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    Cómo hacer previsiones de ventas realmente eficaces con la BI predictiva

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    La previsión de las ventas es una habilidad que todas las empresas desearían tener, pero no todas son realmente capaces de ponerla en práctica. Es fácil comprender la importancia de poder realizar previsiones de ventas eficaces, ya que esto significa poder ajustar la producción o el almacenamiento de productos, evitando, por un lado, el despilfarro (en caso de sobreproducción) y, por otro, la pérdida de ventas (en caso de producción insuficiente o no adaptada a la demanda real). En resumen, saber prever las ventas lleva a una mayor eficiencia del negocio.

    Gracias a la inteligencia empresarial predictiva (BI), respaldada por la inteligencia artificial, su empresa puede predecir las ventas con gran precisión. Los sistemas de inteligencia empresarial se han convertido en un producto básico en muchas empresas y ofrecen un apoyo descriptivo y de diagnóstico para la toma de decisiones dentro de una organización. Una investigación del Observatorio de Inteligencia Empresarial de Polimi muestra que esta técnica obtiene una posición estratégica en la escala de prioridades de las empresas en materia de TIC. De hecho, el porcentaje de gasto dedicado a los sistemas de Inteligencia Empresarial, en comparación con el presupuesto total de las TIC, ha crecido en los últimos años precisamente con el avance de las herramientas predictivas.

    Datos de mercado

    Según datos del Observatorio de Inteligencia Artificial del Polimi, el mercado de Procesamiento Inteligente de Datos -que también incluye la Inteligencia Empresarial- es uno de los que más ha crecido en 2021: +32% y tiene la mayor cuota de mercado (35%). La mayoría de las PYME (62%) utilizan el análisis predictivo.

    Previsión de ventas, cómo utilizar la inteligencia empresarial predictiva

    Ya hemos dicho que la inteligencia empresarial es la técnica principal y más eficaz utilizada para el análisis predictivo en la actualidad. ¿En qué consiste? La BI se basa en la estructuración de los datos empresariales procedentes de varias fuentes y en la definición de un modelo semántico de metadatos, en el que se aplican reglas de lógica de negocios y de contexto empresarial, de modo que los datos brutos se transforman en información valiosa. Ahora está claro que dominar los datos es la clave del éxito para las empresas, ya sean pequeñas o grandes: disponer de grandes cantidades de datos no es suficiente si no se analizan con una metodología que pueda abarcar el proceso de recopilación, validación, análisis y extracción, que es una ayuda fundamental para tomar decisiones estratégicas.

    La dinámica de las ventas es precisamente uno de los fenómenos que su empresa puede entender mejor con la inteligencia empresarial utilizada como herramienta predictiva.

    La diferencia fundamental entre la inteligencia empresarial tradicional y la predictiva radica en la pregunta a la que responden estas dos técnicas: para la inteligencia empresarial es «¿Qué está pasando ahora?, mientras que para el análisis predictiva es «¿Qué pasará en el futuro?».

    Previsión de ventas, herramientas de modelización predictiva 

    La base de las técnicas de BI predictiva es la modelización predictiva, que tiene un potencial considerable y, por tanto, se utiliza en varios ámbitos de aplicación, como el análisis de calidad aplicado a los procesos de producción; la gestión de almacenes y logística; el marketing y la reducción de riesgos. La capacidad de predicción es una cualidad típica de la modelización predictiva y emplea el aprendizaje supervisado y no supervisado, ambas técnicas de aprendizaje automático.

    Desde el punto de vista tecnológico, algunas herramientas de análisis predictiva son extensiones que ofrecen los proveedores de análisis e informes empresariales, integradas con algoritmos de IA; otras se sincronizan con un producto específico de almacenamiento de datos, trabajan con formatos genéricos -como el csv- y ofrecen el mejor rendimiento con bases de datos propias de la empresa que ha desarrollado las capacidades predictivas. Las bibliotecas de Python -para el análisis y la visualización de datos- y Kubernetes se utilizan para los sistemas de BI predictiva; lenguajes basados en Apache Spark, Delta Lake, TensorFlow y ML Flow (cuatro populares programas de código abierto); algoritmos iterativos de aprendizaje automático que pueden adquirir datos de entrenamiento y transformarlos en modelos.