CASOS DE ÉXITO

Modelando y pronosticando la demanda de alimentos

El problema

Un cliente de la industria de alimentos desea evaluar oportunidades de mejora en su cantidad de ventas, especialmente, evaluar el impacto en las ventas de sus distintas reglas que deben cumplir sus clientes a la hora vender el producto, como también, encontrar las proporciones optimas de productos que deben vender sus clientes acorde a sus características.

Nuestro enfoque

Nuestro proyecto aborda diversas preguntas mediante tres enfoques clave:

Ampliar las fuentes de información de nuestros clientes para agruparlos y clusterizarlos de manera eficiente.

Desarrollar un modelo de predicción de ventas (utilizando Catboost) basado en el cumplimiento de las regulaciones específicas de cada cliente.

Realizar un análisis de sensibilidad de variables a nivel individual y de cluster.

Crear un segundo modelo de predicción de ventas considerando las proporciones de productos por cliente., para así, utilizar herramientas de simulación para encontrar el mix óptimo de productos a ofrecer a cada cliente según su cluster.

El desarrollo

Se construye un conjunto de modelos utilizando información interna (por ejemplo, ventas y evaluación de los clientes) y externa (por ejemplo, población, índices de rezago social). Estas variables son sometidas a cambios para ver su impacto sobre las ventas.

Se construyen modelos de predicción de ventas en base a las proporciones de mix de productos de sus clientes, para luego, simular distintas proporciones y encontrar los mix de productos óptimos para cada cliente, y así, visualizar el aumento en ventas para la empresa de alimentos y sus clientes.

Conclusiones e impacto

  • Se observaron aumentos/decrecimientos de ventas consistentes dentro del análisis de sensibilidad de cada variable, permitiendo la formulación de estrategias de mejoras para cada variable con potencial.
  • Se identificaron los mix óptimos de productos a diferentes niveles de agregación, obteniendo resultados consistentes acorde a lo esperado por el cliente, lo cual se espera su pronta ejecución.