Datos listos
Histórico depurado, zona horaria unificada y cambios de catálogo y de precio registrados.
Servicio IA · P-001 · Análisis predictivo
Predicción de demanda y ventas
Qué vendrás, con margen de error. Modelos de forecasting sobre histórico, estacionalidad, mix de marketing y variables externas, con escenarios y alertas.
Predecir no es adivinar: es saber cuánto te va a costar equivocarse y decidir con ese margen.
Qué es y para quién
Así trabajamos Predicci n de demanda y ventas en una de las mejores agencias de Inteligencia Artificial.
Somos una agencia de Inteligencia Artificial con equipo senior propio, método propia en cinco fases y resultados medidos en revenue, no en métricas de vanidad. Este servicio es una pieza más del sistema y se entrega con entregables cerrados, responsables y fechas.
Decisiones de stock con números.
Previsiones con histórico, estacionalidad, mix y contexto externo, expresadas con bandas de confianza y alertas cuando la realidad se separa del plan. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
La mayoría parte de las previsiones que se hacen en una empresa no son modelos: son hojas de cálculo con la ultima tendencia copiada. Un modelo de forecasting real aprende del histórico completo, separa la estacionalidad, incorpora el plan de marketing y las variables externas que explica, y devuelve un intervalo de confianza en lugar de un número único. Eso cambia la conversación con finanzas y con compras.
Va dirigido a empresas con histórico de ventas utilizable, con catálogo o portfolio que varía y con un negocio donde equivocarse de inventario cuesta dinero. No sirve para series sin histórico: en ese caso el trabajo previo es estimar la curva base antes de montar el modelo.
- Equipos de supply chain que necesitan commits de compra más fiables.
- Dirección de finanzas que quiere un plan con supuestos, no un número.
- Equipos de ventas que necesitan fijar objetivos por canal y por trimestre.
- Retail y marketplace que suffered roturas de stock y sobrestock a la vez.
Qué incluye
Seis piezas de un modelo de previsión.
Datos limpios, calendario de negocio, bandas de confianza, escenarios y alertas de desviación.
Calendario de negocio
Promociones, feriados, launches y estacionalidad declaradas como variables del modelo.
Modelo base
Modelo por serie y por agregado, validado con backtesting sobre el histórico real.
Bandas de confianza
Intervalos por horizonte y alertas cuando la desviación supera el umbral.
Escenarios
Optimista, base y conservador con las variables que los mueven, para decidir sobre ellos.
Panel de seguimiento
Previsión frente a real, error por serie y por canal, y evolución del modelo.
Trazabilidad
Cada previsión explica de dónde sale.
Datos de entrada, supuestos, comparación con el backtest y error real de cada serie.
- Instantánea de datos usada en cada ejecución
- Supuestos de estacionalidad, marketing y variables externas
- Error de backtesting por serie y horizonte
- Desviación real frente a previsión y responsable del aviso
Cómo funciona
El ciclo de una previsión.
Cinco pasos que se repiten en cada actualización del modelo.
-
01
Recopilar
Se reunen ventas, precios, promoción, stock y variables externas con fecha de corte.
-
02
Preparar
Se limpian los datos, se declara el calendario de negocio y se seleccionan las variables.
-
03
Validar
El modelo se prueba sobre el histórico conocido para medir su error real por serie.
-
04
Predecir
Se generan la previsión base y los escenarios, con sus bandas de confianza.
-
05
Comparar y ajustar
Cada ciclo se compara con la realidad, se mide el error y se corrige lo que falle.
El modelo se revisa con la misma frecuencia con la que se revisa el negocio: si el plan comercial cambia cada mes, el forecast cambia cada mes.
Cómo trabajamos
De hojas de cálculo a previsión con criterio.
Limpiamos el histórico, montamos el modelo y lo ponemos a producir en semanas.
-
Diagnóstico de datos
Revisamos el histórico, los huecos y las causas de los cambios de demanda.
-
Modelo base
Entrenamos, validamos y publicamos una previsión con intervalos y supuestos visibles.
-
Escenarios
Añadimos los escenarios que pide el negocio, con las variables que los mueven.
-
Integración
Conectamos la previsión al ERP, al panel de compras y a la herramienta de reporting.
-
Ciclo continuo
Comparamos con la realidad cada mes, medimos el error y ajustamos.
Dónde rinde
Tres operaciones que dejaron de decidir a ojo.
El mismo modelo sirve para un retail, una industria o una plataforma.
La compra se hacía con el dato del año anterior y el store terminaba con sobrestock en enero.
El forecast por referencia y por tienda permitió pedir con tres meses de antelación y ajustar el stock de seguridad.
El plan de ventas se cerraba con un supuesto único y cualquier cambio obligaba a rehacerlo entero.
Se publican tres escenarios con sus supuestos y el comité elige sobre números comparables.
Los vendedores no sabían qué unidades dejar preparadas para la campaign de noviembre.
La previsión por producto y por día permitió ordenar el envío con dos semanas de margen.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
El cambio no fue el modelo: fue dejar de discutir con una hoja de cálculo y empezar a discutir con bandas de confianza.
Miguel A.
Supply Chain Director · Retail
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué necesita mi negocio para que funcione?
Histórico de ventas a nivel de producto o serie, con fecha, cantidad y precio. Con eso se puede empezar. Si el histórico no existe, la primera fase es estimar una curva base, y eso ya tiene valor.
¿Qué pasa si mis datos son desordenados?
Es lo más común y se resuelve. El diagnóstico ordena los datos, define la granularidad y marca los huecos. Un modelo sin datos limpios da números precisos sobre la realidad equivocada.
¿Puedo ver los supuestos?
Sí, y es la parte importante. Cada previsión se publica con su instantánea de datos, su calendario de negocio y sus intervalos. Si el plan comercial cambia, se ve exactamente qué parte del forecast se ha movido.
¿Qué diferencia hay con una previsión estadística?
El forecast usa el plan de marketing, la estacionalidad real del negocio y las variables externas; además entrega escenarios y alertas. La estadística mira hacia atrás y no sabe nada de lo que vais a hacer.
¿Cada cuánto se actualiza?
Al ritmo que cambia el negocio. En retail, semanal; en industria, mensual con actualización semanal de alertas. Publicar más a menudo de lo que cambia el dato solo genera ruido.
¿Cuánto tarda?
Entre cuatro y seis semanas hasta el primer forecast en producción, con la validación hecha. Los escenarios y la integración con el ERP se añaden en la segunda fase.
Reservar
Cuéntanos tu proceso.
Media hora para entender si este servicio merece la pena. Si no lo tiene, te lo decimos en la llamada.
Reserva tu videollamada gratuita
30 minutos con Jorge Sánchez Mosquete, experto en Predicción de demanda y ventas. Sin compromiso, en español.
•
LMXJVSD
Selecciona un día
• Empieza eligiendo un día disponible en el calendario
Powered by Netbulb