Esta sección del módulo de análisis de pronóstico te permite evaluar de forma rápida la calidad de tus predicciones, identificando oportunidades de mejora en la precisión y sesgo del modelo, así como contrastando las ventas reales con los valores pronosticados.
¿Qué es?
Te muestra cuán precisas han sido las predicciones, agrupadas en tres rangos, usando indicadores como la Precisión y el WMAPE.
Mayor al 90%
Altísima precisión. Aquí ves cuántas combinaciones (SKU, canales, etc.) están siendo pronosticadas con excelente exactitud. Ejemplo: 791 combinaciones tienen una precisión del 100% y WMAPE del 0%.
Entre 70% y 90%:
Buena precisión, aunque hay margen de mejora. Ejemplo: 76 combinaciones con 80% de precisión.
Menor al 70%:
Combinaciones que requieren análisis o ajuste en el modelo. Ejemplo: 330 combinaciones con solo 23% de precisión.
¿Cómo usarlo?
Haz clic en Ver detalles para analizar qué combinaciones específicas están dentro de cada rango, revisar patrones comunes y decidir si se necesita ajustar parámetros, limpiar datos o revisar comportamientos atípicos.
¿Qué es?
Este indicador te dice si el modelo está sobreestimando o subestimando la demanda. Se agrupa en:
Mayor al 40%:
El modelo tiende a sobreestimar la demanda (pronostica más de lo que se vende). Ejemplo: 81% de sesgo en 181 combinaciones.
Entre -40% y 40%:
Rango ideal. El sesgo está controlado. Ejemplo: -1% de sesgo en 322 combinaciones.
Menor al -40%:
El modelo tiende a subestimar la demanda (pronostica menos de lo que se vende). Ejemplo: -96% de sesgo en 694 combinaciones.
¿Cómo usarlo?
Este análisis es clave para entender si el modelo tiene una inclinación sistemática que afecta decisiones de inventario o abastecimiento. También puedes hacer clic en Ver detalles para entrar al análisis por cada combinación.
¿Qué muestra?
Un comparativo general entre:
Venta real: Total de unidades vendidas y su valor.
Pronóstico: Total de unidades proyectadas y su valor.
% Diferencia: Cuánto difiere lo pronosticado frente a lo vendido.
¿Cómo usarlo?
Es útil para evaluar la alineación general entre lo esperado y lo que ocurrió. Si hay diferencias significativas en valor, puede indicar que se están subestimando o sobreestimando las proyecciones
¿Qué muestra la gráfica?
Esta visualización está pensada para un solo periodo a la vez (normalmente un mes).
Desde el botón Todos los periodos, puedes seleccionar el mes que deseas revisar.
Esto permite hacer análisis específicos y tomar decisiones más precisas para cada corte de planeación.
Puedes alternar la vista entre:
Unidades físicas (total en unidades)
Valor monetario (total en moneda local)
Solo debes hacer clic en el ícono de $ ubicado al lado de Proyección.
Presenta cuatro escenarios clave, representados con barras horizontales:
Sugerido inferior:
Muestra un escenario de baja demanda, útil para prepararse ante caídas en la demanda
Sugerido (escenario base):
Es la base de referencia del modelo. Refleja el comportamiento normal del ítem, calculado a partir de datos históricos estables y ajustado por el modelo de pronóstico.
Sugerido superior:
Muestra un escenario de alta demanda, útil para prepararse ante picos de consumo o estacionalidades.
Colaborado:
Es el valor final que el usuario o equipo de planeación decide dejar como proyección.
Este gráfico de líneas presenta distintos escenarios de proyección e histórico de la demanda, desglosados por mes:
Pronóstico colaborado: Valor definido por el equipo de planeación o usuarios después de revisar los escenarios generados por el sistema. Representado en azul celeste.
Pronóstico sugerido: Es la proyección base del modelo, considerando el comportamiento normal del ítem. Representado en morado.
Pronóstico simple: Representa un cálculo promediado de la demanda histórica. Es una referencia básica, sin aplicar modelos predictivos. Representado en gris.
Demanda real: Muestra las unidades realmente vendidas (histórico). Representado en verde.
Pronóstico inferior: Escenario útil para prever caídas de demanda. Puede deberse a estacionalidad, descontinuados u otros factores de desaceleración.
Pronóstico superior: Escenario que considera un aumento significativo en la demanda. Es útil para evaluar riesgos de quedarse corto en la planeación. Representado en rojo punteado.
Agotados: Corresponden a productos que se agotaron durante el periodo, lo que indica que la demanda real podría haber sido mayor si hubiera habido suficiente inventario.
Sell Out: Representa la venta real al consumidor final. Permite analizar el comportamiento del mercado desde el punto de vista de salida de producto, especialmente útil para evaluar desempeño comercial y detectar oportunidades de reposición o crecimiento.
Pronóstico BestFit: El BestFit identifica automáticamente cuál de los escenarios (base, superior o inferior) es el que mejor se ajusta al comportamiento histórico del ítem.
El sistema evalúa la precisión de cada escenario y selecciona aquel que tuvo el mejor desempeño histórico, mostrándolo como referencia.
Su objetivo es:
Reducir el análisis manual.
Facilitar la interpretación del pronóstico.
Guiar al usuario hacia el escenario que mejor representa el comportamiento real del producto.
El BestFit funciona como una recomendación inteligente, que puede ser validada o ajustada según el criterio del negocio.
Proyección mensualEl eje horizontal de la gráfica un rango máximo de 12 meses (en este caso de mayo 2025 a mayo 2026), combinando lo histórico con la proyección futura, permitiendo detectar tendencias, estacionalidades y posibles desviaciones y tomar acciones correctivas con anticipación.
¿Cómo usar esta gráfica?Monitoreo continuo: Compara lo que realmente ocurrió con lo que el sistema sugería y lo que el equipo decidió colaborar.
Identificación de desviaciones: Si las proyecciones se alejan constantemente de lo real, puede ser necesario revisar reglas o colaborar.
Control de calidad del modelo: Verifica si el modelo está capturando correctamente los patrones de comportamiento de la demanda.
Consejos prácticos:Usa esta visualización en comités de demanda o reuniones de planeación mensual.
Marca los meses donde el colaborado quedó fuera del rango inferior/superior y revisa si esas decisiones fueron acertadas.
Supervisa la cercanía entre el colaborado y la demanda real: cuanto más cerca estén, mejor está funcionando tu proceso de planeación.
Esta gráfica te permite visualizar cómo ha evolucionado la precisión de los distintos escenarios de pronóstico a lo largo del tiempo (simple, el de Datup y el colaborado). Es una herramienta clave para validar la efectividad del modelo, las decisiones colaboradas.
Cada línea muestra la precisión promedio lograda en cada periodo, medida como el porcentaje de acierto entre lo pronosticado y lo realmente vendido. Se comparan tres enfoques:
Precisión Best fit Datup: Representa la precisión sugerida y alcanzada por el modelo de Datup.
Precisión colaborada: Mide qué tan acertadas fueron las decisiones tomadas por los usuarios cuando ajustaron manualmente los valores pronosticados. Es útil para validar la calidad del juicio experto frente al modelo automatizado.
Recomendaciones de uso
Utiliza esta gráfica en tus comités de mejora continua o para justificar ajustes en las políticas de forecast.
Compara los resultados mes a mes para identificar cuándo hubo desviaciones importantes y por qué.
Refuerza con este análisis si las colaboraciones manuales están aportando valor o si podrían ajustarse hacia una mayor automatización.
Esta sección presenta toda la información relacionada con la demanda y sus proyecciones en un formato tabular, lo que facilita la consulta detallada, la exportación de datos y la toma de decisiones específicas por ítem y periodo.
Cada fila representa un periodo (mes) para un ítem específico, y se muestran columnas clave como:
Demanda real: Cantidad efectivamente vendida en el periodo.
Agotados / Sellout: Unidades no servidas por falta de inventario. Datos clave para ajustar modelos y evitar subestimaciones.
Pronóstico: Proyección base generada por el modelo.
Pronóstico superior e inferior: Escenarios alternativos para gestionar riesgos de sobre o baja demanda.
Colaboración: Ajustes realizados por usuarios o equipos sobre el pronóstico automático.
Clasificación: Segmento o comportamiento del ítem (por ejemplo, CNZ).
WMAPE: Indicador de error (cuanto más bajo, mayor precisión del pronóstico).
