Caso Práctico: Predice las Ventas en Retail utilizando Python

Cuando se habla de series de tiempo, se hace referencia a ordenar los valores en una forma cronológica, divididos por intervalos que pueden variar entre ellos o ser iguales. Entonces… el “forecasting” es utilizar diversas herramientas para realizar una predicción de un valor en una serie de tiempo, por ejemplo, se puede lograr utilizando esos datos “históricos” de los datos o factores externos.

La venta al por menor, también conocida como “retail” ha ganado importancia gracias a la influencia de la tecnología en el manejo de las empresas. ¿La idea? vender la mayor cantidad de productos a la mayor cantidad de clientes, generalmente con un volumen de ventas moderado.

Dentro de las características de esta forma de venta se encuentran las ventas enfocadas en el cliente, emplear estrategias de compra para mejorar las ventas por medios de los precios, mejorar la recurrencia de venta en los productos.

Si se analiza la información anterior, nos damos cuenta de que las series de tiempo tienen mucho que aportar en este campo, ya que nos pueden ayudar en el análisis de la demanda de productos y el comportamiento de los clientes, aspectos que se pueden moldear para impulsar las características del retail.

Además, las herramientas de series de tiempo aplicadas en el retail brindan una ventaja a los negocios para entender y complacer de una mejor manera a sus clientes, al mismo tiempo que se estudian las ventas y beneficios de los productos, impactando áreas como la de marketing

¡Acompáñame en este caso práctico y aprende a predecir el futuro de tu negocio!