Beiersdorf – Consumer Packaged Goods
Previsión de ventas
para una mejor
planificación
“Nuestro objetivo es prever las ventas con precisión para planificar y asignar recursos de forma más eficaz.”
EL RETO
El equipo de mercados emergentes de Beiersdorf no disponía de herramientas para prever ventas ni identificar tendencias en los 15 países que gestionaba, abarcando más de 80 segmentos de mercado.
Aunque recibían datos de panel con regularidad, el proceso de análisis era totalmente manual, sin conexión con indicadores macroeconómicos ni herramientas de machine learning. Esto dificultaba la planificación, la volvía inconsistente y poco alineada con la realidad cambiante de los mercados.
CATEGORÍAS
Machine Learning, Cloud Architecture, Data Management, Process Automation
NUESTRO ENFOQUE
Previsión a través de ML
para una mejor planificación
Uptimal propuso desarrollar un modelo de previsión basado en los datos de panel mensuales de Beiersdorf, combinados con indicadores macroeconómicos para aportar contexto y mejorar la precisión en mercados emergentes.
El modelo se diseñó para actualizarse automáticamente cada mes con los nuevos datos disponibles, generando previsiones y visualizaciones dinámicas que facilitan una planificación escalable y basada en datos.
Dado el alto número de combinaciones entre países y unidades de categoría, un único modelo no era suficiente, por lo que creamos un sistema que aplicaba de forma dinámica el modelo más adecuado para cada caso.
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Exploración de Datos
Analizamos 36 meses de datos históricos de panel en múltiples países y categorías, identificando patrones, estacionalidad y factores externos. Integramos indicadores macroeconómicos para enriquecer el conjunto de datos y aportar un contexto más completo. -
Desarrollo del Modelo
Creamos un sistema de previsión flexible utilizando Vertex AI sobre GCP, que aplicaba de forma dinámica el modelo más adecuado a cada combinación de mercado y categoría. Esto garantizó precisión y escalabilidad en toda la cartera de Beiersdorf. -
Visualización de Datos
Desarrollamos dashboards interactivos en Power BI para mostrar tanto las ventas reales como las previstas. Estas herramientas visuales permitieron a los equipos planificar con antelación, comparar resultados entre mercados y tomar decisiones basadas en datos.
“Trabajar con datos complejos
nos llevó a crear un sistema de
previsión flexible y adaptado
a cada caso. Usamos machine
learning y automatización para
asegurar precisióny escalar a
largo plazo.”
Senior Data Scientist
RESULTADOS
¡Objetivos conseguidos!
La solución final ha dotado a Beiersdorf de un sistema automatizado de previsión y visualización de datos, convirtiendo la planificación en un proceso escalable, inteligente y orientado al dato.
-90%
reducción del esfuerzo manual requerido para informes mensuales de ventas
+87%
Aumento de la precisión en las previsiones para combinaciones clave de mercado y categoría
100%
Automatización en la actualización mensual de previsiones con nuevos datos de panel y contexto macroeconómico
reducción del esfuerzo manual requerido para informes mensuales de ventas
Aumento de la precisión en las previsiones para combinaciones clave de mercado y categoría
Automatización en la actualización mensual de previsiones con nuevos datos de panel y contexto macroeconómico
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