Previsión de Ventas y Modelado Predictivo con IA

¡Hola, Arlene! ¿Cómo estás?

Muy buen trabajo. El informe está bien estructurado y los cálculos de ingresos, variaciones y promedios diarios están correctos. Al mirar los números en conjunto, te dejo algunos puntos que cambian la recomendación final:

1. El 10 % no es el escenario de mayor ingreso. La "Quema Total Stock" genera $54,080, por encima de los $52,650 de la campaña. Si hay otro criterio detrás, conviene explicitarlo.

2. Ingreso no es ganancia. Sin el costo unitario no se puede hablar de margen. La campaña del 10 % suma solo $390 de ingreso frente a la base, pero exige vender 48 unidades más: si el costo supera unos $8,13 por unidad, el escenario base deja más ganancia.

3. σ crece con el volumen. Si divides σ por el promedio diario, todos los meses quedan entre 0,30 y 0,35. La relación con la temperatura se demuestra mejor con una correlación o regresión de ventas contra temperatura.

4. Falta explicar algunos datos, como el origen de las 402 unidades base y el nivel de stock que justifica las 300 unidades a transferir. Presentar los escenarios como rangos, y no como un número único, también estaría más alineado con la idea del análisis What-If.

Son ajustes que hacen el informe más sólido ante una revisión financiera. Si incorporas el costo unitario, comparte cómo cambia el escenario recomendado.

Un saludo y buenos estudios.

Hola a todos!!!!

Presento mi informe y mi análisis, enfoque el ejercicio a lo principal, la elaboración de la previsión de ventas, pero quise ir más allá y tomar el rol del gerente de Zoop Megastore, para elaborar una presentación ejecutiva (no muy extensa) y seguir practicando mucho mas al uso de la IA.

Análisis histórico y proyección de ventas del producto Calentador – Zoop Megastore

Esta más que demostrado que las empresas necesitan aprovechar sus datos para comprender el comportamiento de sus clientes y tomar decisiones comerciales con mayor fundamento. En este ejercicio se analizó el historial de ventas del producto Calentador de Zoop Megastore, con el propósito de identificar patrones de demanda, reconocer factores que pueden influir en las ventas y desarrollar una proyección para Octubre de 2024.

Desafío y solución
El principal desafío consistió en identificar qué factores podían explicar las variaciones en las ventas y utilizar esa información para estimar la demanda futura del producto.

La solución consistió en filtrar la información del producto, depurar registros, consolidar las ventas por fecha y analizar su comportamiento desde distintas perspectivas: cantidades, precios, estacionalidad, canales, origen de las ventas, métodos de pago y campañas comerciales.

Este procedimiento permitió identificar tendencias y establecer una referencia histórica para construir una proyección de ventas, creando una matriz para ayudar a distinguir entre la información que efectivamente se tiene y aquella que sería necesario recopilar para desarrollar modelos más completos.

Para estimar las ventas de octubre de 2024 se utilizó un método de promedios históricos estacionales, se eligió este método porque permite construir una proyección sencilla y comprensible con los datos disponibles. La proyección debe entenderse como una estimación retrospectiva. Se estimó una demanda de 361 unidades para Octubre de 2024.

Conclusiones
El análisis permitió comprobar que los datos históricos son una herramienta valiosa para comprender el comportamiento de las ventas, identificar períodos de mayor demanda y anticipar posibles resultados comerciales. En el ejercicio se efectuó una simulación para comparar dos escenarios (con y sin campaña) y por los datos entregados la recomendación para Zoop Megastore sería mantener inicialmente el precio, pero en lugar de descartar completamente la campaña, podría realizarse una prueba promocional controlada, dirigida a determinados canales o segmentos de clientes. De esta manera, sería posible medir su impacto real en las unidades vendidas, los ingresos, el margen y el retorno de la inversión publicitaria.

Finalmente, considero que el principal aprendizaje de este ejercicio es que el análisis de datos no consiste solamente en proyectar cifras, sino en convertir la información disponible en decisiones mejor fundamentadas. Cuanto más completa y confiable sea la información recopilada, mayor será la capacidad de Zoop Megastore para anticipar la demanda, optimizar sus recursos y mejorar su rentabilidad.

Adjunto una presentacion
https://docs.google.com/presentation/d/1_dr-SmWolNmd4zj1oUHMkjEFzp744op7q7ZnFSbB_aQ/edit?usp=sharing

Que tal equipo, aqui les comparto la trasncripcion con los resultados de la clase con los prompts para hacerlo mas didactico, si es preferible compartir directamente el post en el foro me lo hacen saber para corregirlo en futuras publicaciones, gracias

https://chatgpt.com/share/6aeebd84-f328-83e8-ac3f-1f6995abd434