La previsión actúa como herramienta de planificación para ayudar a las empresas a prepararse frente a la incertidumbre de lo que puede ocurrir en el futuro".

Los algoritmos de Forecast se enfocan en realizar una predicción mediante el estudio de datos históricos y patrones pasados. Las empresas utilizan herramientas de software y sistemas para analizar grandes cantidades de datos recopilados durante un largo periodo, posteriormente el software predice la demanda y tendencias futuras para ayudar a las compañías a tomar decisiones financieras, de marketing y operativas más precisas.

La previsión actúa como herramienta de planificación para ayudar a las empresas a prepararse frente a la incertidumbre de lo que puede ocurrir en el futuro. Por ejemplo:

• Usar recursos con más eficacia.
• Visualizar el rendimiento de la empresa.
• Programar el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
• Estimar los costes recurrentes
• Predecir eventos futuros como volúmenes de ventas e ingresos.
• Revisar decisiones de administración.

Los algoritmos de Forecast se basan en datos de series temporales, los cuales son conjuntos de datos que recopilan información en varios intervalos de tiempo ordenados y con una posible correlación entre las observaciones en intervalos adyacentes, por ejemplo, en la siguiente gráfica se visualiza una distribución de valores de series temporales y una predicción utilizando el algoritmo ARIMA.

¿En qué casos se pueden utilizar los algoritmos de Forecast?

Algunos de los casos típicos en los cuales se pueden utilizar los algoritmos de forecast son los siguientes:

1. Automatización para prever ventas de productos.
2. Predecir el pronóstico de la demanda en tiempos definidos.
3. Previsión para administrar la demanda de fabricación.
4. Previsión en la cadena de suministros.
5. Previsión de ventas para mejorar la experiencia del cliente.
6. Previsión en la colocación de créditos.
7. Predicción de tasa de cancelación.
8. Pronósticos de ingresos.
9. Pronóstico de gastos.
10. Valor del ciclo de vida del cliente.
11. Pronósticos de KPI´s como Retorno de la inversión (ROI), cantidad de clientes, tráfico web, visitas nuevas, etc.

Amazon Forecast utiliza aprendizaje automático (Machine Learning) para generar pronósticos más precisos, incluye algoritmos que se basan en más de veinte años de experiencia y conocimientos utilizados por Amazon.com.

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