Caso práctico: problema de previsión de la demanda minorista para una empresa de comercio electrónico
Para ilustrar los conceptos de previsión con más detalle, plantéese el caso de una empresa de comercio electrónico que vende productos en línea. La optimización de las decisiones en la cadena de suministro (por ejemplo, la gestión de existencias) es fundamental para la competitividad básica de esta empresa, ya que ayuda a disponer de la cantidad exacta de productos en los centros logísticos correspondientes. Básicamente, esto significa tener una gran selección disponible con tiempos de envío más cortos y precios competitivos, lo que genera una mayor satisfacción del cliente. La entrada clave del sistema de software de la cadena de suministro es una predicción de la demanda o la previsión de las ventas potenciales de cada producto del catálogo. Esta previsión permite tomar decisiones posteriores importantes, entre las que destacan:
-
Planificación a nivel macroeconómico (previsión estratégica): Para una empresa en su conjunto, ¿cuál es el crecimiento proyectado en términos de ventas e ingresos totales? ¿Dónde debería estar la empresa (más) activa geográficamente? ¿Cómo se debe dotar de personal a la empresa?
-
Previsión de la demanda (o inventario): ¿Cuántas unidades de cada producto se espera que se vendan por ubicación?
-
Actividad promocional (previsión táctica): ¿Cómo deben realizarse las promociones? ¿Deberían liquidarse los productos?
El resto del caso práctico se centra en el segundo problema, que forma parte de la familia de problemas de previsión operativa (Januschowski y Kolassa, 2019). Este documento aborda las principales preocupaciones: los datos, los modelos (predictores), las inferencias (previsiones) y el paso a producción.
Para este caso práctico, es importante tener en cuenta que el problema de previsión es un medio para lograr un fin. Si bien las previsiones son de vital importancia para la empresa, lo que es aún más importante son las decisiones posteriores en la cadena de suministro. En nuestro caso práctico, estas decisiones las toman sistemas de compra automatizados que se basan en modelos de optimización matemática de la investigación de operaciones. Estos sistemas intentan minimizar el coste esperado para la empresa.
La palabra clave es esperado, pues significa que las previsiones deben abarcar no solo un futuro posible sino todos los futuros posibles, con la ponderación adecuada en función de la probabilidad de un resultado concreto. Con este fin, el factor clave para la toma de decisiones posteriores es una distribución completa de los valores de la previsión, en lugar de limitarse a tener una previsión puntual. La siguiente figura muestra una previsión probabilística (también denominada previsión de densidad). Tenga en cuenta que puede derivar fácilmente una previsión puntual (el futuro más probable) a partir de esta previsión probabilística, pero pasar de una previsión puntual a una previsión probabilística es más difícil.
Con una previsión probabilística dada, puede obtener diferentes estadísticas a partir de ella y adaptar los resultados para que le ayuden a tomar la decisión deseada. Es posible que el negocio del comercio electrónico tenga una serie de productos clave de los que siempre quiera tener existencias. En tal caso, utilice un cuantil alto (por ejemplo, el percentil 90), lo que se traduciría en que habría existencias del producto el 90 % del tiempo. Para otros productos, como los productos para los que es más fácil encontrar sustitutos (por ejemplo, lápices), puede ser más adecuado utilizar un percentil más bajo.
En Amazon Forecast puede obtener fácilmente diferentes cuantiles de la previsión probabilística.
Ilustración de la previsión probabilística
En la figura anterior, la línea negra son los valores reales; la línea verde oscura es la mediana de la distribución de previsión; el área sombreada en verde oscuro es el intervalo de predicción que se espera que comprenda el 50 % de los valores; y el área verde clara es el intervalo de predicción que se espera que comprenda el 90 % de los valores reales.
En las siguientes secciones se describen los pasos necesarios para resolver el problema de previsión de esta empresa, entre los que se incluyen:
