8 March, 2019

Demand prediction

La revolución digital está transformando las empresas y los procedimientos que utilizan para su gestión. La Analítica Avanzada de datos y la Inteligencia Artificial se están convirtiendo en herramientas clave de negocio, gracias a las cuales las compañías incrementan su productividad, afianzan sus mercados y se sitúan por delante de sus competidores.

Es fundamental que los métodos de predicción de la demanda sean eficientes, poco costosos, precisos y adaptables al comportamiento del mercado. Todos estos requisitos pueden ser cubiertos en los modelos analíticos.

Las soluciones basadas en los modelos de analítica predictiva son una herramienta clave para anticiparse al futuro y elegir el mejor camino a seguir. Así, se logra una mayor eficiencia en los distintos departamentos y procesos, y se disminuyen los riesgos operativos de la compañía.

Las ventajas del uso de los métodos de previsión de la demanda son numerosas:

-Diseñar la oferta a medida, basándose en los hábitos de compra del consumidor.

-Perfeccionar la gestión de inventario, aumentando los índices de rotación y rebajando los costes de almacenamiento.

-Anticipar el estado del siguiente flujo de caja. Esto supone que las compañías pueden confeccionar sus presupuestos con mayor exactitud para hacer frente a los pagos a proveedores y otros costes operacionales.

-Conocer cuándo es necesario ampliar la plantilla y otros activos para mantener el funcionamiento durante los incrementos de producción.

-Adelantarse a las posibles averías de los equipos, tomando en cuenta datos sobre su actividad, así se pueden organizar previamente los mantenimientos de maquinaria.

– Detectar actuaciones o movimientos fraudulentos e impagos antes de que sucedan para poner en marcha procedimientos que lo impidan o lo atenúen.

Given the uncertainty of current markets, large companies have been forced to use different techniques to reduce this to the lowest possible levels s, among all these techniques we find the use of different predictive algorithms for the realization of statistical models that help the company in achieving the objectives.

By means of demand prediction models the company is able to stop a more precise forecast of the sales levels that it will be able to reach with a certain product and thus be able to adjust the different production processes with what will obtain a significant reduction of costs , another important section that is obtained with this model is the management of the stock which is one of the great objectives of the big companies of sectors as the retail since the existence of a too high stock or too low supposes big costs for the company.

Medium and long term demand predictive models deal with more general aspects since their impact on a company is greater and for its development will be necessary to have a large historical data. On the other hand short-term models tend to be more precise since the factors affecting demand change constantly and by shortening these times it will be easier to anticipate and adapt to them.

The most important points at the time of realizing a model of prediction of demand are:

Determine in an appropriate manner what the objective of the project is.

Measure the period of time that will be taken for the realization of the model.

Determine the best predictive model (qualitative, quantitative).

Determine the best data sources for model realization.

Determine the best data sources for model realization.


Generally these models are carried out quantitatively with historical data and the resulting value is adjusted according to the company's business vision.

Among these models we can emphasize models of prediction of escape of clients, models of prediction of potential clients, models of prediction of satisfaction of the client with the company and models of prediction of demand, this last one is having a great boom in the last years due to its great variety of applications.

If you want to know how demand prediction models can help your business write us and we will advise you personally.