Analítica predictiva, la solución definitiva para la previsión de ventas

La palabra «predicción» es uno de los términos que más se repite en el mundo empresarial. Los avances tecnológicos han impulsado tanto el sector empresarial que lo que antes era una teoría futurística ha acabado convirtiéndose en una realidad tangible. Hay empresas que están lanzando estratégicamente al mercado soluciones de analítica predictiva capaces de solventar todo tipo de dificultades. Esta innovadora tecnología de vanguardia ha llegado incluso a ese santo grial de las operaciones comerciales que denominamos «ventas»: en este contexto empresarial tan competitivo, confiar en la intuición ya no es suficiente para mantener el liderazgo. Los profesionales que se dedican a desarrollar planes de expansión o estrategias para la cartera de productos sueñan desde hace años con una solución tecnológica que les permita elaborar la previsión de ventas. Y, gracias a los importantes avances que se han producido en el campo de la inteligencia artificial, ya es posible elaborar una previsión de los posibles ingresos. No obstante, si deseamos obtener predicciones relevantes para un negocio concreto, debemos basar los modelos de previsión financiera en datos históricos.

¿Cómo simplifica el software de analítica predictiva la elaboración de la previsión de ventas para la estrategia de expansión y la cartera de productos? En este artículo vamos a analizar paso a paso la metodología que ha convertido esta tendencia tan popular en una tecnología práctica.

1. Conocer las condiciones de mercado que influyen en la rentabilidad de cada punto de venta

Si vas a elaborar la previsión de ventas mediante un software de analítica predictiva, debes tener en cuenta la dinámica del mercado que rodea cada punto de venta. ¿Hay alguna ubicación en concreto que genere más ingresos que otro? ¿Hay alguna circunstancia especial que permita explicar el éxito de una tienda en esa zona concreta? Lo mismo puede decirse en el caso contrario. Imagina que la rentabilidad de una tienda o un punto de venta es muy reducida y que deseas saber por qué. Utilizarás estos datos para optimizar las operaciones o para decidir cerrar la tienda y cambiar de ubicación. La localización influye de forma diferente en cada punto de venta, de ahí la importancia de identificar qué factores condicionan sus resultados. Toda esta información debe incorporarse después en el modelo estadístico de previsión de ventas.

2. Encontrar ubicaciones con un contexto de mercado similar al de los establecimientos más rentables

Una vez has identificado qué condiciones de mercado te permiten obtener beneficios en los puntos de venta más rentables, el siguiente paso es identificar otras áreas con las mismas características. Es lo que solemos denominar «reproducir los criterios de éxito». Si sabes qué factores contribuyen al éxito de tu tienda o tu producto, ¿por qué no repartes o colocas tus productos en las zonas en las que las condiciones de mercado son más favorables para obtener el mejor resultado posible?

El punto azul representa una nueva ubicación potencial que comparte los criterios de éxito de la primera

3. Utilizar modelos predictivos basados en datos reales

El último paso en la creación de cualquier módulo de previsión de ventas consiste en recopilar los datos de ventas históricos de un determinado negocio. Una vez hecho esto, los datos de ventas internos de la empresa se combinan con otras fuentes de datos y se enriquecen mediante técnicas de inteligencia artificial para proporcionar resultados contextualmente relevantes. Esto le da un significado completamente nuevo a la expresión «hacer números». El software de analítica predictiva que permite elaborar previsiones de ventas no hace profecías mágicas, sino que utiliza los datos históricos para extraer conclusiones lógicas y realizar predicciones precisas sobre el futuro. Las decisiones empresariales deberían fundamentarse siempre en datos fiables y objetivos, dado que son estos los que constituyen la base de cualquier modelo de analítica predictiva. El poeta chino Lao Tzu resumió la misma idea en el siglo VI a.C. con estas palabras:

«Los que tienen el conocimiento no predicen. Los que predicen, no tienen conocimiento».

Modelo de previsión de ventas basado en las condiciones de mercado de una de las posibles ubicaciones y desarrollado a partir de los datos históricos de uno de los puntos de venta más rentables de la red

Location Intelligence, la simplificación del software de analítica predictiva

Aunque las soluciones de analítica predictiva evolucionan continuamente, los actores de este mercado aún se enfrentan a algunos desafíos fundamentales. La mayoría de ellos están relacionados con la facilidad de uso del software, que a menudo se convierte en un obstáculo a la hora extraer valor de los datos. Debido a la elevada complejidad de estos modelos estadísticos avanzados, es fácil que el diseño y el sistema de navegación del producto final acaben convirtiéndose en un verdadero incordio para los usuarios.

Location Intelligence resuelve este problema en lo referente a la elaboración de la previsión de ventas. Además de su capacidad para proporcionar previsiones de beneficios contextualizadas en función de la ubicación, el elemento diferenciador de esta tecnología es la experiencia del usuario. La facilidad con la que permite navegar entre los datos hace que sea transversal para todo tipo de sectores y equipos —ventas, trade marketing, operaciones, brand marketing, etc.—, y les proporciona a estos profesionales datos inmediatos. Utilizar los datos y la tecnología adecuados para elaborar la previsión de ventas e impulsar el plan de expansión o la estrategia para la cartera de productos ya resulta bastante complicado; es por eso que los aspectos más complejos del proceso deberían quedar en un segundo plano para que la experiencia de los usuarios sea tan revolucionaria como la propia tecnología.