Análisis de demanda: por qué es tan importante y cómo predecir la demanda con IA

11 Ene 2023 · 2 min 49 sec

La inteligencia de marketing se ocupa de identificar el mercado para tu empresa. Lo hace a través del análisis del comportamiento de compra, los criterios de elección y las opiniones respecto a la competencia, de sus clientes actuales y potenciales, con el objetivo de que pueda interceptar sus necesidades, tanto reales como potenciales.

Dentro de la inteligencia de marketing se encuentra el análisis de la demanda, una herramienta estratégica para respaldar las decisiones de negocio. Analizar la demanda significa predecir el comportamiento de los consumidores y clientes.

Sin embargo, en un entorno de incertidumbre creciente, resulta más difícil construir un modelo de previsión fiable que incluya todos los factores que generan la volatilidad de la demanda. Los métodos basados en inteligencia artificial permiten considerar numerosas variables para construir un modelo de previsión realista y fiable.

Una de las características de este tipo de métodos innovadores es que no requieren ninguna hipótesis sobre el modelo seguido por la demanda, ni la relación entre el valor esperado y las variables consideradas.
Según los expertos, el análisis de la literatura indica que la aplicación de métodos de IA tiene unos resultados superiores de predicción en comparación con los métodos tradicionales. Así lo refleja el Observatorio Industria 4.0 del Politécnico de Milán. Por ende, el mercado de los sistemas de predicción basados en la IA crece ininterrumpidamente (véase la figura).

Análisis de la demanda, en qué consiste

El análisis de la demanda es un estudio de mercado para comprender las características y la dinámica de la demanda de un producto o servicio. El análisis de la demanda tiene un gran valor estratégico; ayuda a identificar los factores críticos de éxito y a definir mejor sus estrategias de crecimiento, planes de negocio, planes de marketing y comunicación y proyectos de innovación.
Las ventajas del análisis de la demanda se traducen en las ventajas siguientes:

• Aumento de la rentabilidad de la inversión en productos.
• Facilitar la salida al mercado.
• Aumento de la eficacia de las campañas de comunicación.
• Aumento de la segmentación gracias a la comprensión de las necesidades reales de la clientela más específica.

Tradicionalmente, la previsión de la demanda es una forma de análisis predictivo, en el que el proceso de estimación de la demanda de los clientes se analiza utilizando datos históricos. Con la inteligencia artificial, las organizaciones pueden aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para predecir los cambios en la demanda de los consumidores con la mayor precisión posible. Estos algoritmos pueden reconocer automáticamente patrones, identificar relaciones complicadas en grandes conjuntos de datos y captar señales de fluctuación de la demanda.

Análisis y previsión de la demanda con la IA

Con inteligencia artificial se puede mejorar considerablemente la calidad y la fiabilidad de las previsiones en las que se basan las decisiones de negocios. En concreto, la IA posibilita una predicción:

• Acertada: lo que se traduce en una planificación más exacta de la producción y una gestión eficaz de las existencias. En una perspectiva a largo plazo, se puede construir la curva de probabilidad de la demanda que ayudará a equilibrar un exceso o una escasez de existencias. Poder comunicar a los proveedores una anticipación más fiable de la demanda también reduce la probabilidad de que se produzca una interrupción en el suministro de productos.
• Realista: Gracias a los modelos basados en inteligencia artificial se pueden considerar muchas más variables explicativas que los modelos tradicionales. La consideración de factores dinámicos -como el clima, las actividades promocionales de marketing o los acontecimientos locales- en un modelo de predicción ayuda a los analistas simular un entorno más complejo y, por tanto, tomar decisiones más fiables.
• Fiable: los algoritmos de inteligencia artificial pueden aceptar muchas variables como entrada y, por tanto, son capaces de identificar las más significativas; por lo tanto, no requieren ninguna hipótesis previa sobre la relación entre las variables.

Por último, el intercambio de predicciones acertadas, realistas y fiables a lo largo de la cadena de suministro contribuye a realizar una gestión eficaz de otros procesos de la misma. Los datos recogidos en tiempo real, como requieren los algoritmos de IA, facilitan la respuesta rápida a los cambios repentinos. De esta forma, la cadena de suministro se vuelve mucho más resiliente.