Uno de los principales retos a los que se enfrentan los líderes de empresa es a cómo estimar ventas de un producto nuevo de manera efectiva.
A pesar de que la ausencia de información histórica puede hacerlo parecer imposible, existen alternativas que nos brindan una visión inicial objetiva para poder estimar las ventas potenciales y así aprovechar las oportunidades del mercado desde el inicio.
En este artículo te mostraremos todo lo que debes saber sobre el pronóstico de ventas y cómo proyectar ventas de un producto nuevo a través de distintos métodos y con un claro paso a paso que te ayudará a lograrlo con éxito.
Qué es un pronóstico de ventas
Cuando hablamos de pronóstico o proyección de ventas, nos referimos a una estimación anticipada de las ventas futuras que una empresa obtendrá en un período específico.
Este tipo de análisis se basa en diversas fuentes como datos históricos de ventas, tendencias del mercado, comportamiento del consumidor y otros factores relevantes para prever las ventas.
Importancia del pronóstico de ventas
Se trata de un elemento crucial para la planificación estratégica de una empresa, así como, para la toma de decisiones. De hecho, el pronóstico de ventas proporciona datos fundamentales para la asignación de recursos, gestión de inventarios, fijación de precios e incluso, la planificación financiera del negocio.
Por lo tanto, será clave al momento de identificar oportunidades o desafíos potenciales, para así, anticiparse y actuar de forma estratégica ante los cambios en el mercado.
Elementos del pronóstico de ventas
Hay una serie de elementos clave que hacen parte del pronóstico o proyección de ventas:
Datos históricos de ventas
Análisis de tendencias del mercado
Factores económicos y estacionales
Información del producto
Información del cliente
Participación de ventas, marketing y operaciones
Tipos de pronóstico o proyección de ventas
Según las necesidades de tu empresa, o el tipo de información de se desea obtener, es posible optar por cualquiera de los siguientes tipos de proyección de ventas:
Pronósticos cualitativos: con base en juicios de expertos, encuestas y aportes de clientes.
Pronósticos cuantitativos: basados en análisis estadístico, datos númericos y modelos matemáticos.
Pronósticos de tendencias: centrados en proyectar o identificar tendencias del mercado a largo plazo.
Pronósticos estacionales: ayudan a prever los cambios estacionales relacionados a la demanda de producto.
Pronósticos de productos nuevos: pensados en estimación de ventas de productos o servicios nuevos de los cuales no se tienen datos históricos.
Recuerda que plataformas como Datup, te permiten predecir la demanda y gestionar tus inventarios con un promedio de +95% de precisión en solo 5 semanas.
Los equipos que usan Datup disminuyen los errores de pronóstico entre 15% y 30% y reducen sus inventarios entre 5% y 25%. Esto es posible porque Datup utiliza Inteligencia Artificial para procesar información interna y externa, sugiriendo escenarios para una mejor toma de decisiones.
Elige el método de pronóstico de ventas adecuado
Es necesario destacar que existen diversos métodos de proyección de ventas y deberás seleccionar el método adecuado según las necesidades de tu negocio. Para eso, detallaremos a continuación todas las alternativas.
Análisis de Series Temporales
El Análisis de Series Temporales es un método de proyección de ventas que examina patrones pasados en los datos de ventas para identificar tendencias, ciclos y estacionalidades. Es ideal si tu empresa tiene un historial de ventas estable, permitiendo prever futuras fluctuaciones y planificar en consecuencia.
Al implementar este método de análisis, podrás identificar cómo las ventas han cambiado a lo largo del tiempo, ofreciendo una base sólida para pronósticos futuros.
Métodos cualitativos
Los métodos cualitativos se basan en juicios de expertos, encuestas y grupos focales para entender las expectativas de los consumidores. Mediante esta alternativa, tu empresa puede obtener insights valiosos sobre la demanda futura, especialmente útiles para productos nuevos o en mercados volátiles.
Además, algo que resulta muy interesante sobre estos, es que capturan factores subjetivos que pueden influir en la demanda.
Regresión Lineal
Otro método destacado entre líderes de empresa, para el pronóstico de ventas, es la regresión lineal, con la cual se predicen las ventas futuras usando una o diferentes variables independientes como el precio y la publicidad.
En su forma simple, analiza el impacto de una sola variable, mientras que la regresión múltiple considera múltiples factores, proporcionando un análisis más detallado de cómo diferentes elementos afectan las ventas.
Total Anual Móvil (TAM)
El TAM es un método que promedia las ventas de los últimos años para pronosticar el futuro, asumiendo que la demanda permanece relativamente constante.
Aunque se trata de un método efectivo para visualizar tendencias a largo plazo, puede no captar cambios repentinos en el mercado o la economía, limitando su aplicabilidad en entornos volátiles.
Medias Centradas Móviles (MMC)
Las MMC son una técnica de proyección de ventas que calculan el promedio de ventas de períodos recientes, ajustándose para detectar patrones estacionales.
Este método puede resultar particularmente útil si tu empresa requiere ajustar pronósticos a fluctuaciones estacionales, aunque su precisión puede verse afectada por variaciones aleatorias en los datos de ventas.
Descomposición estacional
Se trata de un método de pronóstico de ventas que desglosa los datos en componentes de tendencia, estacionalidad y ruido para analizar y pronosticar cada uno por separado.
Generalmente es una gran técnica de previsión de ventas si tu negocio tiene patrones estacionales claros, permitiendo ajustes precisos en pronósticos a corto plazo basados en la estacionalidad identificada.
Alisado exponencial
El alisado exponencial consiste en aplicar un promedio ponderado a los datos de ventas históricas, poniendo mayor énfasis en los datos más recientes.
Es considerado un método sencillo de implementar para cualquier empresa, y resulta útil para hacer un pronóstico de ventas a corto plazo, aunque su simplicidad puede no capturar complejidades en patrones de ventas más amplios.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
Tanto el aprendizaje automático como la Inteligencia Artificial para el pronóstico de ventas son consideradas técnicas revolucionarias que permiten a tu empresa analizar grandes conjuntos de datos y detectar patrones complejos no visibles al ojo humano.
De hecho, hacer uso de estas tecnologías en tu negocio, te puede ayudar a proyectar la demanda futura con alta precisión, considerando no solo las tendencias históricas sino también factores externos que afectan el mercado, como lo son los cambios politicos y económicos.
Además, la implementación de algoritmos avanzados, incluidas las redes neuronales, permite a las empresas adaptarse dinámicamente a los cambios del mercado, optimizando así su producción y estrategias de marketing basadas en una proyección de ventas precisa y actualizada.
Como estimar ventas de un producto nuevo | Paso a paso
Después de conocer cada uno de los métodos de proyección de ventas que te presentamos anteriormente, es momento de compartirte cómo puedes aplicar alguno de ellos para hacer la estimación de ventas de un producto nuevo. Para ello, hemos preparado un paso a paso que te será de gran ayuda en este proceso.
Paso 1: Recolección de datos preliminares
En esta primera etapa, debes hacer una recolección de datos preliminares, donde te apoyarás en un análisis de mercado y en la identificación de productos homólogos.
Esta aproximación permite utilizar bases de datos históricas para establecer un punto de partida para las proyecciones de ventas.
Análisis de mercado: realiza una investigación de mercado para comprender la demanda potencial y las expectativas de los consumidores hacia el producto nuevo.
Identificación de productos homólogos: selecciona productos del portafolio de la empresa que tengan características similares al nuevo producto y recopila sus datos de ventas históricas. Esto establece una base cuantitativa inicial.
Paso 2: Análisis y preparación de datos
Al aplicar el método de identificar productos con atributos similares, tu empresa puede aplicar los patrones de demanda pasados a los nuevos lanzamientos, proporcionando una base cuantitativa para las estimaciones iniciales. Para ello, se debe tener en cuenta lo siguiente:
Limpieza de datos: asegúrate de que los datos históricos estén limpios, completos y estructurados correctamente para el análisis.
Enriquecimiento de datos: combina los datos históricos con información externa relevante, como tendencias de mercado, factores económicos y datos demográficos, que puedan influir en la demanda. Esto contribuye a una proyección de ventas exitosa.
Paso 3: Selección del modelo de IA
Después de recolectar esta información, tu empresa podrá hacer uso de modelos de inteligencia artificial (IA), donde los datos históricos son la base para el aprendizaje del sistema.
La ventaja de los modelos de IA, radica en su capacidad para adaptarse y aprender de nuevos datos a medida que se van recopilando.
Evaluación de modelos: investiga y selecciona modelos de IA adecuados para tu empresa, que te ofrezca tanto pronóstico de ventas, como redes neuronales o modelos de aprendizaje profundo.
Personalización del modelo: ajusta el modelo seleccionado para tu empresa según las especificidades del producto, las reglas de negocio y las particularidades necesarias para que el modelo se adapte a tus necesidades.
Paso 4: Entrenamiento del modelo
Cuando ya cuentes con una plataforma de IA seleccionada y personalizada, podrás empezar el entrenamiento con los datos históricos de ventas de los productos homólogos y las pruebas de validación.
Entrenamiento con datos homólogos: utiliza los datos de ventas de productos homólogos para entrenar el modelo de IA. Este paso es crucial para que el modelo aprenda patrones de demanda relevantes.
Validación: realiza pruebas de validación para evaluar la precisión del modelo, ajustando el entrenamiento según sea necesario para mejorar los resultados.
Paso 5: Implementación y aprendizaje continuo
Aunque inicialmente se basan en la información de productos homólogos para hacer proyecciones, estos modelos evolucionan y ajustan sus predicciones conforme toman datos del nuevo producto. Este aprendizaje continuo permite a los modelos ofrecer pronósticos cada vez más precisos y menos subjetivos, basados en comportamientos reales del mercado y no únicamente en suposiciones o estimaciones cualitativas.
Pronósticos iniciales: Aplica el modelo de IA para generar pronósticos iniciales de ventas del producto nuevo.
Recopilación de datos periódicamente: A medida que se recopilan datos de ventas reales del nuevo producto, intégralos al modelo para que continúe aprendiendo y ajustando las proyecciones.
Ajuste continuo del modelo: Analiza el desempeño del modelo regularmente y realiza ajustes para refinar las predicciones, asegurando que se adapten a cambios en el mercado y comportamientos del consumidor.
Paso 6: Evaluación y optimización
Este método en el que hacemos uso de la tecnología, no solo aprovecha los datos existentes para crear estimaciones iniciales sólidas sino que también se beneficia de la capacidad de adaptación y aprendizaje de los modelos de IA para generar proyecciones basadas en datos reales y actuales.
De esta manera, las empresas pueden superar el desafío de la falta de datos históricos y realizar proyecciones de ventas más objetivas y fundamentadas. Para ello, se necesitará de un análisis de resultados y optimización constante del modelo.
Análisis de Resultados: evalúa la precisión de las proyecciones de ventas comparándolas con las ventas reales y otros indicadores clave de rendimiento.
Optimización del Modelo: identifica oportunidades para mejorar el modelo (por ejemplo, integrando nuevos tipos de datos o ajustando la arquitectura del modelo) y aplica mejoras continuas para aumentar la precisión del pronóstico de ventas de tu negocio.
¿Cómo hacer una proyección de ventas para una empresa nueva o sin datos históricos?
En el caso de una empresa nueva sin datos históricos, enfrentar el desafío de hacer proyecciones de ventas puede parecer desalentador, especialmente sin la posibilidad de aprovechar directamente los modelos de inteligencia artificial, que dependen en gran medida de patrones de datos previos para realizar predicciones precisas.
Sin embargo, hay metodologías y estrategias efectivas que tu negocio puede emplear para estimar la demanda futura y preparar una base sólida para el crecimiento, incluso sin la IA. Aquí te compartimos los pasos que debes seguir para lograrlo de forma satisfactoria.
Paso 1: Investigación de mercado exhaustiva
Tu negocio debe llevar a cabo un análisis profundo del mercado para identificar a su público objetivo, entender sus necesidades y evaluar el tamaño y potencial del mercado. Este paso es crucial para estimar la demanda potencial de tu producto o servicio, y posteriormente, para realizar una proyección de ventas.
Paso 2: Análisis competitivo
Estudia a tus competidores directos e indirectos para comprender sus estrategias, fortalezas y debilidades. Esto te ayudará a identificar oportunidades de mercado no aprovechadas y a posicionar tu producto de manera efectiva.
Paso 3: Evaluación de precios y preferencias
Utiliza encuestas y grupos focales para recoger información sobre la disposición a pagar de tus clientes potenciales y sus preferencias. Estos datos te proporcionarán insights valiosos para establecer una estrategia de precios y producto adecuada para tu negocio, de acuerdo a su público objetivo.
Paso 4: Métodos cualitativos
Ahora sí será momento de incorporar juicios de expertos, te recomendamos incluir opiniones de veteranos de la industria y consultores, para obtener una visión más amplia sobre la viabilidad y demanda esperada de tu producto o servicio.
Paso 5: Análisis de tendencias y datos externos
Observa las tendencias de la industria o sector de tu negocio, así como los datos económicos generales para ajustar tus expectativas de demanda. Factores como cambios en la legislación, tendencias de consumo y desarrollos tecnológicos pueden influir significativamente en la demanda futura.
Conclusión
Como lo hemos visto a lo largo de este artículo, realizar pronósticos de ventas es esencial para tu compañía, y aquí te compartimos todo lo que debes saber sobre estas proyecciones.
En el caso de la estimación de ventas de un nuevo producto, hemos demostrado que, a pesar de la ausencia de datos históricos, existen alternativas que proporcionan una visión objetiva inicial para calcular las ventas potenciales y capitalizar las oportunidades del mercado desde el inicio.
También exploramos ténicas de pronóstico de ventas y te brindamos un proceso paso a paso, que te ayudará a proyectar con éxito las ventas de nuevos productos sin necesidad sentir temor por la incertidumbre.
Ya has podido ver que el uso de Inteligencia Artificial hará que tu proyección de ventas llegue al siguiente nivel, anímate a conocer Datup, la solución definitiva para pronósticos acertados
