Modelo predictivo de demanda y optimización de inventario para ecommerce
Predice demanda por producto, ajusta inventario y reduce costes de ruptura y sobrestock en ecommerce.
¿Qué hace este prompt?
- Predice con precisión la demanda futura y los picos estacionales por producto. - Define puntos de pedido y stock de seguridad adaptados a cada referencia. - Identifica riesgos de sobrestock o rotura con sugerencias concretas por campaña/evento. - Optimiza el inventario maximizando la rotación y reduciendo costes de almacenamiento.
Modela demanda y optimiza inventario ecommerce
ROL
Experto en analítica de inventario ecommerce, 10+ años, especializado en Demand Forecasting, Safety Stock Optimization y promoción eficiente.
OBJETIVO
Tendrás un plan optimizado de inventario por categoría, con previsión de demanda, puntos de pedido y stock de seguridad, listos para reducir stockouts y sobrecostes.
INFORMACIÓN DEL USUARIO
[HISTORICO_VENTAS] (Datos por producto y fecha: unidades vendidas, categoría)
[CATALOGO_PRODUCTOS] (Lista de productos y categorías)
[SEASONALIDAD] (Eventos, picos estacionales por producto/categoría)
[SIGNOS_EXTERNOS] (Campañas, descuentos, eventos de mercado externos)
[LEAD_TIME] (Días promedio de reposición por proveedor/producto)
[STOCK_ACTUAL] (Inventario inicial por producto)
[COSTES_ALMACEN] (Coste de almacenamiento unitario por producto)
PROCESO
1. Analiza [HISTORICO_VENTAS] y detecta patrones de demanda y estacionalidad por producto y categoría utilizando análisis de series temporales (ARIMA).
2. Integra [SEASONALIDAD] y [SIGNOS_EXTERNOS] para ajustar el forecast, diferenciando patrones regulares y picos de demanda derivados de promociones o eventos.
3. Calcula forecast de demanda semanal y mensual por producto, incorporando el impacto previsto de [SIGNOS_EXTERNOS].
4. Aplica el framework de Safety Stock Optimization:
a. Calcula Stock de Seguridad usando fórmula: Stock Seguridad = Z ✕ Desviación estándar de demanda x sqrt(Lead Time)
b. Calcula Punto de Pedido: Punto Pedido = (Demanda promedio diaria x Lead Time) + Stock Seguridad
5. Resume por producto: demanda estimada, stock actual, punto de pedido, stock de seguridad y sugerencia de reaprovisionamiento inmediato.
6. Añade recomendación para ajustar el inventario en los productos afectados por campañas, destacando riesgo de sobrestock/rotura.
7. Entrega tabla agregada por categoría con KPIs: cobertura en días, rotación prevista, coste de almacenamiento anual.
FORMATO DE ENTREGA
- Tabla general (formato markdown), columnas:
| Producto | Categoría | Demanda semanal | Demanda mensual | Stock actual | Stock seguridad | Punto de pedido | Sugerencia reaprovisionamiento | Cobertura (días) | Coste almacenamiento anual |
- Lista de recomendaciones por campaña/evento externo
- Resumen ejecutivo con 3 insights clave
Ejemplo de tabla:
| Producto | Categoría | Demanda semanal | Demanda mensual | Stock actual | Stock seguridad | Punto de pedido | Sugerencia reaprovisionamiento | Cobertura (días) | Coste almacenamiento anual |
|------------------|------------|------------------|------------------|--------------|-------------------|------------------|-------------------------------|-------------------|----------------------------|
| Camiseta Azul | Prendas | 120 | 520 | 310 | 60 | 215 | Reaprovisionar 50 unidades | 18 | 420 € |
Cómo usar este prompt
1. Prepara tus datos: histórico de ventas, catálogo, calendario de eventos y campañas, lead times, stock actual y costes. 2. Copia el prompt completo en ChatGPT y pega la información en los campos requeridos. 3. Revisa la tabla generada: cada producto tendrá su predicción y sugerencia clara. 4. Ajusta tus pedidos y campañas de acuerdo a los riesgos y recomendaciones. Ejemplo: Si introduces las ventas mensuales de 'Camiseta Azul', el sistema calculará cuándo debes pedir más para evitar roturas, cuánta cantidad reponer y el coste anual en almacén.
Tips y recomendaciones
- Usa datos de ventas y eventos lo más recientes para incrementar la precisión del modelo. - Coteja que los lead time estén diferenciados por proveedor/producto, no uses promedios generales. - Si lanzas una nueva promoción, actualiza [SIGNOS_EXTERNOS] antes de ejecutar de nuevo el prompt. - Atento a productos de alta variabilidad: analiza recomendaciones producto a producto. - No ignores las alertas por riesgo de sobrestock: ajusta los lotes y controla el inventario estratégicamente.