Recursos · 3 min de lectura
Pronóstico de demanda en retail: empezá con lo que ya tenés
No necesitás un data lake ni un proyecto de seis meses. Necesitás tu historial de ventas, veinte referencias y una forma honesta de medir si acierta.
El pronóstico no es un número: es una decisión
“Vamos a vender 340 unidades” no sirve de nada solo. Sirve cuando cambia una decisión: cuánto comprar, cuándo reponer, qué promocionar antes de que se venza la temporada. Antes de pronosticar nada, definí qué decisión va a cambiar con el número. Si la respuesta es “ninguna, es para saber”, el proyecto ya murió — solo que todavía no lo sabe.
El dataset mínimo ya lo tenés
Ventas por referencia y por fecha — eso es todo para empezar. Doce meses o más si querés capturar estacionalidad; si tenés menos, se empieza igual y se mejora con cada mes. No hace falta limpiar todo el catálogo ni integrar cada sistema: hace falta que el histórico salga del sistema donde vive, no de un Excel que alguien arma a mano cada lunes.
Demanda censurada: el error que arruina pronósticos
El mes pasado esa referencia vendió 40 y se agotó el día 18. ¿Cuánta demanda hubo? Más de 40 — cuánta más, no lo sabés: los días sin stock no registran la venta que no pudo pasar. Si el modelo aprende de esos números sin corregirlos, aprende a repetir tus quiebres. Marcar los días de quiebre en el histórico es la corrección menos glamorosa y más rentable de todo el proyecto.
Empezá angosto: veinte referencias, no el catálogo
Elegí las veinte que más duelen — las que más venden o las que más veces se agotaron. Pronosticá solo esas, compará cada semana contra lo que de verdad pasó, y ampliá cuando el acierto se sostenga. Un piloto angosto que gana se defiende solo en cualquier reunión; uno ancho que “más o menos funciona” no sobrevive al primer trimestre.
Qué no comprar todavía
Ni la plataforma de veinte mil dólares, ni el data warehouse, ni la “transformación digital”. La primera versión es una capa de lectura sobre tu ERP más un backtest que diga cuánto acierta. Si esa versión no mejora tus decisiones de compra, ninguna plataforma lo iba a hacer — y lo descubriste por una fracción del precio.
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