Imagina poder prever qué productos almacenar, cómo evitar interrupciones en la cadena de suministro y establecer el precio ideal para tus productos. Los métodos tradicionales de predicción de demanda se basan en tendencias históricas de demanda y en datos de ventas, pero a menudo fallan cuando se enfrentan a variables impredecibles como las tendencias en redes sociales, los desastres naturales y los cambios en el sentimiento del consumidor.
Pero los tiempos están cambiando. Las herramientas de IA están mejorando el proceso de predicción de demanda. Agregan y analizan instantáneamente factores tanto internos como externos para basar la toma de decisiones estratégicas en el comercio electrónico.
Despídete del exceso de inventario y las ineficiencias, y da la bienvenida a una gestión de cadena de suministro optimizada y clientes más satisfechos. Así es como la predicción de demanda con IA puede hacer que las previsiones sean pan comido.
¿Qué es la predicción de demanda con IA?
En el comercio electrónico, la predicción de demanda con IA predice la demanda futura y las tendencias de ventas combinando tus datos históricos con señales externas en tiempo real. Utiliza una mezcla de información, incluyendo:
- Datos de ventas. Información sobre tu producción total que incluye ventas totales, ventas medias trimestrales y tasas de rotación de productos individuales.
- Patrones de compra del consumidor. Las perspectivas sobre los hábitos del cliente incluyen preferencias de productos, frecuencia de compra y momento de las transacciones.
- Dinámicas del mercado. Algunos factores como la oferta y la demanda, las regulaciones y la competencia varían entre sectores y pueden influir en los resultados de la predicción.
La predicción de demanda ofrece perspectivas valiosas para planear estrategias en gestión de inventario, producción y personal.
El objetivo es maximizar el tiempo de preparación para la demanda, optimizar recursos, prevenir exceso de stock o escasez, y asegurar precios competitivos para proteger los márgenes de ganancia. Pero el proceso es más rápido con una predicción de demanda con inteligencia artificial.
Cómo difiere la predicción de demanda con inteligencia artificial de los modelos tradicionales
La predicción de demanda con IA difiere de los métodos tradicionales en varios aspectos:
Fuentes de datos
Los modelos tradicionales utilizan datos históricos de ventas y estacionalidad. Los modelos mejorados mediante IA combinan datos internos con señales externas en vivo, como el sentimiento en redes sociales, el clima regional y el monitoreo de precios de competidores.
Por ejemplo, con la predicción de demanda con IA, puedes capturar un pico de ventas impulsado por TikTok o un aumento relacionado con las tormentas de verano antes de que aparezcan en tu libro de cuentas.
Actualizaciones
Los modelos de IA aprenden continuamente a medida que están disponibles nuevos datos. Los modelos tradicionales son estáticos y solo se actualizan dependiendo de cómo los programes para hacerlo (semanal, mensual, trimestralmente). Con la IA, puedes mejorar la precisión de la predicción incluso si las condiciones macro cambian de la noche a la mañana.
Precisión
Los modelos tradicionales se centran más en la demanda a nivel de categoría para crear stock de seguridad. Los modelos con IA tienen en cuenta predicciones de SKU, tienda y diarios.
Fuentes de datos para la predicción de la demanda
El éxito de cualquier modelo de IA depende de los datos que le proporciones. Algunas de las fuentes comunes relacionadas con la planificación de demanda son:
Internas:
- Registros de punto de venta y pedidos de ecommerce.
- Inventario disponible y tiempos de entrega de ERP.
- Datos de socios 3PL.
- Calendarios promocionales e historial de precios.
- Cohortes de CRM/valor de vida del cliente.
Externas:
- API de clima (temperatura, precipitaciones).
- Tendencias de sentimiento en redes sociales (TikTok, Instagram).
- Indicadores macroeconómicos (IPC, confianza del consumidor).
Desafíos de la predicción de la demanda
Los métodos tradicionales de predicción, como recopilar datos manualmente o depender de tendencias históricas del mercado, ya han demostrado ser valiosos en el pasado.
En el panorama actual del comercio electrónico, están perdiendo relevancia rápidamente. Intentar predecir la demanda con métodos tradicionales puede llevar a los siguientes desafíos:
Ineficiencia
La desventaja principal de los modelos tradicionales de predicción de demanda son las ineficiencias inherentes que vienen con la recopilación manual de datos y el análisis de datos. Acumular datos año tras año y sacar información valiosa para anticipar la demanda es una tarea difícil.
Requiere un gran esfuerzo compilar datos en tiempo real de fuentes como redes sociales, tráfico web y ventas, especialmente para pequeñas empresas con equipos y recursos limitados.
Por ejemplo, predecir el futuro comportamiento del consumidor y cambios del mercado en tu negocio puede requerir un análisis diario de participación en redes sociales, estilos en tendencia y datos de ventas para encontrar patrones factibles.
Resultados de predicción lineales
Los modelos de predicción pasados suelen depender de la regresión lineal, prediciendo una variable (como la demanda) basada en el resultado de otra (como ventas históricas a lo largo del tiempo). Aunque es útil de forma aislada, este enfoque pasa por alto factores externos como las fluctuaciones estacionales de demanda o problemas imprevistos en la cadena de suministro.
Hoy, la predicción precisa de la demanda requiere tener en cuenta varias variables a la vez, porque la demanda rara vez sigue un patrón simple de causa y efecto.
Puntos de datos aislados
Los puntos de datos aislados, también conocidos como silos de datos, son una desventaja de los métodos tradicionales de predicción. Las áreas de negocio, como el marketing y las ventas, a menudo tienen datos separados, llevando a conclusiones que solo se aplican a un departamento.
Las predicciones precisas son difíciles de conseguir si no se tiene una vista holística de las operaciones de la cadena de suministro, datos de clientes, tendencias de ventas y estrategias de marketing de tu organización.
Recopilar manualmente puntos de datos de cada departamento para identificar patrones consume tiempo y es difícil de hacer consistentemente.
Dependencia de datos históricos
Durante décadas, las empresas han usado datos históricos de ventas para predecir la demanda futura de productos o servicios. Sin embargo, depender solamente de datos pasados puede producir predicciones inexactas porque pasa por alto las preferencias cambiantes del consumidor.
La predicción de demanda con IA
La inteligencia artificial está transformando las operaciones comerciales, incluyendo la predicción de la demanda. Usando tecnología de aprendizaje automático, la IA aprovecha datos como ventas reales, precios de competidores, recuentos de inventario y tendencias del sector para identificar patrones de demanda en tiempo real.
Estas perspectivas pueden informar esfuerzos de planificación estratégica como aumentar el stock de productos específicos y lanzar campañas de marketing personalizadas.
Otro beneficio de la predicción de demanda con inteligencia artificial es su capacidad de aprendizaje adaptativo, lo que significa que puede mejorar continuamente su precisión con el tiempo. Cuantos más modelos de análisis con IA para pronosticar demanda uses, mejor identificarás los puntos a mejorar.
Imagina que tienes una empresa de ropa de esquí, por ejemplo. La IA puede analizar datos históricos de ventas, predicciones del tiempo, tendencias en redes sociales y cambios de ventas en tiempo real para predecir la demanda de productos para la próxima temporada de invierno.
Mientras la temporada avanza, la IA aprende cómo afectan estos factores al comportamiento del consumidor y la logística de la cadena de suministro, optimizando las preparaciones para la próxima temporada alta.
Participación humana
La IA es una herramienta útil, pero no es perfecta. MIT Sloan recomienda que haya alguna persona que pueda aceptar o ajustar una predicción hecha con IA.
Aquí tienes un ejemplo a seguir:
- Si tu producto tiene una demanda estable y años de ventas, confía en el modelo. Un algoritmo puede manejar predicciones base con pocos errores.
- Para artículos nuevos o de ciclo de vida corto, como lanzamientos de productos o colaboraciones con pocos datos, complementa la predicción con consejos de expertos.
- Si existe alguna influencia externa (como cierres de puertos o cambios en normativas) que no esté en los datos aún, anula la predicción.
Casos de uso de la predicción de demanda con IA en ecommerce
Tanto si tienes una gran marca de ropa deportiva o una pequeña joyería, aquí tienes tres formas prácticas de usar la predicción de demanda con IA a tu favor:
Mejora la eficiencia operacional
La eficiencia operacional, la habilidad de producir bienes y servicios de alta calidad usando la menor cantidad de recursos posible, es clave para gestionar un buen negocio.
La IA mejora el proceso de predicción de demanda analizando una amplia gama de datos, optimizando operaciones comerciales y habilitando una asignación de recursos más eficiente a través de la automatización.
Por ejemplo, puedes minimizar gastos innecesarios manteniendo la cantidad de personal óptima, viendo las necesidades de inventario en tiempo real y automatizando tareas simples como emails de programas de fidelidad.
Simplifica la planificación de la cadena de suministro
La gestión de la cadena de suministro es el proceso de entregar productos o servicios a los consumidores. Involucra el abastecimiento de materias primas, manufactura, logística de envío, gestión de inventario y planificación de producción.
La predicción con inteligencia artificial optimiza estos procesos monitoreando simultáneamente el inventario en tiempo real, objetivos de ventas, estimaciones de entrega y tendencias del mercado.
Las herramientas de IA pueden alertarte rápidamente sobre posibles interrupciones, ayudándote a prevenir la escasez de inventario o los retrasos de producción debido a factores imprevistos como el clima. De esta manera, puedes hablar con los transportistas o los proveedores a tiempo.
Mejora la satisfacción del cliente
La satisfacción del cliente es el objetivo de todas las transacciones comerciales porque aumenta las compras repetidas, que a su vez protegen tu reputación. La predicción con IA puede identificar la demanda del consumidor usando datos de ventas, tendencias del mercado, precios de competidores, tráfico web y comportamiento de audiencia.
Ofrece perspectivas factibles para servir mejor a tus clientes, como:
- Prevenir agotamientos de stock.
- Personalizar estrategias de marketing.
- Generar ideas para el desarrollo de productos que coincidan con tendencias actuales.
- Implementar estrategias de precios dinámicos.
Mejores prácticas para la predicción de demanda con IA
Monitorea los KPI correctos
- Error porcentual absoluto medio (MAPE). Es el dato de precisión base y es fácil de explicar a los equipos de finanzas.
- Valor agregado de la predicción (FVA). Mide cuánto mejora o daña en cada paso (modelo estadístico, anulación manual, feed externo) la precisión.
- Días de suministro (DOS) + tasa de agotamiento de stock. Un DOS bajo con agotamientos crecientes significa que el modelo es demasiado agresivo. Un DOS alto sin agotamientos significa que el capital está bloqueado en el inventario.
Usa un modelo de datos unificado
El comercio unificado de Shopify sincroniza el stock a través de almacenes, tiendas y 3PL en tiempo real. Cada compra en línea o en tienda también se enruta a perfiles unificados de clientes para entender el comportamiento de cambio de canal.
Esto crea una fuente única de verdad que alimenta el modelo del cual viene tu predicción de demanda. También le da contexto y precisión en tiempo real para crear predicciones más realistas.
Utiliza las mejores herramientas
Con todos tus datos en Shopify, usar Sidekick, un asistente de comercio 24/7, es mucho más efectivo que las herramientas de terceros.
Simplemente pregunta, "¿Qué SKU se agotarán la próxima semana?" y extrae datos de ventas, clima y promociones en tiempo real, luego sugiere cantidades de pedido que puedes aprobar con un clic.
Como Sidekick extrae los datos del mismo modelo de datos unificado, sus respuestas están sincronizadas con el POS, las ventas en línea y el stock de 3PL.
Preguntas frecuentes sobre la predicción de demanda con IA
¿La IA es buena con las predicciones?
La predicción de demanda con IA es una herramienta líder para negocios de comercio electrónico. Puedes usar herramientas de IA para recopilar y analizar datos eficientemente, implementar buenas estrategias de precios y generar predicciones precisas para la demanda del cliente.
¿Cómo puede la IA predecir tendencias?
Usando algoritmos de aprendizaje automático, la IA agrega información de fuentes de datos internas y externas para identificar patrones y perspectivas que basan tus decisiones comerciales. Predecir la demanda con precisión se vuelve más fácil con el tiempo, ya que la IA aprende progresivamente sobre demografías de clientes, variables de cadena de suministro y el ambiente del mercado.
¿Cómo se predice la demanda con inteligencia artificial?
Predecir demanda usando modelos de IA se reduce a integrar software de IA en tu plataforma actual de comercio electrónico para agregar datos tanto actuales como históricos de todos los verticales de negocio y competidores, y tu cadena de suministro. Después, la IA puede analizar los datos y generar predicciones de demanda precisos y factibles.
