Modelo de previsión
Variables, periodicidad y horizonte que exige {obj}.
Agencia Data Analytics · D-016 · Predicción & Forecasting
Predicción de demanda y forecasting
Prever con error medido. Forecast de ventas, inventario y demanda por SKU, con intervalos, backtesting y reentrenamiento.
Una previsión sin error medido es una opinión con decimales.
Que es y para quien
Un forecast con su intervalo y su error medido.
Modelo, backtesting, intervalos, comparativa y reentrenamiento. Lee la guía completa de Data y Analisis para el contexto teórico.
Predecir es fácil si el histórico es limpio y la demanda tiene patrón; lo difícil es saber cuánto se equivoca el modelo y decirlo con el mismo peso que el número. Un forecast que se publica sin error medido se toma como verdad, y el día que falla la pérdida la asume el equipo de operaciones, que era quien tenía razón en dudar.
Va dirigido a empresas que compran, producen o planifican con previsión manual, o que ya tienen un forecast que nadie se cree. Entregamos el modelo de previsión por SKU y por período con sus variables, el backtesting sobre el histórico, el intervalo de confianza por predicción, la comparación con el método simple para demostrar que el modelo aporta, la alerta de desviación cuando la realidad se sale del rango y el calendario de reentrenamiento.
- Retail que repone existencias con la intuición.
- Ecommerce con roturas de existencias en los picos.
- Turismo que no sabe cuánto vender por temporada.
- Industria que planifica la producción a ciegas.
Que incluye
Seis piezas de una previsión utilizable.
Modelo, backtesting, intervalo, comparativa, alerta y reentrenamiento.
Backtesting
Validación sobre el histórico con su error real.
Intervalos de confianza
Rango esperado de cada predicción en {entregable}.
Comparativa con el método simple
Cuánto mejora el modelo frente a lo básico.
Alertas de desviación
Aviso cuando la realidad se sale del rango.
Reentrenamiento
Calendario y responsable de refrescar el modelo {plazo}.
Trazabilidad
Cada predicción dice cuánto se equivoca.
Del histórico al forecast, con el error medido y el intervalo a la vista.
- Variable objetivo, horizonte y periodicidad que exige la demanda que hay que prever para comprar
- Variables, modelo y versión usados en el forecast con su intervalo y su error
- Error, intervalo y desviacion por período
- Fecha de reentrenamiento en 5 semanas
Como funciona
El ciclo de un modelo en producción.
De los datos a la previsión útil.
-
01
Objetivo
Se define la demanda que hay que prever para comprar y el horizonte de predicción.
-
02
Datos
Se preparan las features que necesita el forecast con su intervalo y su error.
-
03
Modelo
Se entrena, se valida y se compara con la base.
-
04
Producción
Se publica la predicción con su intervalo.
-
05
Seguimiento
Se mide el error y se reentrena en 5 semanas.
Un forecast sin error medido no es una predicción: es una opinión con decimales.
Como trabajamos
De la intuición a la previsión con error conocido.
Objetivo, datos, modelo, producción y control.
-
Definición del objetivo
Qué se predice y para qué decisión.
-
Preparación de datos
Histórico limpio y features que requiere la demanda que hay que prever para comprar.
-
Modelado
Alternativas comparadas con backtesting.
-
Puesta en marcha
Predicción diaria con el forecast con su intervalo y su error y alertas.
-
Control del error
Error medio, deriva y reentrenamiento en 5 semanas.
Donde rinde
Tres previsiones que cambiaron la planificación.
El mismo trabajo sobre demandas con perfiles distintos.
Rotura de existencias en los picos de temporada.
Forecast por SKU: -35% de roturas y -22% de exceso.
Compras de reposición que llegaban tarde.
Previsión a 30 días: -31% de pedidos urgentes.
Alojamiento planificado con la media del año anterior.
Forecast por origen y fecha: +19% de ingresos por temporada.
Sectores
Donde ya lo hemos montado.
Ecommerce
SaaS B2B
Retail
Marketplace
Turismo
Finanzas
Salud
Formación
Inmobiliario
Media
Agencias
ONG
Nos hicieron publicar el intervalo junto con la cifra. Cuando dejamos de hacerlo, el equipo dejó de discutirla.
Iván R.
Director de Planificación
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 156+ opiniones.
¿Cuánto tarda en verse resultados?
De 4 a 6 semanas para el primer modelo con backtesting. Las previsiones se estabilizan en el segundo mes de producción.
¿Qué incluye exactamente?
Modelo de previsión por SKU y período, backtesting sobre histórico, intervalos de confianza, comparativa con el método simple, alertas de desviación y calendario de reentrenamiento.
¿Necesito algo previo?
Acceso al histórico de ventas o demanda con al menos dos años, al catálogo de productos y a los datos de promoción y rotura de existencias.
¿Cómo se mide el resultado?
Con el error medio de la previsión por período, el porcentaje de roturas de existencias evitadas, el exceso de inventario y el número de decisiones de compra tomadas con el forecast.
¿Cada cuánto se revisa?
Mensual, con reentrenamiento del modelo y revisión de la deriva del error.
¿La previsión necesita histórico largo?
Dos años es el mínimo razonable y cinco años el cómodo, porque los cambios de producto, de canal y de promoción dejan huella en la serie. Si solo hay un año, el modelo se apoya en patrones semanales y mensuales y funciona, pero hay que declararlo: con menos de dieciocho meses de histórico, cualquier previsión es una aproximación. Y si la demanda ha cambiado de forma estructural, el histórico viejo no ayuda: hay que empezar de nuevo.
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