{"id":1645,"date":"2021-06-09T10:52:11","date_gmt":"2021-06-09T10:52:11","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/06\/09\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/"},"modified":"2025-08-25T14:16:02","modified_gmt":"2025-08-25T12:16:02","slug":"metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos de estimaci\u00f3n de la demanda: desde estad\u00edstica tradicional a los sistemas predictivos"},"content":{"rendered":"\r\n\r\n\r\n<p>La principal inc\u00f3gnita de cualquier empresa es cu\u00e1nto va a vender, que cantidad de producto le va a solicitar el mercado. Y el por qu\u00e9 est\u00e1 claro, la demanda marca las necesidades de producci\u00f3n, almacenamiento, distribuci\u00f3n, compras, mantenimiento, recursos humanos, y un largo etc\u00e9tera que afecta al conjunto de la organizaci\u00f3n, ya que los departamentos condicionados por las ventas se extienden m\u00e1s all\u00e1 de la propia cadena de suministro.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En este sentido, hay productos estables, con demandas de baja fluctuaci\u00f3n, que han permitido tradicionalmente pron\u00f3sticos acertados basados en los hist\u00f3ricos de actividad, pero, d\u00eda a d\u00eda, <strong>la demanda aumenta su volatilidad<\/strong> fruto, por un lado, de las tendencias de consumo r\u00e1pido y de las modas, y por otro, de las cada vez m\u00e1s frecuentes fluctuaciones meteorol\u00f3gicas, que pueden hacer que en campa\u00f1a de invierno no se vendan calefactores por la llegada de temperaturas m\u00e1s c\u00e1lidas de lo habitual o la demanda se dispare en una ola de fr\u00edo llegada fuera de sus habituales meses de acci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Un ejemplo de demanda inesperada y masiva la tenemos muy reciente. La necesidad de frecuentar espacios abiertos, evitar las relaciones sociales y permanecer m\u00e1s tiempo en casa, provocada por la crisis del COVID-19, dispar\u00f3 los requerimientos de piscinas y bicicletas que han permanecido agotadas en los canales de venta, tanto f\u00edsicos como on line, y han acumulado importantes listas de espera.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Acontecimientos como la pandemia que estamos viviendo son imposibles de prever, pero si es posible <strong>estimar las necesidades de la poblaci\u00f3n a corto plazo y largo plazo<\/strong>, teniendo ya como referencia grandes acontecimientos inesperados como este. El confinamiento en China, al que sigui\u00f3 el decretado en Italia, daban muchas pistas al mundo de que ese, seguramente, ser\u00eda el camino a seguir por el resto de estados, lo que iba a afectar inexorablemente a las tendencias de consumo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Con sistemas de previsi\u00f3n o predicci\u00f3n de la demanda, no se habr\u00eda logrado una precisi\u00f3n del 100% en las estimaciones, pero si la suficiente efectividad como para adecuar, en gran medida, la oferta de la industria a las necesidades de los consumidores. Como su propio nombre indica, estas herramientas realizan previsiones o predicciones futuras del comportamiento de las ventas, bas\u00e1ndose en datos objetivos, de distinto tipo en funci\u00f3n del sistema de estimaci\u00f3n que se elija. Veamos las opciones que tenemos y su entorno \u00f3ptimo de aplicaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-69f42390c4865\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-69f42390c4865\"  type=\"checkbox\" id=\"item-69f42390c4865\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/#Prevision_estadistica_tradicional\" title=\"Previsi\u00f3n estad\u00edstica tradicional\">Previsi\u00f3n estad\u00edstica tradicional<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/#Planificacion_de_la_demanda_con_machine_learning\" title=\"Planificaci\u00f3n de la demanda con machine learning\">Planificaci\u00f3n de la demanda con machine learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/#Prediccion_de_la_demanda\" title=\"Predicci\u00f3n de la demanda\">Predicci\u00f3n de la demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/metodos-de-estimacion-de-la-demanda-desde-estadistica-tradicional-a-los-sistemas-predictivos\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prevision_estadistica_tradicional\"><\/span><strong>Previsi\u00f3n estad\u00edstica tradicional<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>La previsi\u00f3n estad\u00edstica se utiliza hace d\u00e9cadas para realizar estimaciones de ventas, en base a los hist\u00f3ricos de actividad. Estos sistemas parten de la premisa de que lo acontecido en campa\u00f1as precedentes ser\u00e1, con alta probabilidad, lo que suceda en las venideras. Se da por hecho que las campa\u00f1as son estables, dejando al descubierto eventos o situaciones inesperadas que pueden hacer que las ventas se desplomen o la demanda experimente importantes incrementos, a los que no se va a poder dar respuesta.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>No obstante, las previsiones tradicionales, con la automatizaci\u00f3n experimentada en los \u00faltimos a\u00f1os, contin\u00faan siendo las m\u00e1s utilizadas por su bajo coste y porque no requieren conocimientos a\u00f1adidos al manejo de Excel o los planificadores de recursos empresariales (ERP) ya implantados en las organizaciones. Son eficaces en mercados muy estables, con poca rotaci\u00f3n de referencias, por ejemplo el de recambios de piezas de fontaner\u00eda, y ofrecen buenos resultados para la obtenci\u00f3n de previsiones a medio o largo plazo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Planificacion_de_la_demanda_con_machine_learning\"><\/span><strong>Planificaci\u00f3n de la demanda con machine learning<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>El uso del machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico para planificar la demanda parte de la explotaci\u00f3n del dato a m\u00e1s alto nivel, es decir, requiere de fuentes de datos tanto internas como externas para poder realizar pron\u00f3sticos acertados. A diferencia de la anal\u00edtica estad\u00edstica tradicional, el uso de inteligencia artificial permite extraer informaci\u00f3n de fuentes propias y contextuales, y trabajar con datos tanto estructurados (hist\u00f3ricos de ventas, compras, financieros\u2026) como no estructurados (previsiones meteorol\u00f3gicas, an\u00e1lisis de tendencias, acciones de marketing\u2026).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Los sistemas de machine learning compilan todos los datos disponibles, y hablamos de miles de datos (big data), los tratan con algoritmos matem\u00e1ticos y determinan patrones, a partir de los que transforman en informaci\u00f3n los \u00edtems registrados. En cada una de estas acciones los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden comportamientos y adaptan sus previsiones ofreciendo una mayor eficacia. Si bien, este salto en la automatizaci\u00f3n y la precisi\u00f3n requiere de m\u00e1s recursos t\u00e9cnicos y la implantaci\u00f3n por equipos t\u00e9cnicos de ciencia de datos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Cada sistema est\u00e1 indicado para unas determinadas condiciones empresariales y de mercado, mostrando el machine learning m\u00e1s eficacia, en aquellas situaciones en las que el trabajo con hist\u00f3ricos de actividad no es posible como:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<ul>\r\n<li>la planificaci\u00f3n de demandas inestables y cambiantes<\/li>\r\n<li>el lanzamiento de nuevos productos<\/li>\r\n<li>y la previsi\u00f3n a corto y medio plazo.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prediccion_de_la_demanda\"><\/span><strong>Predicci\u00f3n de la demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>La predicci\u00f3n de la demanda da un importante salto pasando de los modelos que prev\u00e9n las ventas a aquellos que la predicen. El matiz puede parecer peque\u00f1o, pero es muy importante. Los modelos basado en la previsi\u00f3n de la demanda estiman la demanda que puede darse, lo que no implica una total certeza, mientras que los nuevos modelos predicen lo que acontecer\u00e1, cu\u00e1l va a ser el comportamiento de los compradores en funci\u00f3n de las circunstancia del mercado, la econom\u00eda, sociedad\u2026 otorgando capacidad de reacci\u00f3n ante eventos sobrevenidos que cambian las condiciones del mercado. La previsi\u00f3n posibilita ganar esa certeza que no ofrece la previsi\u00f3n, puesto que no estima, muestra con altas cotas de eficiencia la demanda futura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Para realizar las predicciones volvemos a necesitar datos, cuantos m\u00e1s se consigan y de mejor calidad sean, m\u00e1s acertadas ser\u00e1 la informaci\u00f3n con las que podr\u00e1n contar los equipos para guiar los procesos de negocio. Se trabaja, por tanto, con fuentes internas y externas: ERP, CRM, sensores, calendario laboral, indicadores econ\u00f3micos, meteorolog\u00eda, hist\u00f3ricos de actividad, tendencias de mercado, campa\u00f1as promocionales\u2026 que ser\u00e1n tratados con algoritmos predictivos para transformarlos en informaci\u00f3n de calidad sobre la demanda futura del mercado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Los sistemas de predicci\u00f3n de la demanda muestran su m\u00e1xima eficiencia y utilidad en estrategias a medio y largo plazo. Demuestran, adem\u00e1s, grandes resultados para la realizaci\u00f3n de predicciones en entornos vol\u00e1tiles y cambiantes, y en el lanzamiento de nuevos productos de los que se carece de informaci\u00f3n previa, ya que tienen en cuenta multitud de variables end\u00f3genas y ex\u00f3genas para predecir lo que suceder\u00e1, con altas cotas de correlaci\u00f3n con la realidad futura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Es indudable que la explotaci\u00f3n del dato es indispensable en la gesti\u00f3n empresarial. Hoy en d\u00eda, en la era del big data y la inteligencia artificial, las organizaciones que no se sumen a esta revoluci\u00f3n dejar\u00e1n de ser competitivas. No obstante, cada herramienta est\u00e1 indicada para un tipo de producto y una actividad determinada, por lo que antes de decidirse por sistemas de previsi\u00f3n, estimaci\u00f3n o predicci\u00f3n es necesario estudiar las condiciones intr\u00ednsecas de la propia empresa, sus productos y mercados para elegir la opci\u00f3n m\u00e1s adecuada y eficaz para cada entorno productivo.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La principal inc\u00f3gnita de cualquier empresa es cu\u00e1nto va a vender, que cantidad de producto le va a solicitar el mercado. 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