Análisis predictivo para anticipar demanda y riesgo
Pasar de explicar lo que ocurrió a estimar lo que va a ocurrir. Con modelos estadísticos cuyos supuestos y márgenes de error quedan explícitos.
Pasar de explicar lo que ocurrió a estimar lo que va a ocurrir. Con modelos estadísticos cuyos supuestos y márgenes de error quedan explícitos.
El análisis predictivo es útil cuando una decisión concreta depende de lo que pase después: cuánto inventario comprar, qué clientes están por irse, dónde va a faltar capacidad. No sirve como adorno: si el resultado del modelo no cambia una decisión, no vale la inversión.
Trabajamos con técnicas estadísticas y de aprendizaje automático sobre su propio histórico, y entregamos siempre el margen de error junto con la predicción. Un pronóstico sin intervalo de confianza invita a confiar más de lo que corresponde.
Proyecciones de demanda, ventas o consumo considerando tendencia, estacionalidad y ciclos propios de su negocio. Con intervalos de confianza, no un número suelto.
Agrupamos clientes por comportamiento real de compra, no por intuición comercial. El resultado son segmentos sobre los que se puede diseñar una acción distinta para cada uno.
Identificación automática de operaciones que se desvían del patrón: útil en control interno, prevención de fraude y detección temprana de fallas.
Estimación de la probabilidad de que ocurra un evento concreto, como el abandono de un cliente o el incumplimiento de un pago.
Todo modelo se evalúa contra datos que no vio al entrenarse, y reportamos su desempeño real. Si un modelo no supera a la regla simple que ya usa la empresa, lo decimos.
Analizamos su negocio, sus datos y sus cuellos de botella. Sin suposiciones.
Diseñamos la solución óptima, documentada y trazable desde el primer día.
Desarrollamos en ciclos cortos. Usted ve avances reales desde la primera semana.
Lo que entregamos está listo para crecer. Sin deuda técnica.
Depende del fenómeno. Para estacionalidad anual conviene tener al menos dos o tres ciclos completos. Con menos histórico se puede trabajar, pero la incertidumbre es mayor y hay que decirlo con claridad.
No se puede saber antes de ver los datos, y desconfíe de quien le dé un porcentaje de entrada. Lo que sí garantizamos es medir y reportar la precisión real sobre datos no vistos.
Parte de las técnicas son aprendizaje automático y parte es estadística clásica. Elegimos según el problema: muchas veces un modelo estadístico simple y explicable rinde igual que uno complejo y se mantiene mejor.
Sí, la estacionalidad marcada suele facilitar el pronóstico, porque es un patrón que el modelo puede aprender.
Sin compromisos. Evaluamos si podemos agregar valor real a su operación y se lo decimos con franqueza.
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