Predecir la demanda, anticapandose a las ventas, permitirá una fabircación acertada y un inventario mínimo. Saber de antemano qué productos van a funcionar, cuántas existencias hay que aprovisionar de cada uno o cuándo será más efectivo lanzar una promoción reduciría de forma significativa los riesgos a los que se enfrentan las empresas y garantizaría unos mayores índices de éxito.
Planificar la producción, preparar la cantidad de stock adecuada o fijar los recursos de distribución necesarios son cuestiones claves. Hasta ahora, esta labor crítica se realizaba de forma “manual” a través de estimaciones basadas en los datos pasados que se proyectaban a futuro o mediante sistemas estadísticos básicos.
A menudo estos métodos, resultaban costosos, inflexibles, imprecisos y poco específicos. Por eso, para dar respuesta a algunas de estas preguntas cruciales que se hacen a diario las empresas era indispensable contar con tecnologías avanzadas que aportaran una mayor exactitud al análisis.
La revolución digital está transformando las empresas y los procedimientos que utilizan para su gestión. La Analítica Avanzada de datos y la Inteligencia Artificial se están convirtiendo en herramientas clave de negocio, gracias a las cuales las compañías incrementan su productividad, afianzan sus mercados y se sitúan por delante de sus competidores.
La asombrosa capacidad actual de disponer de un volumen ingente de datos gracias al Big Data, proporciona a las empresas la oportunidad de utilizar estos datos para diseñar soluciones basadas en técnicas de Machine Learning y así prever qué va a ocurrir en su negocio y, en consecuencia, mejorar la toma de decisiones.
Las soluciones basadas en los modelos de analítica predictiva son una herramienta clave para anticiparse al futuro y elegir el mejor camino a seguir. Así, se logra una mayor eficiencia en los distintos departamentos y procesos, y se disminuyen los riesgos operativos de la compañía. Las ventajas del uso de los métodos de previsión de la demanda son numerosas:
- Diseñar la oferta a medida, basándose en los hábitos de compra del consumidor.
- Mejorar la gestión de inventario, aumentando rotación y rebajando los costes de almacenamiento.
- Recurso Humanos. Conocer cuándo es necesario ampliar la plantilla y otros activos para mantener el funcionamiento durante los incrementos de producción.
- Anticipar el estado del siguiente flujo de caja. Esto supone que las compañías pueden confeccionar sus presupuestos con mayor exactitud para hacer frente a los pagos a proveedores y otros costes operacionales.
- Mantenimiento preventivo. Adelantarse a las posibles averías de los equipos, tomando en cuenta datos sobre su actividad, así se pueden organizar previamente los mantenimientos de maquinaria.
- Fraude Detectar actuaciones o movimientos fraudulentos e impagos antes de que sucedan para poner en marcha procedimientos que lo impidan o lo atenúen.
