📄 Cómo preparar tu fichero CSV
Para que podamos procesar correctamente tus datos de ventas, asegúrate de que el fichero que subes cumple con el siguiente formato:
| Campo | Tipo | Descripción | Obligatorio |
|---|---|---|---|
| PEDIDO | Texto | Código de pedido | Sí |
| FECHA | Fecha (dd/mm/yyyy) | Fecha del pedido | Sí |
| HORA | Texto | Hora del pedido | — |
| IDCLIENTE | Texto | Código del cliente | — |
| CLIENTE | Texto | Nombre del cliente | Sí |
| CODPOSTAL | Texto | Código postal | — |
| REF | Texto | Referencia del producto (CN) | Sí |
| FAMILIA | Texto | Familia terapéutica o categoría | — |
| LABORATORIO | Texto | Laboratorio fabricante | — |
| PRODUCTO | Texto | Nombre comercial | Sí |
| UDS | Número | Unidades vendidas | Sí |
| PVP | Número con punto decimal | Precio por unidad (€) | Sí |
✔️ El separador debe ser punto y coma (;).
✔️ Usa punto como separador decimal (ej: 12.95).
✔️ El archivo debe tener codificación UTF-8.
🧠 Sobre la predicción de la demanda
El sistema genera una estimación del consumo esperado para cada producto de tu farmacia en el próximo mes, basándose en el historial de ventas.
📈 Algoritmo utilizado
Se aplica un modelo de regresión lineal a la evolución mensual de ventas de cada producto, siempre que haya suficientes datos. Este modelo permite detectar tendencias de crecimiento o descenso y proyectarlas en el siguiente mes.
📊 Indicadores de calidad
- R² (coeficiente de determinación): mide el grado de ajuste del modelo a los datos reales. Cuanto más cerca de 1.0, mejor es la predicción.
- MAE (error absoluto medio): indica el error promedio en unidades. Por ejemplo, un MAE de 4.2 significa que el modelo se equivoca en ±4 unidades al mes, de media.
🔍 Interpretación del R²
- 🟢 R² ≥ 0.8: Predicción precisa y fiable.
- 🟡 R² entre 0.4 y 0.8: Predicción moderada, útil como orientación.
- 🔴 R² < 0.4: Predicción poco fiable, los datos tienen mucha variabilidad.
ℹ️ Consideraciones
La predicción es más fiable cuando hay un historial mensual amplio (al menos 6 meses) y las ventas son consistentes. Si un producto tiene ventas irregulares o puntuales, la predicción puede no ser representativa.
🤖 Sobre las recomendaciones de productos
Las sugerencias que ves en la sección de Recomendaciones de productos están generadas automáticamente analizando el comportamiento de compra y la similitud entre artículos.
🔍 ¿Cómo se generan?
- Se detectan los productos más vendidos y se analiza con qué otros productos suelen coincidir en los pedidos.
- Se utiliza el algoritmo Nearest Neighbors (vecinos más cercanos) para encontrar artículos similares según su patrón de ventas.
- El sistema propone sugerencias que pueden complementar o interesar a quienes compran el producto base.
🧠 Algoritmo utilizado
El modelo usa una técnica llamada filtrado colaborativo basado en ítems, implementada mediante NearestNeighbors de scikit-learn. Este modelo no requiere conocer al cliente, solo se basa en las ventas históricas entre productos.
📋 ¿Qué analiza la revisión de compras?
El sistema analiza automáticamente tus datos de ventas para ayudarte a detectar oportunidades de mejora y riesgos en tu inventario. Estos son los 10 puntos que se evalúan:
- Productos sin rotación: artículos que no se han vendido en los últimos 120 días. Pueden estar inmovilizados o ser candidatos a liquidación.
- Ventas puntuales: productos que solo se han vendido una vez. Quizá no merece la pena reponerlos.
- PVP bajo: referencias con precio menor a 3 €, que podrían tener márgenes bajos o actuar como gancho.
- Familias con bajo volumen: categorías con pocas unidades vendidas comparadas con la media general.
- Inmovilizados antiguos: productos que solo se vendieron antes del último cuatrimestre.
- Top ventas sin rotación reciente: artículos que fueron top históricos pero han dejado de venderse recientemente.
- Laboratorios con baja rotación: fabricantes con menor volumen de ventas en tu farmacia.
- Mucho volumen y bajo precio: referencias que vendes mucho pero con PVP bajo. Atención al margen.
- Productos estacionales destacados: lo más vendido en los últimos meses. Útil para reforzar reposiciones.
- Familia a potenciar: categoría que combina buen volumen y rentabilidad. Puede ser clave para mejorar tus resultados.