Apr 4, 20233 min
En la industria minorista, es fundamental contar con un pronóstico de demanda preciso para asegurar que los minoristas puedan mantener niveles óptimos de inventario y evitar la falta de existencias. La falta de existencias provoca pérdida de ventas y clientes insatisfechos, mientras que los niveles excesivos de inventario aumentan los costos y reducen la rentabilidad. Un pronóstico de demanda preciso permite a los minoristas pedir las cantidades adecuadas de productos en el momento adecuado, reducir los costos de inventario y mejorar la satisfacción del cliente. En este estudio de caso, discutiremos cómo Sumo Analytics, una agencia de soluciones de ciencia de datos e inteligencia artificial, ayudó a un gran minorista de alimentos en Europa a mejorar significativamente su planificación de demanda con un método avanzado de pronóstico impulsado por IA.
El minorista de alimentos había estado utilizando métodos de pronóstico tradicionales que se basaban en datos históricos y modelos estadísticos básicos. Sin embargo, estos métodos no lograban captar la complejidad del negocio del minorista y las condiciones cambiantes del mercado. El minorista experimentaba frecuentemente falta de existencias y exceso de inventario, lo que resultaba en altos costos y pérdida de ventas.
El minorista se acercó a Sumo Analytics para que les ayudara a mejorar su planificación de demanda y pronóstico. Sumo Analytics propuso un método de pronóstico avanzado impulsado por IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar una amplia gama de fuentes de datos y predecir la demanda futura con alta precisión.
Sumo Analytics implementó una solución de pronóstico personalizada para el minorista, que incluyó los siguientes pasos:
Recolección de datos: Sumo Analytics recopiló datos de diversas fuentes, incluidos datos de ventas, campañas de marketing, datos meteorológicos y tendencias en redes sociales. Los datos fueron limpiados, procesados y almacenados en un almacén de datos centralizado.
Ingeniería de características: Sumo Analytics realizó la ingeniería de características para extraer características relevantes de los datos. Esto implicó identificar variables clave que influyen en la demanda, como promociones, precios, estacionalidad y comportamiento del cliente.
Desarrollo del modelo: Sumo Analytics desarrolló un modelo de aprendizaje automático que pudiera pronosticar la demanda en función de las características identificadas. El modelo fue entrenado con datos históricos y validado en un conjunto de datos de prueba para asegurar su precisión.
Implementación e integración: El modelo de pronóstico se implementó en el sistema de planificación de demanda existente del minorista. Sumo Analytics trabajó con el equipo de TI del minorista para garantizar una integración y prueba sin problemas.
El método de pronóstico avanzado implementado por Sumo Analytics permitió al minorista mejorar significativamente su planificación de demanda. El minorista pudo reducir su inventario mensual de 28 millones de euros a 16 millones de euros, lo que resultó en un ahorro de costos significativo. También redujeron la falta de existencias, lo que mejoró la satisfacción del cliente y aumentó las ventas.
El método de pronóstico impulsado por IA proporcionó al minorista pronósticos de demanda más precisos y detallados, lo que les permitió optimizar sus niveles de inventario y reducir el desperdicio. El minorista también pudo identificar tendencias y patrones en el comportamiento del cliente y ajustar sus estrategias de marketing y precios en consecuencia.
En conclusión, un pronóstico de demanda preciso es fundamental para el éxito de los minoristas en la industria minorista altamente competitiva y en constante cambio. El método de pronóstico avanzado impulsado por IA de Sumo Analytics ofrece a los minoristas la capacidad de analizar una amplia gama de fuentes de datos y predecir la demanda futura con alta precisión. Este estudio de caso demuestra el impacto significativo que un pronóstico preciso puede tener en los niveles de inventario, costos y satisfacción del
Sumo Analytics es un laboratorio de investigación especializado en inteligencia artificial que se dedica a la investigación y desarrollo pionero en tecnología de pronóstico de demanda impulsada por IA. Nuestro enfoque innovador en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos nos permite brindar soluciones de vanguardia en planificación de demanda. Esta tecnología está ayudando a los minoristas a optimizar su planificación de demanda, permitiéndoles reducir costos, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar las ventas.