Cada SKU recibe una previsión para los periodos con los que planificas, construida a partir de un historial de ventas limpio, la estacionalidad, el calendario de precios y promociones y los plazos de proveedor. Los productos de baja rotación se tratan con reglas en lugar de precisión fingida, las roturas de stock se tratan como demanda censurada y no como demanda cero, y cada previsión lleva un rango de error para que el planificador sepa de qué números fiarse.
Una media móvil de tres meses es ciega a la estacionalidad, a las promociones y a la tendencia a la vez. Se equivoca en una dirección previsible cada trimestre, y todos lo compensan con un ajuste a ojo que nadie registra.
Una semana sin existencias se lee como una semana sin demanda. Entrena cualquier cosa con eso y subestimará con toda confianza justo los productos que mejor se venden.
Se hace el plan, ocurre la realidad y nunca se comparan. Sin un número de error no hay forma de saber si el proceso nuevo es mejor que la hoja de cálculo vieja.
Roturas de stock marcadas como censuradas, promociones y cambios de precio señalados, eventos puntuales separados del patrón, devoluciones netas. Es trabajo poco vistoso y decide el techo de todo lo que viene después.
Estacionalidad, efectos de día de la semana y festivos, calendario promocional, precio, canibalización por lanzamientos y factores externos donde ayudan de verdad, no donde quedan impresionantes.
Los productos de alta rotación llevan modelos estadísticos y de boosting; los intermitentes y lentos, métodos para demanda dispersa o reglas explícitas. Fingir que un modelo predice un artículo que se vende cuatro veces al año es la forma segura de perder la confianza.
La precisión se mide sobre periodos reservados y se compara con tu método actual, por clase de SKU. Publicamos dónde la previsión es fiable y dónde no antes de que nadie planifique con ella.
Las previsiones llegan a tu herramienta de planificación o a tu ERP con un campo de ajuste y un motivo. Los ajustes manuales quedan registrados, así que en un trimestre se ve dónde es mejor el modelo y dónde el planificador.
Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.
Depende de tu patrón de demanda, y quien dé un porcentaje antes de ver tus datos está adivinando. Publicamos el error por clase de SKU contra tu método actual sobre un periodo reservado, antes de que planifiques con él.
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