Cuando llueve, apenas se compra carne de barbacoa, y cuando la temperatura es baja, se compra menos sushi. Sin embargo, correlaciones simples como éstas tienen dos problemas: En primer lugar, sólo están disponibles a muy corto plazo, mientras que la producción y las cadenas de suministro son procesos a más largo plazo. En segundo lugar, son relativamente imprecisas, por lo que hay que tener en cuenta un amplio margen de seguridad en la planificación. Los minoristas y fabricantes de productos perecederos necesitan previsiones de ventas precisas para su planificación y desarrollo estratégico. En la era de la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es posible calcular las previsiones de ventas con más precisión que nunca. Esto aporta a los minoristas grandes ventajas y un enorme potencial

Competencia, volumen de ventas y cuotas de mercado en el sector alimentario

Para los fabricantes y minoristas de alimentos en particular, pero también para los fabricantes de bienes de consumo, es de enorme importancia identificar correctamente las oportunidades y los riesgos del mercado en una fase temprana y planificar y calcular en consecuencia. Unas previsiones de ventas precisas dan a las empresas una ventaja que puede proporcionarles una ventaja decisiva.

El mayor reto con los alimentos perecederos y los bienes de consumo es conocer de antemano la cantidad real demandada con la mayor exactitud posible. El requisito previo para realizar previsiones de ventas precisas es disponer de datos medibles y de las correspondientes fuentes de datos.

Previsión de ventas optimizada gracias a la IA

Los factores en los que se basa la planificación del volumen son más complejos que las simples previsiones meteorológicas. Sobre todo porque varios factores pueden interactuar, los modelos estáticos no han sido lo bastante precisos hasta ahora. Sobre todo cuando se trataba de previsiones a más largo plazo, llegaban a sus límites. Gracias a Métodos asistidos por IA Sin embargo, hoy en día también pueden utilizarse modelos complejos como base para las previsiones de ventas.

El análisis de datos sobre ventas pasadas puede revelar patrones y relaciones que pueden utilizarse para predecir ventas futuras. Los factores más importantes que pueden tenerse en cuenta son:

• Evolución general del mercado
• Volumen y potencial del mercado
• Demanda
• Tendencias
• Tiempo
• Historial de ventas

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Alta precisión para previsiones a corto, medio y largo plazo

Especialmente mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, se puede alcanzar una precisión en las previsiones de ventas que antes no era posible con este nivel de detalle y fiabilidad. La capacidad de aprendizaje de los algoritmos de aprendizaje automático hace que las previsiones sean cada vez más precisas con el paso del tiempo. Esto se consigue utilizando el algoritmo adaptativo Algoritmos Obtenga feedback en forma de ventas reales.

Con el tiempo, los algoritmos aprenden a ponderar cada vez mejor los distintos factores y llegan así a previsiones de ventas precisas. Modelización predictiva con Redes neuronales artificiales hacen posibles predicciones a largo plazo que eran muy propensas a errores con los métodos tradicionales. Sin embargo, son de especial importancia para la planificación a largo plazo.

Las ventajas de la previsión de ventas con IA

Las previsiones de ventas basadas en la IA pueden reportar numerosas ventajas. No todos los minoristas explotarán todo el alcance de lo que es posible en principio. Por lo tanto, es importante determinar primero la necesidad específica, revisar el conjunto de datos disponibles y probar la prueba de valor. Las previsiones de ventas aportan a minoristas y fabricantes, entre otras, las siguientes ventajas:

• Mejor planificación de las existencias gracias a previsiones precisas
• Mejor posicionamiento en el mercado frente a los competidores
• Aumentar los beneficios y minimizar los totales de amortización
• Control óptimo de la producción, recursos de producción y planificación del personal
• Crear conocimientos técnicos en el marco de una estrategia de datos
• Apertura e integración de diferentes fuentes de datos en la empresa con el potencial de nuevos proyectos adicionales de ciencia de datos.

Con métodos avanzados como las previsiones de ventas con IA, los minoristas y fabricantes no sólo pueden conocer fácilmente las condiciones meteorológicas, sino también obtener previsiones fiables a medio y largo plazo en el marco de escenarios complejos. Esto les permite planificar y controlar todos los procesos mejor que nunca.