ES 
PT_BR 
EN 
No sorprende que, cada vez más, el proceso de Previsión de la Demanda esté ganando popularidad en el contexto empresarial.
Comprender el consumo futuro de productos de industrias que realizan ventas indirectas es una forma de anticipar cambios en un mercado volátil y ajustar la producción a esta demanda.
Y no es de extrañar: comprender el consumo de productos es fundamental para que la industria planifique toda su operación, u optimice su logística y ajuste sus stocks en puntos estratégicos de la cadena productiva.
Sin embargo, quien piense que se trata de un proceso sencillo se equivoca. Además de la necesidad de realizar cálculos complicados, es necesario analizar un gran volumen de datos de forma asertiva.
Así, combinando información interna con la aportada por indicadores externos y datos de tus distribuidores, es posible entender el consumo de producto y realizar la mejor previsión de demanda.
Pero, en la práctica, ¿cómo hacer esto?
Para mostrarte uno de los caminos y una de las mejores soluciones a este problema, creamos este contenido. ¿Qué tal aprender más sobre el tema? ¡Sigue leyendo!
La necesidad de comprender el consumo de productos y predecir la demanda
El mercado actual es extremadamente volátil y dependiente de las tendencias que guían los deseos de los consumidores. Para las industrias con ventas indirectas que toman decisiones basadas únicamente en datos de ventas, el desafío de comprender el consumo de productos es aún más complicado.
En este caso, se encuentran ante un proceso de previsión de la demanda que tiene en cuenta datos poco asertivos.
La organización de esta información también tiende a ser descentralizada, en hojas de cálculo o documentos de texto.
Sin embargo, la pregunta que queda es: ¿cómo pronosticar correctamente las demandas si la empresa y el responsable del proceso tienen una fuente de datos tan limitada?
Esto es algo a considerar, ya que comprender el consumo de un producto es una actividad puramente analítica.
Además, hablamos de una parte esencial para el éxito de la Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP), sirviendo como punto de partida para la planificación operativa a realizar.
Sin embargo, su logro depende de la calidad y diversidad de los datos disponibles. En estos momentos, el responsable debe estar cerca de todas las áreas del negocio.
Al fin y al cabo, si hay una verdad en este tipo de negocios es que las acciones deben estar muy bien coordinadas. Y, por supuesto, esto significa que hay una integración (a menudo básica, recuerde) de datos entre el fabricante y sus canales de distribución.
¿Pero es suficiente? Piense en la realidad de su industria.
¿Cuántas veces el número de demandas previsto perjudicó su producción al presentar un índice que no era el real?
Bueno, está claro que muchas empresas se preparan para cambios en el camino, pero todavía estamos hablando de recursos extra utilizados, lo que significa costos para su negocio.
Sin embargo, ¿qué pasa en los meses en los que no hay forma de satisfacer una demanda imprevista? Entonces el impacto va directamente a la imagen (y al flujo de caja) del negocio.
El mayor problema: el análisis independiente de la información
Al final, el principal “villano” en situaciones como ésta ni siquiera es la brecha de información entre las industrias y sus distribuidores, por ejemplo.
La separación es natural, más aún en un mercado en rápida evolución como el brasileño. (Donde los procesos son independientes y, recién ahora, se empiezan a pensar de manera integrada).
El problema es la falta de integración de datos.
Al depender de un análisis independiente de la información, es fácil que el resultado de una previsión difiera de la demanda real para el mes siguiente. Es un método arcaico, pero realizado por varias empresas.
Una vez integrados los datos, todavía falta un componente esencial que es procesar este enorme volumen de información e interpretarlo. Y sin el uso de inteligencia artificial no tendríamos tiempo de procesar y utilizar esta información para realizar ajustes en la estrategia.
Lo que les falta a muchas empresas es una solución de inteligencia artificial, como Demand Forecast.
Es una forma de recopilar datos internos y externos precisos, procesar estos datos en una plataforma robusta en la nube y utilizar algoritmos de redes neuronales para predecir el consumo de productos por región, producto y perfil de cliente con una precisión de más del 90%.
O Forecast de Demanda é uma plataforma de inteligência artificial que cobre todos esses gaps que mencionamos acima. Funciona como uma solução avançada para o seu negócio entender o consumo de produtos.
Previsión de la demanda de sus productos: el potencial del Forecast de Demanda
El gran problema para la mayoría de empresas que buscan fortalecer su proceso de previsión de la demanda es: “¿cómo procesar todos los datos que tengo a mi disposición?”.como processar todos os dados que tenho à disposição?”.
Y este es un desafío oculto en el área de planificación de la producción. Por muy bien que una empresa se adapte a las demandas del mercado, la recopilación de datos sólo valdrá la pena si pueden procesarse.
Es decir, transformada en información que genera insights valiosos para tu negocio. ¡Esto es exactamente lo que propone la Forecast de Demanda!
Con la solución desarrollada por Implanta, la industria es capaz de anticiparse a las expectativas de consumo, entendiendo qué y cuánto pueden comprar de su producto los agentes de su cadena productiva.
Todo de forma precisa, basada en datos reales, con la ayuda de la última tecnología, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Forecast de Demanda es una solución robusta, capaz de abarcar el gran volumen de datos generados por y para su organización.
¿Qué tal ponerse por delante de la competencia, medir sus demandas de manera asertiva y eficiente y planificar con precisión los próximos pasos en su industria?
Entonces, entre en contacto con Implanta IT y comprenda cómo Forecast de Demanda y todo el conjunto de soluciones de inteligencia de datos pueden ayudar a su negocio.
