En este artículo hablaremos de qué es machine learning y cómo, a través de la inteligencia artificial, puede ayudar a las empresas en la previsión de la demanda para mejorar diversos procesos y operaciones.
¿Pueden los datos ayudarnos a hacer una previsión de la demanda?
Cada vez más organizaciones son conscientes de que los datos que almacenan a diario se pueden explotar para obtener un conocimiento aplicable para la mejora de su negocio.
Existen sectores que, debido a su naturaleza, generan un volumen de datos mucho mayor que otros, y es allí donde un análisis avanzado de dichos datos reportará un mayor beneficio y permitirá la creación de estrategias corporativas enfocadas a su público objetivo. En estos casos, la tecnología machine learning es crucial para explotar el verdadero valor de los datos.
¿Para qué es importante una previsión de la demanda eficiente?
Para muchos sectores, una previsión de la demanda exitosa es imprescindible para habilitar una correcta planificación para lograr una operativa fluida y un incremento del margen operativo. Entre otras cosas, una previsión de la demanda de alta precisión permite conocer la cantidad y tipología de productos que se requerirán en cada ubicación, posibilita una correcta gestión de stocks y empleados en tiendas, y habilita la predicción de la ocupación de cada canal de distribución, entre otros aspectos.
A la hora de prever la demanda, son tantas las variables que se deben tener en cuenta que resulta imposible para un ser humano considerarlas todas a la vez. Es en este punto donde la inteligencia artificial, a través de machine learning, aporta todo su potencial, pues es capaz de procesar una gran variedad de factores y relaciones que afectan al proceso y el peso que tiene cada uno de ellos en el resultado final.
¿Qué es machine learning?
Machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial que habilita el aprendizaje automático.
Los algoritmos de machine learning son capaces de aprender automáticamente buscando patrones en los datos, y de este modo, logran identificar los factores que más influyen en el resultado final. Así, mediante la comprensión de los datos del pasado (cuantos más datos, mejor) es capaz de realizar pronósticos para el futuro que permitan a las organizaciones tomar mejores decisiones.
¿Cuál es la relación entre machine learning y la previsión de la demanda?
Los algoritmos de machine learning posibilitan que, al pronóstico emitido, se le pueda incorporar una gran variedad de factores y relaciones que afectan a la demanda a diario.
En materia de previsión de demanda, machine learning es capaz de tener en cuenta:
1. Acciones estratégicas de la empresa
Son diseñadas para captar la atención del consumidor como promociones, cambios de precio, cambios en los displays de las tiendas, etc.
Machine learning habilita el análisis de la elasticidad del precio permitiendo realizar previsiones de la demanda de un determinado producto ante distintos niveles de precios, lo que es tremendamente valioso para determinar los precios óptimos para las promociones, rebajas o liquidaciones de stock.
Con el uso de machine learning se pueden realizar análisis de escenarios (what if) con el objetivo de predecir con precisión el impacto de las promociones teniendo en cuenta tantas variables como tengamos controladas: campañas de marketing llevadas a cabo, posicionamiento en tienda, tipo de promoción o reducciones de precio, por ejemplo.
Machine learning también es de gran ayuda para modelar con precisión los efectos de canibalización que pueden ser consecuencia de los cambios de precio o promociones. Iterar manualmente para hacer pronósticos para todos los productos que pueden ser canibalizados sería una labor demasiado tediosa; sin embargo, resulta muy factible resolver este problema utilizando la capacidad de los algoritmos de inteligencia artificial que pueden identificar patrones y ajustar pronósticos acordes a estos.
Recurrencia en los patrones de demanda
Existen productos claramente estacionarios cuya demanda aumenta o se reduce considerablemente en cierta época del año, día de la semana, temporadas o estación.
2. Circunstancias externas
Estos cambios son ajenos al control de la empresa, tales como eventos locales, aperturas o cierres de una tienda de la competencia en el mismo barrio, e incluso la meteorología.
Los algoritmos de machine learning pueden detectar automáticamente la relación entre estos eventos y el impacto en las ventas, puesto que mapean dichas relaciones a un nivel granular. Son muchos los tipos de datos adicionales que permiten aumentar el número de variables que tienen en cuenta los modelos de machine learning para hacer sus predicciones; cuanto mayor sea el número de variables relevantes que el modelo tiene en cuenta, mejor será el resultado de su predicción.
3. Causas desconocidas
Estos son cambios en la demanda sobre los que no disponemos de datos.
Es común que las empresas tengan detectadas muchas variables que afectan directa o indirectamente a la demanda de sus productos o servicios. Sin embargo, existen otras que pueden afectar a la demanda y la empresa no es consciente de ello, y por lo tanto no está haciendo una medición y recopilación de datos al respecto.
Machine learning puede ayudar también a ajustar los pronósticos incluso en aquellas situaciones donde los factores afectantes, ya sean internos o externos, sean desconocidos.
Un ejemplo de esto puede ser la apertura de una nueva instalación de un competidor directo que acapare parte de nuestra cuota de mercado. Lamentablemente, los datos sobre el factor que causa este cambio es muy improbable que queden registrados en nuestros sistemas, puesto que es un hecho totalmente ajeno a nuestro control.
Los algoritmos de machine learning proponen un punto de cambio en el modelo del pronóstico para, de allí en adelante, aumentar su confianza en los datos más recientes acomodándose al cambio ocurrido. De este modo, los pronósticos se adaptan de manera rápida y eficiente, pues el algoritmo se ha dado cuenta de que ha habido un hecho (desconocido para él) que ha causado que la demanda fluctúe en un nuevo nivel.
¿Machine learning es siempre útil para realizar una previsión de la demanda?
Hay ocasiones en las que utilizar machine learning no nos traerá grandes beneficios. Por ejemplo, cuando no disponemos de una cantidad de datos suficiente o la cantidad de variables aleatorias o no controladas excede fuertemente aquellas sobre las que se tiene un buen registro de datos, es probable que las variables controladas no sean lo suficientemente explicativas acerca del proceso que deseamos predecir.
Esto suele suceder con productos de los que disponemos de un menor número de registros, bien sea porque son más novedosos, porque tienen un volumen de ventas bajo o por cualquier otro motivo. Para estos productos, se corre el riesgo de sobreajustar el modelo, lo que implica que el algoritmo se ha especializado en exceso en los casos que conoce y hará previsiones de muy baja calidad para aquellas situaciones que le son desconocidas: ha memorizado los casos particulares en vez de encontrar el patrón principal. Esta situación implica un mal uso de machine learning, puesto que no nos ayuda en nuestro objetivo de previsión a futuro para poder planificar.
¿En qué otras áreas de una empresa puede aportar valor machine learning?
La previsión de la demanda es solo una de las áreas en donde la inteligencia artificial aporta valor.
En su afán de búsqueda de la optimización de los recursos y lograr la excelencia en sus operaciones, las empresas más avanzadas están aplicando la inteligencia artificial a todos los departamentos y áreas: desde el marketing y las ventas hasta la las compras y almacenaje, pasando departamentos como los de planeación, producción y dirección, entre otros.
Machine learning y previsión de la demanda: una conclusión.
Podemos afirmar que machine learning es una herramienta que tiene el potencial de aportar valor y agilizar y perfeccionar procesos corporativos si se utiliza correcta y estratégicamente. Si las empresas se comprometen al uso y aplicación de las nuevas tecnologías a sus operaciones, podrán sacar grandes ventajas y, por consiguiente, aumentar su rentabilidad.
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