. Sin embargo, fallan ante cambios bruscos, estacionalidad fuerte y escalabilidad.

¿Cómo funcionan los promedios móviles?

• Qué es: promedio de la demanda de n periodos; se descarta el más antiguo y se agrega el más reciente.
• Ventajas: simple, pocos datos requeridos, fácil de explicar.
• Desventajas: pobre ante estacionalidad o tendencia; sensibilidad al tamaño de ventana; periodos cortos reaccionan al ruido y largos se vuelven lentos.
• Uso sugerido: demanda relativamente estable sin patrones estacionales marcados.

¿Cuándo aplicar regresión lineal?

• Qué es: modela la relación entre demanda (dependiente) y variables como tiempo, precio o publicidad.
• Fortalezas: útil con tendencia clara (creciente o decreciente) que se proyecta al futuro.
• Limitaciones: inadecuada con estacionalidad fuerte o ciclos complejos.
• Habilidades: selección de variables independientes y validación de ajuste.

¿Qué pasa con heurísticas y el forecast estacional manual?

• Heurísticas manuales: reglas basadas en experiencia. Riesgos: subjetividad, sesgos y exceso de confianza.
• Forecast estacional manual: ajusta un pronóstico base por estacionalidad con cálculos simples o en hoja de cálculo.
• Valor: útiles por costo y rapidez en escenarios controlados; limitados en escalabilidad y consistencia.

¿Cómo aporta el machine learning y el AutoML a la planeación?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que aprende de datos, identifica patrones y predice sin reglas rígidas. En redes de valor opera en dos niveles: - Estratégico: decisiones de largo plazo como ubicación de centros de distribución, con foco en sostenibilidad, riesgo y diseño de red. - Operacional: planeación de la demanda en el corto plazo, analizando múltiples variables a la vez para predicciones más precisas y dinámicas.

Claves de valor: - Análisis multivariable simultáneo para captar patrones complejos. - Automatización del proceso: tras entrenar, genera pronósticos para miles de productos y libera al equipo para decisiones estratégicas. - Mejora continua basada en datos y desempeño.

Tip práctico: no todo requiere IA. Con estacionalidad muy marcada (por ejemplo, árboles de Navidad), replicar el año anterior y aplicar una tasa de crecimiento puede ser suficiente, evitando el costo de desplegar modelos complejos.

Sobre AutoML: - Qué es: automatiza la selección de modelos, pruebas y ajustes, sin programar. - Beneficio: actúa como un asistente que prueba muchas alternativas y elige la mejor. - Habilidades potenciadas: prototipado rápido, evaluación comparativa y despliegue ágil.

¿Te gustaría compartir cómo manejas la estacionalidad o qué variables más influyen en tu demanda? Deja tus preguntas y experiencia en los comentarios.