Hemos mejorado la rentabilidad y la lealtad de los clientes, aumentado el ROI de las acciones de marketing, determinado el precio óptimo de venta, optimizado la plantilla de personal y los niveles de producción, hemos ayudado en la toma de decisiones para la inversión de recursos, el cambio en precios y el lanzamiento de nuevos productos.

» Estimación del servicio óptimo

Marcamos la diferencia

El valor diferencial de Bayes Forecast es la obtención de los mejores resultados mediante soluciones dinámicas y a medida que se adaptan a la complejidad creciente y a la evolución de las empresas y de los mercados. Más»

En un sector de consumo masivo tenemos que servir una cantidad de producto o servicio que maximice el beneficio, teniendo en cuenta los costes de devolución (exceso de servicio) y los costes de ausencia de servicio (demanda no atendida).
Para ello prevemos la demanda y su probabilidad, enfrentándola a continuación a la función de coste que será diferente en cada compañía e, incluso, en cada producto, dependiendo del coste de devolución y de ausencia de servicio:



Dada un previsión de venta (V), la decisión de servicio óptima (S1) depende de la incertidumbre ( d 1) y de la probabilidad de agotar (P1)



Si introducimos una promoción de tipo fidelizadora en la venta (cupones, colecciones de código de barras, ... ) el coste de ausencia de servicio se incrementará por las oportunidades perdidas de venta futura ( a2 > a0) y reduce la probabilidad óptima de agotar (P2 < P1), aumentando la decisión de servicio óptima (de S1 a S2). Si por el contrario introducimos una promoción con producto añadido y, por tanto, el coste de devolución se incrementa ( ß3 > ß0), hace que aumente la probabilidad de agotar óptima (P3 > P1), reduciendo la decisión de servicio óptima (de S1 a S3).

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