Metodología de aperturas para forecats de venta en unidades en una empresa de retail

Abstract

Este trabajo se enmarca en el desarrollo de un estudio para una empresa de retail, cuyos productos se clasifican en una jerarquía de niveles del 1 al 4, donde jerarquía a nivel 1 es una agrupación general de productos y la jerarquía a nivel 4 es un conjunto de productos más específico, con características más cercanas entre sí. El objetivo de este estudio consiste en el desarrollo de una metodología para aperturar Forecasts de venta en unidades para tiendas físicas y canal online usando un conjunto de categorías de productos (nivel 2 de la jerarquía de la serie de tiempo), con el fin de obtener información más específica como el pronóstico de venta de las subcategorías (nivel 3-4 de la jerarquía) en tiendas físicas y el canal online. Para el canal online también se debe obtener el pronóstico de venta de los locales de abastecimiento. El trabajo se divide en 3 etapas: primero se realiza el preprocesamiento, donde se modifica el dataset original cambiando la variable de ventas por día a ponderación por día, además de añadir otras variables como el mes de venta. En segundo lugar, viene el procesamiento de datos donde se implementan 8 modelos de estimación para realizar pronósticos de las ponderaciones diarias de una subcategoría respecto a la categoría. Finalmente, se tiene el post-procesamiento, donde se usan las ponderaciones estimadas para multiplicarlas en los Forecasts de la empresa y obtener una estimación de ventas de las subcategorías y locales de abastecimiento. Siguiendo dicha metodología se logran diferentes resultados para las aperturas, teniendo que para la apertura del Forecast de venta en tienda física a nivel 3 se logra un porcentaje de error máximo de aproximadamente el 20%, mientras que para el nivel 4 en el mejor de los casos se logra dicho valor, pero para más de la mitad de las categorías se logran valores mayores al 40%. Por otro lado, para las aperturas del Forecast de venta online a nivel 3 se logran porcentajes de error menores al 25%, para el nivel 4 se logran valores menores al 40% y para apertura a local de abastecimiento se consiguen porcentajes de error menores al 20%. Dados los resultados expuestos se considera viable la apertura a nivel 3 para los Forecast de venta en tienda física y online, mientras que a nivel 4 solo es viable para el Forecast de venta online. Por otra parte, la apertura a local de abastecimiento también se considera viable evidenciando los desempeños más precisos entre las aperturas, donde para todas las aperturas mencionadas destaca el uso de modelos combinados, que mezclan modelos sencillos de estimación con modelos de aprendizaje automático.