Cómo predecir las fluctuaciones en la demanda gracias a la inteligencia artificial

AI Demand Forecasting vs métodos de previsión de la demanda tradicionales

La introducción de la inteligencia artificial en la previsión de demanda ha supuesto un antes y un después en la forma en la que las empresas planifican sus estrategias de inventario y ventas.  AI Demand Forecasting se distingue de la previsión de la demanda realizada a través de las técnicas tradicionales en varios aspectos fundamentales.

A diferencia de los métodos basados en modelos estadísticos que no recogen todas las variables que influyen en las fluctuaciones y elasticidad de la demanda, la IA puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo patrones de compra, tendencias de mercado, variables internas de tu negocio y señales externas. Gracias a ello es capaz de identificar patrones complejos y correlaciones que son invisibles al análisis humano o a los enfoques más simplificados, ofreciendo predicciones más ajustadas y relevantes.

Mejora en la precisión y reducción de errores

Implementar modelos de IA en la previsión de la demanda, además de mejorar la precisión de las predicciones, también permite reducir exponencialmente los márgenes de error.

Al utilizar aprendizaje automático y algoritmos avanzados, la inteligencia artificial ajusta continuamente sus modelos en respuesta a nuevos datos, afinando sus proyecciones para reflejar mejor las condiciones cambiantes del mercado. Este nivel de adaptabilidad y precisión resulta muy interesante a la hora de realizar planificaciones en un plazo mayor y ayudar a las empresas a evitar el overstock y optimizar la cadena de suministro.

Ventajas de usar IA para predecir las fluctuaciones de la demanda

Integrar la IA en la previsión de demanda proporciona a las empresas una ventaja competitiva significativa en varios frentes:

• Respuesta rápida a las tendencias del mercado: La IA permite a las empresas anticiparse a los cambios del mercado y ajustar sus estrategias de precios de manera proactiva y en tiempo real.
• Optimización de inventarios: Con predicciones más precisas, los minoristas pueden gestionar sus inventarios de manera más eficiente, reduciendo tanto el exceso de stock como las situaciones de stock agotado.
• Mejora en la satisfacción del cliente: Al asegurar que los productos con mayor rotación están disponibles cada vez que los clientes los necesitan, los retailers mejoran la experiencia del cliente y fomentan la lealtad.
• Aumento de la rentabilidad: Se pueden ajustar los precios de productos con demanda inelástica para mejorar el margen de beneficio o bajar aquellos más elásticos para disparar las ventas. 

Es por todo esto por lo que se puede afirmar que la adopción de la previsión de demanda con inteligencia artificial ha marcado un antes y un después en la manera en que las empresas de retail entienden y responden a las necesidades del mercado.

Dos asuntos clave para optimizar los recursos de cualquier proyecto y que la tecnología ha logrado simplificar enormemente de la mano de herramientas como el Demand Forecasting Software de Reactev, que han sido diseñadas para mejorar la eficiencia operativa y financiera y, de este modo, fortalecer la posición del retailer en mercados altamente competitivos.