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.
Antecedentes:
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.
Solución:
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.
Resultados:
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.
Conclusión:
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.