Forecasting en general es una previsión o pronóstico que podremos obtener de cualquier tipo de información. Podría aplicarse a asuntos tan diversos como la cotización en bolsa, el tiempo o los resultados deportivos. Por supuesto, también es posible y muy habitual realizar el forecasting de ventas, de modo que las empresas pueden predecir, con mayor o menor acierto, la marcha de las ventas de un comercio, y así estar preparados para las necesidades en un futuro a corto y medio plazo.
Por supuesto, el forecasting de ventas se puede realizar por medio de diversos factores y es algo que cualquier comercio debe estimar en su día a día para una correcta marcha y la optimización de la inversión. Un gestor con experiencia es posible que sea capaz de predecir correctamente las ventas, teniendo en cuenta su sentido común y la marcha de años anteriores en las diversas temporadas. Sin embargo, con la ayuda de Machine Learning podemos obtener unos datos todavía más apurados, que consigan una exactitud mayor sobre el pronóstico.
Por qué es importante realizar el forecast de ventas
La realización de las previsiones de ventas sirven para optimizar el desempeño de cualquier comercio y es clave para alcanzar una mejor rentabilidad y reducir los riesgos. De cara a los clientes es importante porque permite ofrecerles aquello que quieren consumir específicamente, lo que aumentará la tasa de conversión de ventas de los comercios. Pero además, con una correcta planificación en función del forecast de ventas, podemos reducir los costes de los productos más relevantes en una temporada y organizar mejor los pedidos para conseguir mantener un stock suficiente en el momento que más se necesita.
Por supuesto, también es un factor muy relevante para destacarnos entre la competencia, ya que nos permitirá ofrecer productos o servicios más demandados a mejores precios, adelantándonos a otros competidores.
Cómo el Machine Learning puede ayudar al forecasting de ventas
Como hemos dicho anteriormente, cualquier persona en base a su experiencia puede deducir y realizar ciertas previsiones de ventas, sin embargo, con los convenientes datos el forecasting de ventas puede ser mucho más preciso si nos ayudamos de procesos informáticos.
Las estrategias de Machine Learning resultan especialmente relevantes para esta previsión, ya que son capaces de medir en base a datos reales del histórico de un comercio, de años anteriores, a la vez que es capaz de analizar la tendencia de ventas que está produciéndose sobre determinados tipos de productos.
Todo sistema de Machine Learning requiere datos para el aprendizaje de la máquina. En este caso los datos que debe manejar son los históricos de ventas de años anteriores, así como de los meses más recientes, a fin de calcular la tendencia. Gracias a la potencia de las máquinas, el forecasting de ventas puede incluir los datos de una o varias sucursales y combinarlos de una manera precisa. También será sencillo segmentar de una manera automática por departamentos o tipos de producto.
Una vez alimentado el sistema, los sistemas de Machine Learning serán capaces de calcular el forecast de ventas de una manera mucho más rápida y precisa, además de una completa objetividad.
Plataformas para Machine Learning y forecast de ventas
Hay dos lenguajes de programación utilizados comúnmente para implementar procesos de Machine Learning. Python sin duda es el más usado, pero también destaca el lenguaje R. Esto es debido a las características de los lenguajes, pero también a las bibliotecas de código especializadas en Machine Learning, como Scikit-learn, que explicamos a usar de manera práctica recientemente en este blog.
Para implementar de manera cómoda los sistemas de Machine Learning disponemos además de plataformas como JupyterLab o RStudio, que ofrecen un software con interfaz web que concentra de una manera centralizada todos los procesos necesarios para el desarrollo y ejecución de los programas, así como la manipulación de fuentes de datos.
Estas completas plataformas, unidas a las características actuales del Cloud Computing, permiten disponer de toda la capacidad de procesamiento y almacenamiento necesaria en cualquier momento, sin necesidad de invertir en infraestructura, pagando solo por el uso.
Si se desea experimentar con estos sistemas en Arsys ofrecemos una vía inmediata para instalar JupyterLab o RStudio en servidores cloud, sin necesidad de complicarnos con la configuración de los servidores y la instalación de software. Simplemente, durante el proceso de instalación de los servidores cloud, podemos elegir estas plataformas en la sección de «Aplicaciones».
Para obtener más información sobre las plataformas de Machine Learning, aprender a manejarlas e instalarlas cómodamente, recomendamos la lectura de los siguientes artículos del blog:
- Instalación y uso de JupyterLab
- Instalación y uso de RStudio