La previsión de la demanda no es una aspiración, sino una realidad operativa. Las empresas que lideran el mercado ya han integrado herramientas avanzadas de analítica predictiva en sus procesos diarios, conectando datos de tiendas físicas y online para optimizar sus decisiones de negocio. 

Según un artículo de McKinsey, las empresas que implementan análisis predictivo han logrado mejorar la precisión de sus previsiones de demanda en un 10% al 20% en comparación con los métodos tradicionales. Este avance no solo optimiza la gestión de inventarios, sino que también permite una experiencia del cliente más consistente y personalizada. 

La previsión de la demanda como realidad clave 

La previsión de la demanda ya no es algo que «se debería hacer»; es una necesidad operativa diaria. Las empresas enfrentan el reto de conectar datos fragmentados entre tiendas físicas, plataformas de ecommerce y marketplaces. Sin una visión unificada, los riesgos de sobreabastecimiento o desabastecimiento se disparan, generando pérdidas y afectando la experiencia del cliente. 

Las empresas que adoptan estrategias de analítica predictiva pueden: 

  • Alinear inventarios a la demanda real: Analizar patrones de compra en tiempo real para evitar costes asociados a excesos o roturas de stock. 
  • Conectar canales físicos y digitales: Ofrecer a los clientes productos disponibles tanto en tiendas físicas como online, reduciendo fricciones en su experiencia y asegurando ascpectos como que un pico de venta de un canal/tienda no supone el desabastecimiento de otro. 
  • Adaptarse a las tendencias locales: Para que la predicción realmente refleje la naturaleza de venta es necesario segmentar los modelos para diferentes tipología de ciudades, tiendas clientes o familias de productos.  

El impacto de conectar datos en retail 

Una de las principales barreras en retail es el silos de información. Muchas empresas siguen trabajando con sistemas desconectados, donde los datos de las tiendas físicas no están sincronizados con los del ecommerce. Esto genera decisiones inconsistentes y dificulta prever el comportamiento del consumidor de forma precisa. 

Las plataformas de analítica predictiva ofrecen la capacidad de unificar estas fuentes de datos, identificando patrones que serían imposibles de detectar de otra manera. Por ejemplo: 

  • Optimización de la logística: Ajustar el inventario por ubicación en función de la demanda local y el historial de ventas. Reducir tiempos de entrega al prever la demanda por región y categoría de producto. 
  • Campañas promocionales segmentadas: Personalizar promociones basadas en las tendencias de compra de cada canal.  
  • Precios  y catálogo dinámicos en el canal online:  Ajustar precios y catálogo de productos de manera dinámica con el objetivo de poder dar mejores ofertas para productos en stockage o no ofrecer productos que podrían desabastecer el suministro a las tiendas físicas. 

Las tecnológias que están marcando la diferencia 

El uso de herramientas como el aprendizaje automático (machine learning) permite construir modelos que predicen la demanda con una precisión sorprendente. Tecnologías como: 

  • Modelos de series temporales avanzados: Utilizados para prever fluctuaciones estacionales. 
  • Integración de Big Data: Conectando millones de datos transaccionales y de cliente. 
  • IA generativa: permite mejorar los modelos de series temporales pudiendo incluir en el modelo datos de carácter no estructurado y/o tomando decisiones de manera autónoma por medio de agentes. 

Según Gartner, para 2027, el 70% de los minoristas grandes implementarán soluciones de IA en sus estrategias de planificación de la demanda, lo que demuestra que el futuro del retail estará completamente impulsado por datos.  

El camino hacia el éxito en retail 

Para que la analítica predictiva funcione, las empresas necesitan invertir en sistemas que permitan: 

  • Conexión de datos en tiempo real:  Con el objetivo de que los modelos puedan reaprender nuevos comportamientos y lidiar con datos faltantes o datos erroneos sin que eso afecte negativamente al negocio. 
  • Activación del dato:  de manera que la predicción no se quede en un dashboard informacional sino que sea capaz de activar procesos de negocio y esté integrado en herramientas coorporativas 
  • Medición constante: Implementar KPIs claros para evaluar el impacto de las decisiones basadas en analítica más allá de simplemente la precisión o accuracy de un modelo 

Las empresas que aún no han implementado soluciones de analítica predictiva tienen una oportunidad significativa para dar un salto competitivo. Adoptar estas herramientas no solo mejora la precisión en la previsión de la demanda, sino que también permite optimizar recursos, mejorar la experiencia del cliente y construir una estrategia basada en datos que impulse el crecimiento sostenido.