Pronóstico de Demanda: Modelo de ML Basado en Nuestro Historial de Ventas

Somos una empresa comercial con nuestro propio almacén, y hasta ahora la planificación de adquisiciones y producción se ha basado en la intuición de un par de gerentes experimentados y varias hojas de cálculo de Excel. Este enfoque nos cuesta cada vez más dinero: o bien acumulamos productos de lenta rotación y congelamos capital de trabajo en el almacén, o en los picos de pedidos nos faltan artículos populares y perdemos ingresos. Queremos pasar de la planificación "a ojo" a soluciones basadas en datos y estamos buscando un especialista para construir un modelo de aprendizaje automático para pronósticos de ventas y demanda basado en la historia que ya hemos acumulado. Estamos listos para proporcionar aproximadamente tres a cuatro años de ventas diarias y semanales en términos de SKU, tienda y canal, así como un calendario de promociones pasadas, cambios de precios y períodos de escasez.

La esencia de la tarea es un modelo de series temporales que pronostica la demanda para las próximas semanas y meses a nivel de productos individuales y grupos de productos. Debe tener en cuenta la estacionalidad (tenemos ciclos anuales y semanales pronunciados), días festivos y el impacto de promociones y descuentos: un modelo ingenuo que ignora las campañas de marketing es inútil para nosotros. Esperamos un procesamiento y limpieza de datos honesto, ingeniería de características, comparación de varios enfoques y una evaluación clara con métricas de precisión: MAPE, MAE y sesgo, desglosadas por categoría para que entendamos dónde se puede confiar en el pronóstico y dónde aún se necesita control humano. Una breve descripción de los resultados en un lenguaje empresarial simple es tan importante para nosotros como el código en sí.

Igualmente importante es que el pronóstico pueda ser utilizado realmente cada mes sin la constante participación de un científico de datos. Necesitamos una forma simple y repetible de cargar cifras de ventas frescas y obtener un pronóstico actualizado: un script o interfaz ligera que nuestro propio analista pueda ejecutar, con exportación en un formato que se abra en Excel o se integre en nuestro proceso de planificación. La pila preferida es Python. Por favor, cuéntanos sobre proyectos de pronóstico similares que hayas realizado, cómo abordas la estacionalidad y las promociones, y qué precisión realista se puede esperar con tales datos.

— 3–4 años de historial de ventas por SKU, tiendas y canales
— Contabilidad explícita de la estacionalidad, días festivos y el impacto de las promociones
— Métricas de precisión (MAPE, MAE, sesgo) desglosadas por categoría
— Reentrenamiento mensual accesible para nuestro analista
— Código Python limpio y documentado y un resumen claro para el negocio