Aplicación de Prophet en la predicción de ventas en el sector retail para inteligencia de negocios

Abstract

Esta monografía presenta una revisión profunda de la aplicación del modelo Prophet en la predicción de ventas dentro del sector retail, enfocado en su utilidad como herramienta estratégica para Inteligencia de Negocios (BI). El estudio se justifica en la necesidad de soluciones de forecasting de alto impacto y baja barrera técnica. Inicialmente, Prophet es examinado y comparado con el algoritmo de Machine Learning XGBoost y el modelo clásico ARIMA, evaluando tres criterios funcionales: precisión, interpretabilidad y facilidad de integración en entornos de BI, para establecer su posición estratégica. Posteriormente, el estudio se centra en validar la utilidad de Prophet a través de la revisión de casos de éxito y estudios de aplicación, destacando su efectividad para impulsar la optimización de inventarios y la planificación comercial. Finalmente, se desarrolla una propuesta metodológica concisa para su implementación en un contexto de retail, sirviendo como guía para la adopción ágil de la herramienta en sistemas de Business Intelligence. Se concluye que Prophet facilita la toma de decisiones gerenciales gracias a su explicabilidad nativa, que permite a los usuarios de negocio comprender y confiar en los pronósticos sin requerir un conocimiento estadístico avanzado. Su diseño modular y bajo requerimiento técnico lo posicionan como la herramienta más eficiente para la adopción masiva y el despliegue ágil de soluciones de predicción en el retail.