Machine Learning para Predicción de Demanda en Retail

El Desafío del Retail Moderno

Una cadena retail argentina con 24 tiendas enfrentaba el problema clásico: demasiado stock de productos de baja rotación y faltantes frecuentes de productos populares. Esto generaba pérdida de ventas por stockouts y costos elevados por exceso de inventario.

La Solución: Machine Learning Predictivo

Implementamos un sistema de predicción de demanda usando algoritmos de machine learning que analiza patrones históricos, estacionalidad, promociones, clima y eventos locales para predecir ventas futuras con precisión del 87%.

Tecnologías Utilizadas

• Python: Lenguaje principal para desarrollo del modelo
• TensorFlow: Framework para redes neuronales
• XGBoost: Algoritmo de gradient boosting para predicciones
• Pandas/NumPy: Procesamiento y análisis de datos
• AWS SageMaker: Entrenamiento y deployment del modelo

Proceso de Implementación

1. Recolección y Limpieza de Datos

Consolidamos 3 años de datos históricos de ventas, inventario, promociones, precios, clima y eventos. La limpieza de datos inconsistentes tomó el 40% del tiempo del proyecto.

2. Feature Engineering

Creamos más de 50 features predictivas incluyendo tendencias, estacionalidad, días de la semana, proximidad a feriados, promociones activas, y más.

3. Selección y Entrenamiento del Modelo

Probamos múltiples algoritmos (ARIMA, LSTM, Random Forest, XGBoost) y XGBoost demostró mejor rendimiento con MAE del 12%.

4. Validación y Ajuste

Validación con datos del último trimestre mostró precisión del 87%. Ajustamos hiperparámetros para optimizar performance.

5. Integración y Deployment

Integramos el modelo con su ERP existente para generar predicciones automáticas diarias y sugerencias de reabastecimiento.

Lecciones Aprendidas

La calidad de datos es crítica: Invertimos mucho tiempo limpiando datos pero fue esencial para precisión del modelo.

Simplicidad sobre complejidad: Modelos simples bien ajustados superaron modelos complejos mal configurados.

Adopción del usuario: La interfaz intuitiva fue clave para que gerentes de tienda confiaran en las predicciones.

Expansión Futura

El siguiente paso es agregar predicción de precios óptimos dinámicos y recomendaciones personalizadas de productos por cliente usando el mismo framework de ML.