Ancho vs Profundidad, Gira tus pronósticos de ventas 90 grados
Ya hemos discutido por qué a Lokad no le importaba mucho pronosticar comida china en lugar de bebidas de un bar deportivo. Otra forma de pensar en nuestra tecnología consiste en girar tus pronósticos de ventas 90 grados.
Observamos que un producto de consumo tiene, en promedio, 3 años de ciclo de vida. Esto significa que, en promedio, la cantidad de datos disponibles para cada producto es de aproximadamente 18 meses. Cuando observamos el historial de ventas con una agregación mensual, 18 meses de datos significan 18 puntos.
Con 18 puntos de datos, no importa cuán inteligente o avanzada sea tu teoría de pronóstico, no puedes hacer mucho simplemente porque enfrentamos una falta total de datos para realizar cualquier análisis estadístico robusto. Con 18 puntos, incluso un patrón que obviamente tiene estacionalidad se convierte en un desafío de observar porque ni siquiera tenemos 2 observaciones estacionales completas.
Tu experiencia puede variar de una industria a otra, pero a menos que tus productos permanezcan en el mercado durante décadas, es muy probable que te enfrentes a este problema.
Como consecuencia directa, las herramientas de pronóstico clásicas requieren que los estadísticos ajusten los modelos de pronóstico para cada producto individual porque ningún modelo estadístico no trivial puede ajustarse de manera robusta con solo 18 puntos como datos de entrada.
Sin embargo, Lokad no requiere ningún estadístico, y la magia radica en la rotación de 90 grados: nuestros modelos no iteran sobre los datos de una sola serie de tiempo a la vez, sino contra todas las series de tiempo a la vez. Por lo tanto, tenemos muchos más datos de entrada disponibles y, en consecuencia, podemos tener éxito con modelos bastante avanzados.
Este enfoque es simplemente sentido común: si quieres pronosticar la estacionalidad de tu nueva barra de chocolate, la estacionalidad de las otras barras de chocolate parece ser un buen candidato. ¿Por qué tratar cada barra de chocolate en estricto aislamiento de las demás?
Sin embargo, desde una perspectiva computacional, el problema se ha vuelto mucho más difícil: si tienes 10,000 SKU, el número de asociaciones entre dos SKU es aproximadamente de 100 millones (y 10,000 SKU no es en absoluto un número grande). Ahí es precisamente donde la computación en la nube entra en juego: incluso si tus algoritmos están bien diseñados para no sufrir una complejidad cuadrática estricta, aún necesitarás una gran cantidad de potencia de procesamiento. La nube simplemente hace que esta potencia de procesamiento esté disponible bajo demanda a un precio muy bajo.
Sin la nube, simplemente no es posible ofrecer este tipo de tecnología.
