El pronóstico de demanda es clave para la industria de la moda online, donde factores como la alta rotación de inventario, la variabilidad de la demanda y los descuentos dinámicos presentan grandes desafíos. Un estudio de Zalando demuestra que los modelos de deep learning superan a otros enfoques, posicionándose como la mejor opción para mejorar la precisión en la predicción de demanda y optimizar la estrategia de precios e inventarios.
¿Por qué Deep Learning es superior en forecasting?
- Captura patrones complejos: Los modelos basados en transformers analizan datos históricos y variables como precios, descuentos y stock para hacer predicciones más precisas.
- Escalabilidad y generalización: A diferencia de los métodos tradicionales, los modelos de deep learning pueden entrenarse con millones de SKU y adaptarse a diferentes categorías de productos.
- Optimización de precios: La integración de la elasticidad del precio en la predicción permite ajustar descuentos estratégicamente, maximizando ventas y minimizando el riesgo de sobrestock.
- Manejo de datos escasos y alta rotación de productos: A diferencia de los modelos tradicionales, el deep learning puede predecir la demanda de productos con poca historia de ventas, un problema común en la moda online debido a la renovación constante del catálogo.
- Capacidad de modelar efectos de largo plazo: A través de arquitecturas de codificador-decodificador, los modelos pueden enfocarse en predicciones a corto y largo plazo, adaptándose a diferentes estrategias comerciales.
Modelos tradicionales: ¿Herramientas del pasado?
El estudio de Zalando comparó el desempeño de un modelo basado en transformers con enfoques tradicionales como series temporales autoregresivas (DeepAR) y modelos basados en árboles de decisión (LightGBM). Si bien estos métodos fueron el status quo en su momento, los resultados demuestran que el deep learning se ha puesto al día y no solo los supera en precisión, sino que también ofrece mayor estabilidad en entornos de alta variabilidad, como temporadas de rebajas.
Hoy en día, confiar en modelos de machine learning tradicionales para forecasting es como usar mapas impresos en la era del GPS. Pueden dar una idea general, pero carecen de la flexibilidad y capacidad de adaptación necesarias para responder a mercados en constante cambio y a cadenas de suministro cada vez más interconectadas y volátiles. En un entorno donde la colaboración en la planificación, el pronóstico y el reabastecimiento (CPFR) es clave para mejorar la eficiencia operativa, los modelos de deep learning no son solo una ventaja competitiva, sino una pieza clave en el CPFR.
Pensando a largo plazo
Este caso de estudio confirma que el deep learning no solo es viable, sino esencial para un pronóstico de demanda preciso en la moda online. Empresas que buscan optimizar su estrategia de precios y reducir riesgos de inventario deben adoptar modelos avanzados basados en redes neuronales. No es casualidad que en Signeo AI confiemos exclusivamente en este enfoque para ayudar a nuestros clientes a tomar mejores decisiones basadas en datos y cadenas de suministro orientadas al CPRF.