Predicción de demanda: qué es y cómo ayuda la inteligencia artificial
La idea de poder realizar una predicción de demanda antes de comenzar con una negociación, suele ser uno de los ámbitos más soñados entre los comerciantes en el mundo.
Con solo imaginar todos los resultados que se obtendrán, únicamente por poder saber cuántos productos venderán, significa una ventaja gigantesca a lado de cualquier otra.
Desde el inicio de la digitalización del mercado, son más las innovaciones que ingresan en el comercio con el fin de optimizar el mercado financiero, empujándolo a la cima.
Por ello, ventajas como la predicción de demanda, han dejado de parecer una fantasía para ser un factor tangible a tomar en cuenta antes de comenzar con tu negocio.
Sin embargo, son muchos los procesos que influyen para que este factor salga a la luz. Además, como cualquier otro tipo de estrategia financiera, es primordial conocer todo al respecto, para comenzar a aplicarla.
Si estás interesado en saber de qué trata la predicción de demanda, te invitamos a leer el siguiente artículo.
¿Qué es la predicción de demanda?
La función principal de una empresa, siempre es la producción de un artículo o servicio que será utilizado por consumidores. La desventaja de ello radica en que, los dueños de comercios no pueden predecir el futuro de sus ventas. Porque, de ser así, convertirse en millonario sería una tarea sencilla.
Aun así, en los últimos años se han comenzado a aplicar diversos métodos para intentar reducir el porcentaje de riesgo a la hora de una venta.
A partir de esa necesidad, apareció la predicción de demanda. Un estudio de múltiples datos, con el fin de encontrar un estimado numérico de cómo será la aceptación del nuevo producto que vendas en el mercado y qué tanto será consumido.
Pero esto, no resulta una tarea fácil, ya que es necesario aplicar estrategias estadísticas y de análisis de datos para poder estimar la cantidad de demanda que recibirá un producto en el mercado.
Normalmente, un contador tardaría mucho tiempo intentando encontrar la estadística de predicción de demanda. Ahora, las nuevas tecnologías de inteligencia artificial son capaces de llevar a cabo esta tarea.
Además, dependiendo de la disponibilidad de datos se podrán dividir en diversos tipos. Cada uno con orígenes distintos, pero con iguales finalidades, siendo más fácil encontrar la que más te convenga.
Predicción de demanda de tipo cualitativa
Para poder explicar todos los tipos de predicción de demanda, es necesario que conozcas desde los menos a los más exactos. Pero todo ello, dependerá de la cantidad de datos disponibles para usarse en la estadística.
La predicción, de tipo cualitativa, tiene como objetivo encontrar un estimado de la demanda que obtendrá un producto nuevo en el mercado.
Se utiliza para los momentos en los que no están disponibles datos históricos o en poca cantidad. Por ejemplo, el caso de las ventas innovadoras, en las que se inicia por primera vez el comercio de esta.
Cuando eres pionero en una nueva rama de comercio, es normal sentirse asustado, debido a que, no tienes una forma de estimar como será recibido basándose en situaciones pasadas. No obstante, ahora que existe la predicción cualitativa, las dudas se acabaron.
¿Cómo funciona la predicción de tipo cualitativa?
Al no tener la disponibilidad de antecedentes de ventas, suele ser más complicado transformar los datos en una predicción de demanda de buena calidad.
Pero esto, no significa que sea imposible. Cuando se busca iniciar con el procedimiento de una predicción de tipo cualitativa se toman muchos factores en cuenta, principalmente la opinión de expertos sobre ventas.
Un experto tendrá la posibilidad de decirte si tu producto llama la suficiente atención como para ser comprado, o solo será algo que se mantendrá almacenado en depósito.
A su vez, estudiar el mercado sobre la rama del producto que deseas vender es muy importante, porque si tu intención es vender una nueva tecnología, necesitas conocer qué tanta receptividad tiene tu público al respecto.
Para finalizar, evaluaciones comparativas con proyectos bastante parecidos al tuyo será de gran ayuda, si ellos ya comenzaron a vender.
Análisis de series temporales para la predicción de demanda
En los casos donde tu producto ya ha sido vendido con anterioridad, se puede utilizar este tipo de predicción de demanda, basándose en los antecedentes históricos de ventas. Datos como qué tanto se vendió, cuánto se tardó en venderse todo, en que sitios se vende más, son importantes para conseguir una predicción más exacta.
Predicción de demanda con modelos causales
Los modelos causales son considerados los más exactos, debido a que, abarcan mayor cantidad de factores que son capaces de afectar las estadísticas de demanda de un producto. Se puede considerar como una unión entre los análisis de series temporales y la de tipo cualitativa.
Siendo así, un estudio primordial antes de llevar a cabo la venta de algún producto del que, no estés tan seguro de qué tan bien recibido será por los consumidores. Toman como factores, antecedentes históricos, opiniones de expertos, receptividad de la publicidad, inversión en marketing, entre otros valores.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a llevar a cabo la predicción de demanda?
La inteligencia artificial ha sido el principal pilar para poder llevar a cabo cientos de proyectos en los últimos años. A medida que más se desarrolla, son mayores las funciones que se les exige.
La predicción de demanda, no escapa de esta realidad, puesto que, recientemente, se ha comenzado a utilizar la inteligencia artificial para llevarla a cabo.
El apoyo a la inteligencia artificial por parte de las empresas se debe a sus cualidades positivas. Los sistemas de IA y deep learning nunca descansan, son más precisos y rápidos que los humanos, lo que significa que no habrá excusas para no completar las tareas. Además, la IA elimina el margen de error humano.
Sin embargo, siempre es bueno informarse muy bien antes de aplicar una IA en tu empresa. Conoce nuestra solución de Analítica y Exploración del Dato y optimiza el desarrollo de procesos y aplicativos basados en el dato.