En el sector Pharma, anticipar la demanda con precisión no es solo una ventaja competitiva, es una necesidad crítica para proteger el negocio, optimizar la cadena de suministro y tomar decisiones comerciales con menor incertidumbre.

Sin embargo, muchas compañías siguen trabajando con modelos de previsión rígidos, poco granulares o dependientes de herramientas estándar que no capturan la complejidad real del mercado farmacéutico.

En este webinar abordaremos cómo diseñar modelos de predicción de demanda a nivel SKU, específicamente adaptados al contexto Pharma, y qué diferencias existen entre una previsión “correcta” y una previsión realmente útil para negocio.

👉 Cómo definir correctamente el ámbito de la predicción: horizonte temporal, detalle a nivel de producto/familia y su impacto en la calidad del modelo.

👉 Las ventajas y limitaciones de los modelos estándar frente a modelos ad hoc, diseñados para adaptarse al contexto concreto del negocio.

👉 Qué algoritmos predictivos son más adecuados en entornos Pharma y diferencia entre modelos individuales y modelos ensemble.

👉 Cómo incorporar variables de contexto (categorización de productos, canales de venta, promociones, entorno competitivo, factores externos) para mejorar significativamente la precisión de las previsiones.

👉 Por qué la predicción de demanda es un proceso de optimización iterativo.

👉 Casos reales de aplicación en el sector Pharma, con aprendizajes clave y resultados obtenidos.

Más allá de la teoría, el foco del webinar estará en cómo pasar de la predicción al impacto: mejores decisiones, menor riesgo operativo y mayor capacidad de anticipación.

Si trabajas en marketing, supply, data o estrategia en una compañía Pharma —o en equipos de ciencia de datos que desarrollan modelos de predicción de demanda en otros sectores— y quieres entender qué se puede predecir, cómo hacerlo bien y qué decisiones habilita, este webinar es para ti.

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Predicción de demanda a nivel SKU en el sector Pharma