Cómo funcionan los modelos

Inteligencia usa métodos estadísticos probados y transparentes: cada resultado se puede explicar con los datos de tu negocio. Este artículo describe cada modelo, qué supone y cuándo desconfiar de él.

Principios

• Solo tus datos: pedidos, productos, clientes, gastos, campañas y tráfico registrados en GrowiPlatform.
• Honestidad sobre la incertidumbre: los pronósticos llevan rango y precisión medida.
• Explicable: métodos que se pueden auditar, no cajas negras.
• Actualización: el análisis completo se recalcula como máximo cada 15 minutos.

Pronóstico de ventas

Modelo: Holt-Winters multiplicativo con tendencia amortiguada y estacionalidad semanal.

• Nivel: las ventas típicas de hoy.
• Tendencia amortiguada: si el negocio crece o decrece, sin suponer que una racha dura para siempre.
• Estacionalidad semanal multiplicativa: el lunes no se parece al domingo, y la diferencia crece con el volumen.
• Estacionalidad anual: antes de ajustar, la serie se corrige por el índice de cada mes y se vuelve a aplicar al proyectar.
• Parámetros: se eligen automáticamente por búsqueda en rejilla minimizando el error de un paso adelante.
• Intervalo del 80 %: basado en la dispersión de los errores recientes; se ensancha a medida que el pronóstico se aleja.
• Precisión: backtest real: se esconden las últimas 4 semanas, se pronostican y se compara el error semanal.

Requisito: 60 días de historia. Precaución: eventos únicos (un lanzamiento, un cierre) no están en la historia y el modelo no los anticipa.

Estacionalidad anual

Se ajusta una tendencia exponencial (regresión sobre el logaritmo de las ventas diarias promedio de cada mes) y se compara cada mes contra lo que la tendencia esperaba. Así el crecimiento no se confunde con temporada. Requiere 13 meses completos; con menos, todos los meses valen 1.

Probabilidad de cumplir la meta

Cierre proyectado = ventas a la fecha + pronóstico de los días restantes. La incertidumbre acumulada de esos días define una distribución normal; la probabilidad es el área por encima de la meta del presupuesto.

Detección de anomalías

Cada día se compara con la mediana del mismo día de la semana en las 3 semanas anteriores y posteriores. El desvío relativo se estandariza con la desviación absoluta mediana (MAD) y se marca como anomalía si supera 3,5. La mediana y la MAD no se dejan engañar por los propios picos, a diferencia de la media y la desviación estándar.

Clientes

Segmentación RFM

Recencia, frecuencia y monto se puntúan de 1 a 5 por quintiles de tu propia base. Cuando muchos clientes tienen una sola compra, la frecuencia usa el conteo real para no empatar quintiles.

Probabilidad de seguir activo

Inspirada en el modelo BG/NBD, en versión transparente:

1. El tiempo entre compras de cada cliente se modela como exponencial con su propia cadencia (o la mediana de la tienda si compró una sola vez).
2. Si sigue activo, la probabilidad de no haber comprado en R días es e^(−R/cadencia).
3. Se combina por Bayes con la probabilidad previa de volver (más alta cuantas más compras tiene).

Valor a 12 meses = P(activo) × compras esperadas en un año × ticket × margen bruto.

Margen en riesgo = margen anual del cliente × probabilidad de abandono, para clientes recurrentes con riesgo entre 45 % y 93 %.

Cohortes y LTV/CAC

• Cohortes: % de cada grupo de primera compra que vuelve a comprar exactamente N meses después.
• CAC: inversión en pauta del mes / clientes nuevos del mes (promedio de los últimos 6 meses completos).
• LTV: margen histórico más valor esperado a 12 meses de los clientes adquiridos en el último año.

Inventario

• Demanda: unidades por semana de las últimas 16 semanas, pronosticadas con suavizado de Holt (nivel y tendencia).
• Stock de seguridad = z × σ × √(plazo / 7), con z = 1,65 (95 % de nivel de servicio) y σ la dispersión de los errores de pronóstico.
• Punto de reorden = demanda diaria × plazo + stock de seguridad. El plazo es el del proveedor que surte el producto —el real si tiene al menos tres órdenes recibidas en el año, el acordado si no— o 10 días si no tiene proveedor registrado.
• Pedido sugerido = demanda diaria × (plazo + 30 días) + stock de seguridad − stock actual.
• ABC: por ventas de 180 días; la clase la da el acumulado antes del producto (el que cruza el 80 % todavía es A).

Abastecimiento

• Demanda por variante: la misma de Inventario (Holt sobre 16 semanas), pero por producto, color y talla, a partir de los pedidos.
• Plazo efectivo: promedio de días entre creación y recepción de las órdenes del proveedor en el último año, si tiene al menos 3; si no, el plazo acordado de su ficha.
• Disponible = stock de la variante + lo que viene en órdenes en proceso.
• Urgencia: llegará tarde si la cobertura (disponible / demanda diaria) es menor que el plazo; pedir hoy si lo disponible está en el punto de reorden; pedir pronto si la fecha límite para pedir cae en los próximos 14 días.
• Cantidad sugerida: cubre el plazo más 30 días de venta, con su stock de seguridad, redondeada a la unidad de compra y al pedido mínimo del proveedor. Entre varios proveedores de la misma variante se elige el más barato por unidad.
• Riesgo del proveedor (0 a 100): suma incumplimiento de fechas, entregas incompletas, variabilidad del plazo, ser el único proveedor de un producto clase A, concentrar más de la mitad de las compras y alzas de costo de más del 10 %. Alto desde 55, medio desde 30.
• Variación de costos: primer contra último costo pagado en 12 meses por cada producto de proveedor, ponderado por lo comprado.

Canasta

Reglas de asociación sobre los pedidos del último año, con un mínimo de 12 pedidos juntos:

• Soporte = pedidos con A y B / pedidos.
• Confianza = pedidos con A y B / pedidos con A.
• Lift = confianza / probabilidad de B. Se muestran reglas con lift de 1,4 o más.

Efecto de las promociones

Las promociones suelen coincidir con temporada alta, así que comparar unidades con y sin descuento mediría la temporada. Se compara la participación del producto en las unidades de toda la tienda en meses con oferta (más de la mitad de sus unidades a precio de oferta) frente a meses sin ella: la temporada sube a toda la tienda por igual y se cancela. Requiere al menos 2 meses de cada tipo.

Rentabilidad

• Utilidad operativa = ingresos − costo de ventas + otros ingresos − gastos operativos.
• Costo de ventas: unidades vendidas × costo del producto (si falta, se estima en 55 % del precio).
• Punto de equilibrio = gastos operativos promedio de los últimos 3 meses / margen bruto.
• Proyección de 3 meses: tendencia lineal de los últimos 12 meses desestacionalizados, multiplicada por el índice estacional de cada mes.
• Retorno por canal: ventas atribuidas por los eventos de conversión de cada píxel / inversión registrada en campañas de 12 meses.

Puntaje de salud

Promedio ponderado de cinco componentes acotados de 0 a 100: crecimiento (25 %), retención (20 %), rentabilidad (25 %), inventario (15 %) y retorno de marketing (15 %). Detalle en Resumen predictivo.

Límites conocidos