Implementación de un modelo analítico para la predicción de la venta del portafolio de productos OTC de un laboratorio farmacéutico

Abstract

En la industria farmacéutica la estimación de las ventas proyecta un análisis de la demanda futura para la toma de decisiones del negocio y un panorama amplio para la asignación de recursos sobre este. El presente proyecto presenta la búsqueda del mejor modelo analítico para la predicción de las ventas de la línea OTC de un Laboratorio Farmacéutico, a través de la metodología de investigación Design Science Research y también la aplicación de la metodología KDD. Para la construcción del modelo analítico se emplearon los modelos ARIMAX, redes neuronales y Holt Winters a través del método de regresión y series temporales, ya que se utilizaron datos históricos de las ventas en unidades a nivel de subcategoría de producto, para el entrenamiento de datos en la herramienta analítica Rapidminer. El forecast mostró que cada subcategoría tiene un comportamiento de la demanda diferente por lo que un modelo no necesariamente se ajusta a todas las subcategorías. La comparación con los pronósticos de los modelos obtuvo una precisión menor al 10%, lo cual fue aceptable y contribuyó a la disminución de error que manejaba el Laboratorio Farmacéutico, el cual era del 15% en promedio, es decir que las unidades proyectadas con los modelos construidos se ajustan a la venta real del periodo pronosticado.