Tradicionalmente, las empresas han realizado la predicción de ventas, demanda y stock mediante métodos puramente estadísticos: trazando una línea sobre el histórico hacia el futuro, con una fuerte suposición de que las condiciones serán las mismas que en el pasado, y que lo que se intenta estimar es estable.
El problema, sin embargo, es que esa suposición rara vez se cumple, en particular en tiempos de pandemia y volatilidad extrema, cuando la mayoría de los métodos tradicionales de forecasting están destinados al fracaso.
Entonces, ¿cómo hacemos para adelantarnos a los cambios en el consumo y asegurarnos ventas de gran volumen? En la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos está la respuesta.
Es posible contar con métodos y tecnologías de Machine Learning de punta adecuados para la estimación de demanda, totalmente adaptables a tu negocio y especialmente diseñadas para adelantarse a las volatilidades y condiciones de los mercados de hoy.
El desafío del procesamiento de grandes volúmenes de datos
Un simple ciclo de forecasting se ve así:
En su núcleo, este es un problema de series temporales: dados ciertos datos en el tiempo, queremos predecir la dinámica de esos mismos datos en el futuro. Para lograr esto, necesitamos algún modelo entrenable de estas dinámicas.
Generar estos modelos con métodos tradicionales suele ser difícil porque debemos:
- Incorporar grandes volúmenes de data histórica
- Incorporar variables relacionadas pero independientes como feriados, eventos, ubicación, promociones, etc
Además, deben considerarse otros aspectos, como la precisión por ejemplo, centrales en la predicción de ventas/demanda:
- Si la predicción es muy alta, puede llevar a invertir de más y por lo tanto perder dinero.
- Si la predicción es demasiado baja, puede llevar a invertir de menos y por lo tanto provocar la pérdida de oportunidades.
A pesar de representar un desafío, estos modelos pueden desarrollarse contando con los conocimientos teóricos y técnicos y el equipo adecuados.
Una vez desarrollado este modelo, la alta volatilidad que la pandemia provoca en las previsiones de demanda, o los costos financieros asociados a productos inmovilizados o a pedidos poco eficientes dejan de ser una preocupación.
Deep Learning y redes neuronales: los vencedores del forecasting
Como anticipábamos al comienzo de este artículo, hoy contamos con tecnologías de Machine Learning que nos permiten sortear el gran obstáculo de la volatilidad en la demanda y condiciones poco estables, especialmente en este contexto de pandemia y cuarentena.
El Deep Learning y las redes neuronales se convierten en las principales herramientas en lo que respecta a forecasting de ventas, demanda y stock.
Con Deep Learning podemos aprovechar no solo el histórico de los datos de la variable que intentamos predecir, sino también tener en cuenta cientos de otras variables que consideremos relacionadas a nuestras ventas.
De esta forma podemos trazar puentes entre las ventas de un determinado día y características del mismo (como por ejemplo, a qué estación pertenece, qué día de la semana es, si es feriado, etc). Asimismo, podemos incorporar cientos de variables relacionadas al artículo o producto sobre el cual queremos estimar.
Lo interesante es que utilizando Deep Learning podremos identificar interconexiones, correlaciones e interdependencias entre todas estas variables que queramos analizar y tener en cuenta.
Otro de los grandes poderes de las redes neuronales es la posibilidad de interconectar varias series temporales al mismo tiempo. Por ejemplo, podemos tener en cuenta paralelamente la serie temporal de nuestras ventas y una serie con los valores de cierta divisa, o los precios de la competencia, por ejemplo. De esta forma, podemos aprovecharnos de toda la información de una serie temporal para ayudar a predecir la otra.
Por su naturaleza y contando con la información apropiada, estas redes capturarán muchos de los cambios que hacen que nuestra demanda sea volátil, tales como la estacionalidad, cambios en los segmentos de clientes y cambios en indicadores macroeconómicos.
Finalmente, la red podrá derivar una ecuación de predicción en función no solo de efectos temporales (estacionalidad, ciclos, tendencias), sino también de otros factores externos como los que mencionamos anteriormente.
Ventajas de Machine Learning:
- Predicciones más acertadas
- Automatización de las actualizaciones de las predicciones, basadas en datos recientes
- Tiene en cuenta más datos
- Identifica patrones ocultos en los datos
- Aumenta la adaptabilidad a los cambios
Adaptación continua a fluctuaciones en la demanda
Valiéndonos de estos métodos, podemos ser tremendamente ágiles en nuestras predicciones y adaptarnos continuamente a las fluctuaciones en la demanda y a las nuevas señales externas que podamos obtener.
Entrenar modelos de Deep Learning suele ser algo que insume una no trivial cantidad de tiempo. Pero el equipo de profesionales con los conocimientos adecuados podrá entrenar estos modelos iterativa e incrementalmente, lo que significa que el modelo puede ir alimentándose continuamente. Con los datos más recientes es posible obtener predicciones informadas al contexto actual e ir adaptándose rápidamente a fluctuaciones.
La importancia de contar con servicios operados en la nube
Los modelos avanzados de Deep Learning e Inteligencia Artificial históricamente tienen la “mala fama” de ser lentos y costosos en su entrenamiento. Sin embargo, con las tecnologías modernas y cloud based a las que tenemos acceso hoy en día, esto ya no es así.
En 7Puentes tenemos amplia experiencia disponibilizando y entrenando estos servicios en la nube, de forma tal de bajar drásticamente los costos operativos. La necesidad de tener grandes y costosos servidores in-house dedicados exclusivamente a generar estas predicciones deja de requerirse.
Valiéndonos de la nube, solo pagamos por el poder de procesamiento que necesitamos en un momento dado (“a la hora de entrenar”) y luego podemos escalar el servicio de predicciones muy fácil y ágilmente.
Contando con el expertise de 7Puentes, los tiempos de ejecución, la inversión requerida y los costos de procesamiento dejan de ser una preocupación.
Nuestro equipo de profesionales es la alternativa más eficiente y ágil para lograr el nivel de personalización y predicción de demanda que tu negocio necesita.
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