Planificación de la demanda
Desarrollo de una base de ventas histórica, purgada de valores atípicos y eventos.
Nuevo enfoque de planificación de la demanda
Base de referencia
Desarrollo de una base de ventas histórica, purgada de valores atípicos y eventos
Consolidación de los datos de eventos, en formato estandarizado y replicable, para que puedan aprovecharse en la fase de generación
Generación
Definición del horizonte de previsión (a corto o largo plazo)
Introducción de métodos automáticos, reduciendo el esfuerzo manual y aumentando la robustez
Los modelos de series temporales se combinan con modelos causales (aprendizaje automático), que captan las tendencias históricas junto con las entradas de los eventos, lo que permite previsiones de ventas más precisas
Validación
Implementación de una estrategia para validar todos los pronósticos generados, destacando los pronósticos con baja precisión o que se desvían del objetivo
Análisis de ventas históricas y previsiones de productos similares (marca, embalaje,...) para mejorar el proceso de validación
Monitorización
Definición de métricas de precisión, transversales a toda la organización
Panel de monitoreo con vistas personalizadas según las necesidades de las partes interesadas, lo que permite diferentes tipos de análisis
Identificación de objetivos de KPI para evaluar las oportunidades de mejora
Impulsar la generación de pronósticos
Modelos de series temporales
El modelo de pronóstico utiliza análisis de series temporales que pueden capturar tendencias y estacionalidades (por ejemplo, varios modelos de suavizado exponencial y autorregresivo y de media móvil).
Agregación
Los diferentes niveles de agregación se prueban y evalúan automáticamente en el historial, es decir, la jerarquía de productos y canales de ventas.
Modelos causales
El modelo aumentará aún más la confiabilidad al aplicar modelos causales (por ejemplo, aprendizaje automático) para relacionar las tendencias y la estacionalidad con las variables exógenas al incluir información sobre eventos y otros datos.
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