Redes neuronales - Predicción de ventas futuras con Deep Learning

El pronóstico es un área de interés para las organizaciones. Tomar observaciones pasadas y utilizar dichas observaciones para predecir resultados futuros tiene muchas aplicaciones prácticas, incluidas mejores decisiones tomadas por los responsables de la toma de decisiones. Las organizaciones a menudo utilizan pronósticos de ventas para ayudar en la planificación estratégica, usando proyecciones para planificar mejor el futuro, aumentar la productividad y cambiar de rumbo cuando sea necesario. Otro ejemplo notable de pronóstico son las predicciones meteorológicas que todos usamos a diario.

El análisis de series temporales es un campo general que tiene como objetivo hacer predicciones a partir de datos de series temporales utilizando una serie de puntos indexados en el tiempo. Tradicionalmente, las tareas de pronóstico de ventas han utilizado modelos de regresión lineal simples del campo de la estadística y, más recientemente, modelos de bosque aleatorio desarrollados en el campo del aprendizaje automático. Las técnicas de inteligencia artificial son más precisas en ciertas situaciones, notablemente cuando la función carece de linealidad.

Este caso de estudio explora el uso de un enfoque de inteligencia artificial de memoria a largo y corto plazo (LTSM) para la previsión de ventas. Demostramos cómo los valores predichos coinciden muy de cerca con los valores reales. Los LTSM también se han utilizado con éxito en otras áreas, como el procesamiento del lenguaje natural.

Resolviendo el Problema mediante AI LTSM Deep Learning

Típicamente, al visualizar una serie temporal, a menudo es fácil ver un patrón y que dicho patrón continúe repitiéndose con ligeras variaciones. Lo que suele ser mucho más difícil es encontrar un modelo que se ajuste con precisión a dicho patrón; el desafío se complica aún más al considerar las circunstancias en constante cambio que subyacen a los futuros puntos de datos. LTSM ha demostrado funcionar bien en esta área al proporcionar una solución más cercana a una genérica para el problema del pronóstico.

Los métodos probabilísticos y estadísticos intentan utilizar distribuciones de probabilidad como la distribución normal o funciones matemáticas como ecuaciones lineales o parabólicas para ajustar un conjunto de puntos de datos. Generalmente, estos enfoques pueden funcionar bien si los datos se alinean estrechamente con la función modelada. Sin embargo, estos métodos requieren un análisis experto y son un proceso bastante manual, y son difíciles de lograr en la práctica a gran escala dado el grado de especialización necesario. También se han propuesto métodos de aprendizaje automático como Random Forest. Se construye una serie de árboles de decisión utilizando secuencias pseudoaleatorias; se hace una predicción evaluando cada predicción subsiguiente de una serie de árboles.

Se ha demostrado que Random Forest funciona bien y evita el sobreajuste, aunque el enfoque no escala de manera eficiente al hacer predicciones a medida que los conjuntos de datos se vuelven grandes y complejos. Por lo tanto, es difícil de implementar en entornos prácticos para todos los problemas excepto para un subconjunto de ellos con conjuntos de datos muy limitados.

LTSM supera las limitaciones de enfoques anteriores entrenando una variante de una red neuronal diseñada para entrenarse secuencialmente en cada paso de tiempo y modelar los datos directamente. Lo logra a través de una serie de puertas: de entrada, de salida y de olvido. Los valores se recuerdan en cada paso de tiempo, y la puerta regula el flujo de información entre estados. Esencialmente, la red se entrena en la función de los datos, lo que permite al AI capturar relaciones complejas. Considere el ejemplo a continuación, la línea verde representa los datos reales y la línea roja representa los datos pronosticados vía LTSM, se puede observar que el pronóstico está muy cerca de predecir los valores reales.

Informe de ventas

Descripción general del desafío organizacional

La toma de decisiones es un proceso organizacional continuo que típicamente requiere consideración de las direcciones futuras. Los tomadores de decisiones estratégicas pueden considerar hacia dónde se dirige el mercado, mientras que los tomadores de decisiones operativas pueden considerar la oferta y la demanda para garantizar la entregabilidad del servicio.

Las organizaciones, particularmente a medida que aumenta el tamaño de una organización, tienen numerosos desafíos de preparación de datos y recopilación de datos para su uso en dichos análisis, dadas las vastas cantidades de datos. Hemos discutido esto extensamente en nuestro Artículo “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Independientemente del tipo de decisión, los datos de alta calidad ayudan a impulsar mejores decisiones. Teniendo en cuenta el futuro es siempre una consideración en la toma de decisiones. A menudo es más fácil determinar el entorno actual de una organización; mirar hacia el futuro se vuelve más complejo. Los métodos típicos incluyen analizar las tendencias actuales y mirar hacia atrás al mismo período de un año anterior para averiguar qué sucederá, determinar qué innovaciones están en el horizonte y deducir lógicamente cómo cambiará el panorama. Un análisis cuidadoso de estos puntos de datos puede ser muy preciso.

Suponiendo que los datos estén preparados y listos para ser analizados, el pronóstico es un área compleja que requiere funcionalidad de análisis de datos integrada en la organización para producir informes precisos y predecibles que se alineen estrechamente con los puntos de referencia actuales. Cada vez hay más soluciones disponibles para ayudar a realizar esta función, aunque muchas aún requieren habilidades de programación. Herramientas como Microsoft Excel pueden realizar muchos métodos estadísticos a través de una interfaz de apuntar y hacer clic, aunque las formas de usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no están generalmente disponibles.

Otro problema que enfrentan las organizaciones es proceduralizar y poner en producción la generación de pronósticos para que pasen a formar parte de las operaciones diarias de una organización. Gran parte de estos pronósticos producidos en el estado actual de la industria se realizan mediante análisis estáticos ad hoc. Si bien los pronósticos en sí tienden a ser precisos, llegar a ellos depende en gran medida del equipo de personas encargado de elaborarlos. La documentación y las guías paso a paso son métodos posibles que pueden ayudar y permitir la continuidad a medida que las personas y los grupos se trasladan a otras áreas. Sin embargo, esto no aborda completamente las habilidades requeridas para ejecutar dichos procesos.

Tener los procesos de pronóstico y análisis de datos integrados dentro de los sistemas de TI es un paso clave para permitir que las organizaciones maduren con su estrategia de datos. Dada la complejidad de la inteligencia artificial como campo y en la realización de tareas que requieren el empleo de inteligencia artificial, las organizaciones necesitarán adaptarse para permitir dicha capacidad. El pronóstico es un área que, con el tiempo, dependerá de la IA, y las organizaciones que dependen de métodos tradicionales comenzarán a verse en desventaja. Telemus AI™ está equipado para ayudar a las organizaciones en los pronósticos de migración utilizando las últimas técnicas de IA.

Datos Organizacionales Disponibles como Entrada para ML

Las fuentes de datos disponibles para su uso en la previsión con AI son las siguientes:

Metadatos de clientes de sistemas CRM (es decir, Salesforce, Microsoft CRM).
Marcas de tiempo y montos de las transacciones (es decir, sistemas PoS, Stripe, PayPal).
Sistemas de gestión de inventario.

Metodología de Integración

A continuación se presenta una descripción general del proceso que realizaríamos a un alto nivel para analizar dichos flujos dentro de una organización:

Extraer datos de ventas de sistemas de origen como Salesforce, Stripe o transacciones bancarias sin procesar.
Visualizar y validar los datos para asegurar que sean correctos y estén libres de errores.
Pase los datos de entrenamiento a través de una AI LTSM y luego evalúelos usando datos de prueba, asegúrese de que el pronóstico parezca preciso mediante técnicas de visualización y calcule el error estándar.
Continúe actualizando el pronóstico a medida que pasa el tiempo para considerar los puntos de datos actuales y reales.
Elaborar un informe que demuestre el pronóstico y comunicarlo a la organización en general, particularmente a los tomadores de decisiones clave.

Dado que Telemus AI™ tiene pronósticos avanzados habilitados por AI listos para usar, su organización puede centrarse en la lógica de negocio en lugar de en la implementación técnica.

Aplicaciones Organizacionales

A continuación se enumeran aplicaciones potenciales para su organización:

Pronóstico de ventas e identificación de patrones y tendencias.
Ajuste de la estrategia de ventas basado en pronósticos para mejorar los resultados.
Gestión de la cadena de suministro para garantizar una gestión eficiente de los productos.
Predicción de rotación de empleados.

Beneficios potenciales y realizados

La capacidad de predecir otorga a las organizaciones enormes ventajas en la planificación del futuro, permitiendo que las operaciones se ejecuten de manera más eficiente; también proporciona una ventaja a las empresas que compiten por cuota de mercado. Gran parte de estos beneficios ya se materializan hoy en día con las técnicas existentes, y la previsión de ninguna manera es nueva.

Si bien los métodos basados en Inteligencia Artificial como LTSM son inherentemente más complejos que los métodos estadísticos en su funcionamiento, su implementación para su uso en la resolución de problemas prácticos es donde aportan enormes beneficios, ya que pueden ajustarse a muchos conjuntos de datos sin el análisis y modelado complejos que normalmente se requieren con los métodos tradicionales basados en estadísticas; también escalan bien a diferencia de los modelos de aprendizaje automático proporcionados anteriormente. Por lo tanto, las organizaciones pueden pronosticar y predecir muchos más escenarios de los que tendrían recursos para hacerlo en entornos anteriores.

Telemus AI™ es una empresa de inteligencia artificial con sede en Australia que proporciona soluciones avanzadas al gobierno y a las empresas. Contáctenos hoy para una consulta gratuita sobre cómo Telemus AI™ puede integrarse en su organización.

Referencias

[1] - Predicción de ventas - Barış Karaman

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