Un equipo de investigación de la Universidad Estatal de Washington ha creado un modelo de pronóstico para ayudar a las empresas a predecir con mayor precisión la demanda de los clientes, incluso cuando faltan datos vitales. El nuevo método promete optimizar significativamente las operaciones y mejorar la toma de decisiones en múltiples sectores.
Investigadores de la Universidad Estatal de Washington (WSU) han presentado un innovador modelo de pronóstico diseñado para ayudar a las empresas a predecir con mayor precisión la demanda de los clientes, incluso sin datos completos. Este avance, publicado en la revista Production and Operations Management, tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas de diversas industrias toman decisiones operativas y estratégicas críticas.
Desarrollado por Xinchang Wang, profesor adjunto de gestión de operaciones en el Carson College of Business de la WSU, y Weikun Xu, estudiante de doctorado en ciencias de la gestión en la misma institución, el nuevo modelo utiliza un enfoque matemático para pronosticar el interés de los clientes con una precisión sin precedentes.
“La mayoría de las empresas solo pueden ver una parte del panorama de la demanda: saben quién compra, pero no cuántas personas consideraron comprar y no lo hicieron”, declaró Wang en un comunicado de prensa. “Nuestro modelo reconstruye las piezas faltantes, brindando a las empresas una estimación de la demanda más completa y confiable”.
Los métodos de pronóstico tradicionales a menudo se basan en supuestos generales, como estimaciones de participación de mercado, que pueden generar imprecisiones en la comprensión del comportamiento del cliente y perder oportunidades de ingresos.
Por el contrario, el modelo de Wang y Xu estima tanto las ventas como el número total de clientes potenciales, incluso teniendo en cuenta a aquellos que consideraron realizar una compra pero finalmente decidieron no realizarla.
Mediante una técnica computacional conocida como algoritmo de minorización-maximización secuencial, los investigadores lograron mejorar la precisión de la previsión de la demanda. Este método elimina las incertidumbres que afectan a la previsión convencional al identificar la predicción de la demanda más fiable entre múltiples posibilidades.
“Al eliminar la incertidumbre, las empresas pueden tomar decisiones de precios más seguras”, añadió Wang.
Si bien los investigadores probaron su modelo con datos de ventas de boletos de avión, su diseño garantiza su aplicabilidad en diversas industrias, según Wang. Por ejemplo, los hoteles podrían usarlo para predecir futuras reservas, las tiendas minoristas para estimar la demanda del mercado y las plataformas de comercio electrónico para comprender las tasas de abandono del carrito de compra.
“Este modelo proporciona una herramienta poderosa para industrias donde la información incompleta ha sido un desafío constante”, añadió Wang. “Al mejorar la previsión de la demanda, las empresas pueden planificar con mayor eficacia, optimizar sus operaciones y, en última instancia, ser más competitivas”.
Las implicaciones de esta investigación son de gran alcance. Una previsión precisa de la demanda puede conducir a una mejor gestión del inventario, estrategias de precios optimizadas y una mayor satisfacción del cliente, lo que en última instancia otorga a las empresas una importante ventaja competitiva.