Caso anonimizado
Predicción de demanda para retail
Industria: Retail y consumo masivo
Modelos de series de tiempo y análisis multivariable para anticipar demanda de productos y mejorar decisiones de compra de stock.
El caso se presenta sin nombres de clientes. Las métricas aparecen solo cuando existen en la experiencia profesional documentada; los demás resultados se expresan de forma cualitativa.
Desafío
El equipo necesitaba mejorar la planificación de inventario reduciendo incertidumbre en demanda y costos asociados a decisiones de compra.
Enfoque de solución
Se lideró un equipo de ciencia de datos para construir modelos de predicción de demanda, preparar datos históricos, comparar enfoques y traducir resultados en recomendaciones comerciales.
Resultados documentados
- Reducción de 15% en costos de compra de stock
- Modelamiento de demanda con series de tiempo y análisis multivariable
- Mayor capacidad para planificar decisiones comerciales con evidencia