Pronóstico con regresores
En el contexto de la previsión,regresores (also known as predictors or independent variables) are external factors that influence the variable being forecasted. These can include economic indicators, seasonal trends, marketing activities and other relevant data points that help improve the accuracy of demand forecasts.
La importancia de los regresores
La incorporación de regresores en los modelos de pronóstico mejora la precisión de las predicciones al considerar factores que afectan directa o indirectamente a la demanda. A continuación, se presentan algunas razones por las que los regresores son cruciales:
Precisión mejorada
Al considerar diversos factores influyentes, los pronósticos se vuelven más fiables y reflejan las condiciones reales. Las empresas que utilizan eficazmente regresores en sus modelos de pronóstico pueden obtener una ventaja competitiva al anticipar mejor las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes.
Comprender los impulsores de la demanda
Los regresores ayudan a identificar y comprender los factores clave de la demanda, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones. Al comprender los factores que impulsan la demanda, las empresas pueden tomar medidas proactivas para gestionarla con mayor eficacia.
Capacidad de respuesta mejorada
Con pronósticos más precisos, las empresas pueden responder con mayor eficacia a las fluctuaciones de la demanda, garantizando una mejor gestión del inventario y la satisfacción del cliente. Ayudan a mantener niveles óptimos de inventario, reduciendo el riesgo de sobrestock o desabastecimiento.
Mejor planificación estratégica
La incorporación de regresores permite una planificación estratégica más informada, lo que ayuda a las empresas a anticipar los cambios del mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia. Los conocimientos obtenidos proporcionan información valiosa para la toma de decisiones estratégicas, desde campañas de marketing hasta ajustes en la cadena de suministro.
Regresores en la previsión de la demanda
La previsión de la demanda implica predecir la demanda futura de un producto o servicio por parte de los clientes. Para crear modelos eficaces de previsión de la demanda, se utilizan diversos tipos de datos como regresores. La relevancia de estos parámetros depende de la naturaleza del producto analizado.
A continuación se muestra una lista de tipos comunes de datos utilizados como regresores en la previsión de la demanda:
regresores externos
Datos históricos de ventas
Cifras de ventas pasadas, datos de series temporales de ventas
Datos de precios
Precios históricos, descuentos y promociones, precios de la competencia.
Datos de marketing y promoción
Gastos de publicidad, campañas de marketing, promociones y descuentos
Datos específicos del producto
Características y especificaciones del producto, etapa del ciclo de vida del producto
Regresores internos
Factores de tiempo
Día de la semana, mes del año, estacionalidad, festivos y eventos especiales
Indicadores económicos
PIB, tasas de inflación, tasas de desempleo, impuesto a la confianza del consumidor
Datos meteorológicos
Temperatura, precipitaciones, fenómenos meteorológicos extremos
Datos demográficos
Tamaño de la población, distribución por edades, niveles de ingresos, población urbana vs. rural
Datos históricos de ventas
Cifras de ventas pasadas, datos de series temporales de ventas
Indicadores económicos
PIB, tasas de inflación, tasas de desempleo, impuesto a la confianza del consumidor
Datos de marketing y promoción
Gastos de publicidad, campañas de marketing, promociones y descuentos
Datos específicos del producto
Características y especificaciones del producto, etapa del ciclo de vida del producto
Factores de tiempo
Día de la semana, mes del año, estacionalidad, festivos y eventos especiales
Datos de precios
Precios históricos, descuentos y promociones, precios de la competencia.
Datos meteorológicos
Temperatura, precipitaciones, fenómenos meteorológicos extremos
Datos demográficos
Tamaño de la población, distribución por edades, niveles de ingresos, población urbana vs. rural
Incorporar regresores en los modelos de pronóstico es esencial para obtener predicciones de demanda precisas y fiables. Al considerar diversos factores externos que influyen en la demanda, las empresas pueden mejorar la precisión de sus pronósticos, optimizar la gestión del inventario y tomar decisiones estratégicas más informadas. En un entorno impulsado por la demanda, la capacidad de anticipar y responder a los cambios del mercado es crucial para mantener la competitividad y la satisfacción del cliente.
Regresores en los juegos de negocios de ForgeFlow
En los Juegos Empresariales de ForgeFlow, los usuarios pueden asumir el rol de un CEO y experimentar los desafíos y las complejidades de dirigir una empresa exitosa con Odoo como software de gestión empresarial. Como CEO, sus habilidades de toma de decisiones estratégicas se pondrán a prueba al abordar diversas áreas de operaciones comerciales, ventas, compras, cadena de suministro y gestión financiera. Además, se utilizan pronósticos para ayudar a los usuarios a establecer sus estrategias para aumentar la demanda y alcanzar la rentabilidad. Así es como:
Parámetros como regresores
En el Juego de Negocios, los usuarios pueden configurar diversos parámetros que influyen en la demanda de sus productos finales, como los precios de los productos y la inversión diaria en marketing, y planificar estos valores a futuro. Estos parámetros se utilizan como regresores para los pronósticos automatizados.
Pronósticos reactivos
Los pronósticos automatizados utilizan los parámetros configurados como regresores, garantizando que la demanda futura prevista responda a estos valores.
Por ejemplo, bajar el precio de un producto conducirá a un aumento de la demanda, mientras que una disminución en la inversión en marketing resultará en una reducción de la demanda.
Vista unificada
Para mejorar la experiencia del usuario, todos los parámetros, junto con las demandas reales y previstas, se muestran en un panel completo. Los usuarios pueden filtrar esta información por producto o tipo de medición, lo que les permite comprender rápidamente cómo sus futuras configuraciones impactarán el progreso de la empresa.
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