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La industria del comercio minorista (Retail) de la moda se caracteriza por su dinamismo y complejidad, donde las tendencias cambian constantemente y los ciclos de vida de los productos son muy cortos. En este contexto, la predicción precisa de la demanda de los productos se convierte en un desafío crucial para las empresas, permitiéndoles optimizar sus estrategias de inventario, compras y producción. En este ámbito, existe una amplia gama de modelos e investigaciones enfocadas en series temporales. Estos modelos se basan a menudo en el análisis de datos históricos para identificar patrones y tendencias que permitan realizar proyecciones futuras. Sin embargo, la aplicación de estos modelos en este sector presenta desafíos específicos que reducen su precisión, como la gran variedad de productos, la falta de datos históricos de los mismos o la influencia de factores externos, como tendencias, promociones o eventos climáticos que impactan significativamente la demanda, dificultando su predicción. Para enfrentar estos desafíos, se propone un modelo de predicción de demanda de producto a corto plazo mediante un ensamblado de 2 modelos de regresión que permitirá enfocar individualmente el aprendizaje de cada uno y dotar de mayor robustez al conjunto: el primer modelo, basado en series temporales, realizará solo la predicción de las variables macro que impactan de forma global a la demanda y cuyo nivel de agregación permita aprovechar las características de este tipo de modelos. El segundo modelo, utilizando los outputs del anterior, junto con otros inputs específicos, realizará una predicción de la demanda especifica de cada producto basada en probabilidades, para dotar al negocio de una herramienta que permita tomar decisiones acordes con la estrategia de servicio.

Publication Date

7-2024

Publisher

UDIT

City

Madrid

Keywords

Comercio minorista de moda, Previsión de demanda, Series temporales, Aprendizaje profundo

Modelo de previsión de demanda de productos en retail fast fashion (2024)

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