¿Por qué las ventas históricas no son suficientes para hacer previsión y pedidos de calidad?
¿Ha escuchado alguna vez la afirmación de que todo lo que necesita para realizar previsiones precisas es simplemente suministrar el histórico de ventas y la inteligencia artificial (IA) se encargará del resto? Si es así, tenga cuidado.
Sí, es innegable que analizar las ventas históricas y los patrones de compra es fundamental, y el aprendizaje automático ha mejorado significativamente el rendimiento de los algoritmos tradicionales en los últimos años, permitiendo estimaciones más rápidas y precisas.
Sin embargo, los datos sobre ventas históricas y patrones de compra por sí solos no bastan para fundamentar una previsión precisa.
Si bien es cierto que la IA aporta importantes beneficios al mundo del comercio minorista, a menos que se le proporcionen datos detallados, sus predicciones no serán lo suficientemente precisas. Veamos un ejemplo concreto que demuestra por qué es necesario incluir algo más que datos históricos de ventas.
Aspectos a tener en cuenta en la previsión de la demanda
Imaginemos el siguiente escenario: La IA analiza un producto que lleva semanas sin venderse, pero que recientemente ha experimentado un aumento significativo de las ventas y se está estabilizando en este nuevo nivel superior.
¿Qué previsión correcta de ventas futuras esperamos de la IA?
La respuesta correcta no está clara porque hay otros factores, además de las ventas históricas, que afectan a la previsión. Veamos algunos ejemplos:
1. Inventario insuficiente
- El volumen de ventas puede mantenerse en un nivel más alto si un producto no se vendió en un periodo anterior simplemente porque estaba agotado en una tienda concreta y ahora somos capaces de reponerlo de nuevo en cantidades suficientes en la tienda.
2. Promociones de ventas
- El volumen de ventas puede volver a su nivel original si finaliza la promoción que incrementó la demanda y no se espera que el precio del producto se mantenga en ese nivel hasta la siguiente promoción.
3. Promociones estacionales - periodicidad anual
- El volumen de ventas puede caer, pero volverá a niveles altos al cabo de un año, como ocurre con productos como el material escolar que los padres compran en grandes volúmenes cuando está a punto de empezar el año escolar.
4. Promociones estacionales - periodicidad no anual
- El volumen de ventas puede volver a aumentar, pero no dentro de un año si, por ejemplo, estamos ante un producto que suele venderse antes de Semana Santa.
En el comportamiento de compra de los clientes no sólo influyen las promociones. Hay que tener en cuenta muchos otros factores que repercuten directamente en el rendimiento de las ventas. Entre ellos se incluyen acontecimientos como partidos de fútbol o conciertos que se celebren cerca de la tienda, un día concreto de la semana o si la tienda es nueva en el mercado. Cada uno de estos aspectos puede tener un impacto importante en la toma de decisiones de los clientes.
Estos ejemplos muestran claramente que, para lograr previsiones precisas, es esencial incluir no sólo datos históricos de ventas, sino también información sobre el inventario y acontecimientos pasados y futuros que puedan afectar a las ventas. Así, la IA podrá evaluar el impacto de estos factores en las ventas con mayor precisión y ofrecer predicciones más exactas.
La precisión de las previsiones es clave para automatizar los pedidos
Las previsiones de demanda y pedidos están estrechamente interrelacionadas. Gracias a una previsión de alta calidad y a la integración con los planogramas, la IA puede seleccionar el modelo de previsión óptimo y diseñar los pedidos con mayor precisión que el gestor de tienda medio.
Especialmente en los primeros meses, invertir tiempo y esfuerzo en configurarlo todo correctamente, merece la pena. De esta manera, podrá dar a la IA una idea mucho mejor de lo que queremos conseguir y de lo que debe evitar, lo que dará lugar a mejores respuestas automatizadas a las necesidades específicas de sus tiendas.
La adopción de pedidos automáticos, o al menos semiautomáticos, garantizará que sus tiendas dispongan de los productos adecuados en las cantidades adecuadas y en el momento oportuno, lo que redundará en una mayor satisfacción de los clientes y un aumento de las ventas.
Eligiendo Quant Demand Planning, puede estar seguro de que realizará previsiones precisas en todos los escenarios descritos anteriormente, siempre que le proporcione los datos necesarios.
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.