Caso práctico
Analítica de operaciones
Predicción de demanda y ventas
¿Qué demanda cabe esperar y cómo convertir una previsión incierta en mejores decisiones?
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El reto de negocio
¿Qué demanda o ventas cabe esperar por periodo y unidad de decisión, y qué coste tienen los distintos errores?
Las previsiones informan stock, capacidad, presupuesto y personal. Una métrica media puede ocultar costes asimétricos e incertidumbre.
Preguntas clave de negocio
- ¿Qué decisión utilizará la previsión y con qué horizonte?
- ¿Qué patrones, eventos y restricciones explican la demanda?
- ¿Qué coste tienen el exceso y la falta de previsión?
Datos y evidencia
- Histórico con granularidad coherente.
- Calendario, estacionalidad, promociones y disponibilidad.
- Jerarquías de producto, ubicación y canal.
- Cambios operativos y factores externos.
Cómo lo abordaría
- Definir horizonte, granularidad y decisión.
- Crear baselines y validación temporal rolling.
- Comparar modelos por segmentos.
- Generar intervalos y traducir errores a costes.
Qué recibirías
- Forecast y baseline por horizonte relevante.
- Intervalos de incertidumbre y escenarios.
- Diagnóstico de error, sesgo y segmentos difíciles.
- Recomendaciones para stock, capacidad o planificación.
Del análisis a la acción
Ejemplo ilustrativo: Una previsión es una distribución de resultados posibles, no una cifra segura. Inputs planificados no prueban su efecto causal histórico.
- Vincular stock o capacidad a la incertidumbre.
- Priorizar revisión donde el riesgo sea mayor.
- Monitorizar sesgo y degradación.
Cómo medir el éxito
- MAE/WAPE y sesgo por horizonte.
- Cobertura de intervalos.
- Coste operativo y valor frente al baseline.
Otros enfoques a considerar
Métodos naïve y ETS pueden superar modelos complejos; regresión, árboles o modelos jerárquicos aportan valor cuando existen buenos drivers.