¿Está su empresa luchando con la previsión de demanda inexacta?

La previsión de la demanda es uno de los mayores retos que enfrentan los minoristas hoy en día. En un mercado en constante cambio, predecir con precisión lo que los consumidores comprarán, cuándo lo harán y en qué cantidad se ha vuelto una tarea extremadamente compleja. Sin embargo, esta inexactitud en las previsiones puede tener efectos devastadores en la rentabilidad y la satisfacción del cliente. Entonces, ¿cómo pueden las empresas superar este desafío y anticiparse a las necesidades del consumidor?

El Dolor de la Previsión de Demanda: ¿Por qué es tan desafiante?

Los minoristas tradicionales dependen en gran medida de métodos históricos para prever la demanda. Sin embargo, estos métodos a menudo no logran capturar las variables dinámicas y complejas que influyen en las decisiones de compra de los consumidores. Entre los problemas más comunes se encuentran:

1. Falta de Precisión en los Modelos Tradicionales: Las técnicas de previsión tradicionales basadas en datos históricos a menudo no consideran variables externas importantes, como el comportamiento estacional, las tendencias del mercado, o las fluctuaciones repentinas de la demanda, lo que puede llevar a previsiones erróneas.

2. Sobreproducción o Subproducción: Cuando las previsiones son inexactas, los minoristas pueden encontrarse con exceso de inventario, lo que lleva a costos de almacenamiento elevados, o con escasez de productos, lo que resulta en ventas perdidas y clientes insatisfechos.

3. Impacto en la Rentabilidad y la Sostenibilidad: Las previsiones inexactas pueden generar costos innecesarios, como el desperdicio de productos no vendidos, y dificultan la planificación eficiente de los recursos. Además, las empresas deben invertir capital en productos que no se venderán, afectando la rentabilidad.

4. Falta de Adaptabilidad a Cambios Rápidos: Los métodos tradicionales no siempre pueden adaptarse rápidamente a los cambios en las preferencias del consumidor, el entorno competitivo o situaciones de disrupción en la cadena de suministro, lo que hace que las empresas pierdan oportunidades valiosas.

Cómo la Inteligencia Artificial y las Soluciones de SAP Transforman la Previsión de Demanda

El uso de inteligencia artificial y soluciones avanzadas de SAP ofrece una forma de superar estos problemas. Al aprovechar los datos en tiempo real y los algoritmos predictivos, las empresas pueden mejorar significativamente la precisión de sus previsiones y adaptarse rápidamente a las condiciones del mercado.

1. Modelos Predictivos Impulsados por IA: La IA permite crear modelos predictivos más sofisticados, utilizando una variedad de fuentes de datos, como estacionalidad, preferencias de clientes, eventos imprevistos y comportamientos pasados. Estos modelos pueden prever la demanda con mayor precisión, incluso en situaciones de alta incertidumbre.

2. Mejora de la Precisión de las Previsiones: Con la integración de SAP y la IA, las empresas pueden generar previsiones más precisas, que consideran factores que los modelos tradicionales no abordan. Esto ayuda a reducir el exceso de inventario y la escasez de productos, asegurando que los minoristas estén mejor preparados para satisfacer la demanda de los clientes.

3. Optimización de la Colaboración con Proveedores: Una previsión más precisa también mejora la colaboración con los proveedores. Los minoristas pueden compartir previsiones más confiables, lo que les permite optimizar los fondos comerciales y anticiparse a los cambios en la demanda, creando relaciones más efectivas con sus socios.

4. Reducción de Desperdicios y Costos: Al evitar la sobreproducción o subproducción, las empresas pueden reducir el desperdicio y optimizar el uso de sus recursos. Esto también reduce los costos asociados con la eliminación de inventario no vendido, lo que contribuye a una mayor sostenibilidad en el negocio.

5. Agilidad para Adaptarse a Nuevas Condiciones: La IA permite que las empresas ajusten rápidamente sus previsiones en función de los cambios en el mercado, las tendencias emergentes y otros factores. Esta adaptabilidad mejora la capacidad de la empresa para responder a los cambios rápidos en las preferencias de los consumidores.

¿Está su Empresa Preparada para Mejorar la Precisión de la Previsión de Demanda?

La previsión de demanda inexacta es un desafío importante que afecta tanto a la rentabilidad como a la eficiencia operativa. Afortunadamente, la integración de IA y las soluciones avanzadas de SAP proporcionan una forma eficaz de mejorar la precisión de las previsiones y optimizar la gestión del inventario.

En Entaeh, contamos con la experiencia y las soluciones necesarias para ayudar a su empresa a mejorar la previsión de demanda y superar los desafíos relacionados con la gestión de inventarios. Agende una reunión con uno de nuestros expertos para explorar cómo podemos ayudarle a transformar sus procesos y garantizar una mayor eficiencia operativa. ¡Estamos listos para ayudarle a anticiparse a las necesidades del mercado y llevar su empresa al siguiente nivel!