Previsión de ventas
Modelos de series temporales (ARIMA, LSTM) para anticipar la demanda y planificar compras y plantilla.
Data science
Machine learning y análisis predictivo para empresas
El BI te cuenta qué ha pasado; el machine learning te ayuda a anticipar lo que viene. Construimos modelos predictivos a medida para prever ventas, ajustar precios, detectar anomalías o segmentar clientes, y los integramos en un entregable que tu equipo puede usar, no en un informe técnico que acaba en un cajón.
Precio6.500 €Plazo7 a 10 díasModelosARIMA, LSTM, K-MeansIncluyeFormación de una hora
Casos de uso01 02 03 04 05 06
Qué puede hacer el machine learning por ti
Precios y yield management
Análisis predictivo de precios y tarificación dinámica según temporada y demanda.
Detección de anomalías
Alertas cuando un precio, un gasto o una venta se sale de lo normal, antes de que se convierta en pérdida.
Segmentación de clientes
Grupos de clientes o productos con K-Means o RFM para decidir a quién dirigirte y cómo.
Valor del cliente
Predicción del valor de cada cliente para priorizar esfuerzos comerciales.
Integración en tu BI
Los resultados aparecen en tu cuadro de mando, junto al resto de KPI.
Paquete
Modelado predictivo, precio cerrado
Un proyecto acotado para pasar de los datos a un modelo útil, con alcance, plazo y precio definidos desde el principio.
Ver todos los paquetes →Opción B
Modelado predictivo y Data Science
6.500 €Plazo: 7 a 10 días
- Auditoría, limpieza y preparación de datos
- Modelos a medida: ARIMA, LSTM, K-Means, anomalías
- Resultados integrados en un entregable explotable
- Sesión de formación de una hora
EjemplosDemoDeep Learning · LSTM DemoR · K-Means
Proyectos demo
Proyectos académicos y de portfolio, publicados en GitHub como prueba de conocimiento práctico.
Mercado del vehículo eléctrico en España
MAPE < 8 %Detección de anomalías y previsión 2025-2028.
Segmentación de productos Zara
252 productos3 clústeres y recomendaciones de precios e inventario.
Preguntas frecuentes
Dudas sobre machine learning
¿Cuántos datos necesito para un modelo predictivo?
Depende del caso. Para prever ventas conviene tener al menos dos o tres años de histórico para captar la estacionalidad; para segmentar clientes basta con una buena base de clientes y compras. En el diagnóstico revisamos tus datos y te decimos si el modelo tiene sentido antes de empezar.
¿Qué diferencia hay entre BI y machine learning?
El BI ordena y visualiza lo que ya ha pasado: ventas, márgenes, desviaciones. El machine learning usa esos mismos datos para anticipar lo que puede pasar o encontrar patrones que no se ven a simple vista. Lo habitual es empezar por el BI y añadir modelos cuando los datos están limpios.
¿Qué es el MAPE que aparece en vuestras demos?
Es el error medio de una previsión, en porcentaje. Un MAPE inferior al 8 %, como en nuestra demo del vehículo eléctrico, significa que la previsión se desvía de media menos de un 8 % del valor real. Sirve para comparar modelos y saber cuánto fiarse de ellos.
¿Trabajáis en remoto?
Sí. Trabajamos en remoto para España, Francia y el norte de África, en español, inglés o francés. Si el proyecto lo pide, también podemos reunirnos en persona en la Comunitat Valenciana o en Argelia. El diagnóstico inicial de 30 minutos es siempre por videollamada.
Relacionado