Previsión probabilística de promociones
Sin embargo, mientras casi cada minorista tiene su cuota de promociones, y mientras casi todos los proveedores de previsión aseguran brindar soporte total para el manejo de promociones, la realidad es que casi todas las soluciones de previsión que existen están lejos de ser satisfactorias en este aspecto. Peor aún, nuestra experiencia indica que la mayoría de dichas soluciones en realidad logran resultados peores, en cuanto a precisión de previsión se refiere, que si se usara el enfoque ingenuo que consiste en simplemente ignorar las promociones por completo.
Lo que hace que las promociones sean tan desafiantes es el grado de incertidumbre que se observa rutinariamente al trabajar con promociones. Desde la perspectiva clásica de previsión, que sólo considera la demanda futura media o mediana, esta incertidumbre extra es muy perjudicial para el proceso de previsión. De hecho, los resultados numéricos de tales soluciones de previsión son tan poco fiables que no ofrecen ninguna opción razonable para utilizar sus cifras en la optimización de la supply chain.
Sin embargo, en Lokad, a lo largo de los años, nos hemos vuelto bastante buenos para lidiar con futuros inciertos. En particular, con nuestro motor probabilístico de cuarta generación, ahora tenemos la tecnología que está completamente orientada hacia la cuantificación precisa de situaciones muy inciertas. La perspectiva probabilística no elimina la incertidumbre; en cambio, en lugar de descartar el caso por completo, proporciona un análisis cuantitativo preciso del alcance de dicha incertidumbre.
Nuestro motor de previsión probabilística ha sido recientemente mejorado para poder soportar promociones de forma nativa. Cuando se proporcionan datos promocionales a Lokad, esperamos que tanto las promociones pasadas como las futuras sean marcadas como tales. Las promociones pasadas se utilizan para evaluar el incremento cuantitativo, así como para incorporar correctamente las distorsiones de demanda introducidas por las propias promociones. Las promociones futuras se utilizan para anticipar el incremento de la demanda y ajustar las previsiones en consecuencia.
A diferencia de la mayoría de las soluciones clásicas de previsión, nuestro motor de previsión no espera que los datos históricos sean “limpiados” de los picos promocionales de ninguna manera. De hecho, nadie sabrá con certeza lo que habría pasado si no se hubiera realizado una promoción.
Finalmente, independientemente de la cantidad de machine learning y de esfuerzos estadísticos avanzados que Lokad es capaz de ofrecer para la previsión de promociones, una cuidadosa preparación de datos sigue siendo tan crítica como siempre. Las previsiones de promociones end-to-end están completamente soportadas como parte de nuestro paquete de inventory optimization as a service.
