Tutorial · Retail y Gran Consumo

Previsión de Demanda Promocional con ChatGPT

Necesito estimar el stock de Black Friday con más precisión que mirando los históricos del año pasado. Los factores externos cambian cada año y me cuesta dinero equivocarme.

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Visión General
¿Qué vas a conseguir con este tutorial?

El reto: Necesito estimar el stock de Black Friday con más precisión que mirando los históricos del año pasado. Los factores externos cambian cada año y me cuesta dinero equivocarme.

La solución: ChatGPT Enterprise (Code Interpreter).

📈 Impacto esperado: Mejora la precisión de la previsión de demanda en campañas.

Contexto
¿En qué situación se aplica este tutorial?

Una empresa de moda online (20 empleados) invierte 15.000€/mes en publicidad digital (Meta Ads, Google Ads). El equipo de marketing dedica 2 días al mes a analizar el rendimiento de las campañas, pero carece de formación estadística para identificar las palancas de optimización más impactantes.


Preparación
Datos que necesitas tener listos

Histórico de ventas por SKU (mínimo 2 años), calendario de promociones pasadas, datos de stock actual.


Paso 01
Paso 1: Accede a ChatGPT Enterprise (asegúrate de tener Code...

Paso 1: Accede a ChatGPT Enterprise (asegúrate de tener Code Interpreter activado).


Paso 02
Paso 2: Haz clic en el icono de 'Adjuntar archivos' (general...

Paso 2: Haz clic en el icono de 'Adjuntar archivos' (generalmente un clip) y sube los siguientes documentos: histórico de ventas de los últimos [NÚMERO] Black Fridays, el dataset con el calendario de festivos y previsiones meteorológicas, y el histórico de ventas por SKU (mínimo 2 años).


Paso 03
Paso 3: Copia y pega el 'prompt mejorado' en la caja de text...

Paso 3: Copia y pega el 'prompt mejorado' en la caja de texto de ChatGPT, asegurándote de reemplazar los corchetes con la información específica de tu empresa.


Paso 04
Paso 4: Envía el prompt y revisa la previsión de demanda gen...

Paso 4: Envía el prompt y revisa la previsión de demanda generada por ChatGPT para planificar tu stock.


Prompt
Prompt completo listo para usar

Copia este prompt, sustituye los valores entre corchetes [VALOR] por los datos reales de tu organización y ejecútalo en ChatGPT.

Prompt — Previsión de Demanda Promocional
[C — Contexto] Somos una empresa de moda online (20 empleados). Black Friday es nuestra semana más importante del año: representa el [PORCENTAJE_BF]% de nuestra facturación anual. El año pasado nos quedamos sin stock de la categoría '[CATEGORÍA_PRODUCTO]' el segundo día y perdimos ventas estimadas de [VALOR_EUR] euros. Adjunto el histórico de ventas de los últimos [NÚMERO] Black Fridays y un dataset con el calendario de festivos y previsiones meteorológicas. [R — Rol] Actúa como nuestro Director de Compras con experiencia en modelización de demanda para retail de moda. Tu objetivo es ayudarnos a calcular el stock óptimo para esta campaña, no solo describir los datos históricos. [E — Ejemplo] En el análisis del año pasado, identificaste que cada caída de 5°C en la temperatura media de octubre incrementaba las ventas de abrigos en un 18% la semana siguiente. Ese tipo de correlación accionable es lo que necesito para este análisis. [A — Acción] Analiza los datasets adjuntos y: (1) Identifica las correlaciones entre temperatura, festivos e inversión publicitaria con las ventas de '[CATEGORÍA_PRODUCTO]'. (2) Proyecta la demanda esperada para este Black Friday asumiendo un [PORCENTAJE]% más de inversión en pauta digital. (3) Proporciona un rango de demanda (escenario conservador, base y optimista) con los supuestos de cada uno. (4) Recomienda el stock mínimo de seguridad para no repetir la rotura del año pasado. [T — Tono] Analítico y orientado a la decisión. Presenta los resultados en formato de tabla cuando sea posible. Explica los supuestos de cada proyección en lenguaje no técnico. [E — Extra información] No uses las previsiones de la IA como único input para pedidos de alto valor: el responsable de compras debe validar antes de hacer pedidos. No ignores factores externos no recogidos en los datos (huelgas, competencia, cambios en el algoritmo de Meta Ads). Compara las previsiones con el método anterior durante al menos 3 meses antes de sustituirlo completamente.
⚠️ Advertencia: No incluyas datos confidenciales, personales o estratégicos sin anonimizar. Revisa el output antes de compartirlo. El resultado es un borrador orientativo, no una decisión final.

Siguiente paso
¿Qué hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

💡 Para sacarle más partido: Una vez que hayas usado este tutorial en una situación real, guarda el prompt con las variables ya rellenadas para tu organización. La próxima vez que necesites resolver un reto similar, tendrás el prompt listo y el proceso será mucho más rápido.
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