Modelos de previsión de demanda para retail: acierto y eficiencia

La previsión de demanda es uno de los pilares de la gestión logística en retail. Anticiparse con precisión a lo que se va a vender permite optimizar inventarios, evitar roturas de stock y reducir el coste de almacenamiento.

Existen diversos modelos, y su elección depende del tipo de producto, volumen de ventas, estacionalidad y comportamiento del consumidor.

Modelos cualitativos
Se basan en la experiencia, encuestas a expertos y opiniones de equipos de ventas. Son útiles en lanzamientos o cuando no hay historial de datos.

Modelos cuantitativos
Emplean datos históricos y estadísticos para proyectar la demanda. Entre ellos destacan:

Media móvil simple o ponderada

Suavización exponencial

Series temporales

Regresión lineal

Modelos basados en machine learning
Permiten combinar múltiples variables (precio, clima, promociones, tráfico online) y se ajustan en tiempo real, mejorando la precisión de la predicción.

El uso de herramientas de forecasting integradas con ERP o sistemas de gestión de inventarios es clave para transformar estos modelos en decisiones operativas concretas.