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Los líderes de las compañías se enfrentan a mercados volátiles y consumidores altamente exigentes. Por lo que la capacidad de estimar la demanda actual del mercado se ha convertido en un factor central en el éxito de cualquier empresa.
Antes, las variaciones en la demanda eran mínimas, lo que permitía errores sin graves consecuencias. Hoy en día, las fluctuaciones en la demanda son significativas e inesperadas, lo que se traduce en problemas costosos, que generan pérdidas millonarias.
En este artículo, exploraremos en detalle qué implica el análisis de la demanda basado en datos, su importancia en el panorama actual, métodos y herramientas disponibles para calcular la demanda y cómo las empresas pueden obtener una ventaja competitiva gracias a esta información.
El pronóstico de demanda se enfoca en predecir la cantidad o el valor de productos que los consumidores adquirirán a corto, mediano y largo plazo.
Se basa en el análisis de datos históricos, información de campañas de marketing, productos agotados y datos exógenos como indicadores económicos, festivos, clima, divisas e inflación, entre otros. Usar estos datos internos y externos, permite una comprensión más amplia y precisa de la demanda futura.
Este análisis es crucial para que las empresas puedan optimizar sus estrategias de compras y su producción permitiéndoles adquirir y fabricar las cantidades adecuadas de productos evitando el exceso de inventario que afecta el flujo de caja de la compañía o la escasez que podría generar ventas perdidas.
Tener un balance óptimo, permite maximizar la rentabilidad, asegurando una gestión eficiente de los recursos en las empreas que buscan anticiparse a las necesidades del mercado de manera estratégica y con base en datos.
Un pronóstico preciso de la demanda es fundamental, ya que habilita a las empresas a formular estrategias para maximizar ganancias mientras satisfacen las necesidades de sus consumidores.
Poder adaptarse rápidamente a los cambios del mercado se ha convertido en una habilidad indispensable, sin embargo, no todas están preparadas para hacerlo.
La precisión en la estimación no solo previene pérdidas, sino que también abre oportunidades de crecimiento. Por eso, las organizaciones que logran aprovechar sus datos históricos e incluir variables del entorno en su planificación, se posicionan un paso adelante en la competitividad.
Pero, para rever la demanda con exactitud, es importante que las empresas cuenten con herramientas de pronóstico avanzadas y no cálculos simples en excel que llevan a errores en el pronóstico. La tecnología ofrece muchísimas alternativas que facilitarán las decisiones en tu empresa.
Es común que en las empresas se llegue a confundir lo que es el pronóstico de demanda con la estimación de demanda, por eso, en este artículo un punto importante es ayudarte a entender las diferencias.
En la siguiente tabla tendrás una clara visibilidad de cuáles son las principales diferencias:
Estimación de la DemandaPronóstico de la DemandaDefiniciónAnálisis y cuantificación de la demanda actual.Predicción de la demanda futura.Marco TemporalRetrospectivo, enfocado en la demanda pasada.Prospectivo, anticipando la demanda futura.PropósitoEntender los patrones de demanda existentes.Prepararse para las condiciones del mercado futuro.Métodos y DatosAnálisis de datos históricos.Técnicas de pronóstico avanzadas, redes neuronales, machine Learning.AlcanceVisión más estrecha de las condiciones actuales del mercado.Enfoque más amplio, centrado en los cambios futuros del mercado.EnfoqueFoto fija que se centra en la demanda actual-Modelo dinamico, enfocado en predecir tendencias futuras.Diferencia entre Pronostico de Demanda y Estimación de Demanda
Cuando se requiere de un análisis, siempre es crucial considerar las variables clave, para lograr obtener resultados más confiables. En este caso, cuando abordamos una medición de la demanda, no podemos dejar de lado los factores que influyen, tanto en la oferta como en la demanda misma.
Muchas veces, al realizar un análisis de demanda, caemos en el error de no considerar los factores que influyen en la oferta de ese producto o servicio. Esto es de gran importancia, porque así podrás entender la cantidad de ese bien que hay en el mercado y sus variaciones.
Para eso, son relevantes los siguientes factores:
Para evaluar la demanda de un producto o servicio en el mercado, es necesario comprender los factores que influyen para que las personas decidan adquirirlo.
Estos son algunos de los métodos más usados para el pronóstico de la demanda
Utiliza técnicas estadísticas tradicionales, como el análisis de regresión, para analizar datos históricos de ventas, considerando factores como el precio, ingresos y otras variables que influyen en la demanda. Es útil para identificar relaciones entre variables y estimar la demanda futura basada en patrones históricos.
Involucran directamente a los consumidores a través de cuestionarios, entrevistas o grupos focales para recopilar información sobre sus preferencias, intenciones de compra y percepciones. Estas encuestas aportan insights cualitativos y cuantitativos sobre el comportamiento del consumidor.
Se enfoca en analizar patrones de demanda a lo largo del tiempo para identificar tendencias, variaciones estacionales y cambios cíclicos. Este método ayuda a predecir la demanda futura basándose en datos históricos.
Modelos estadísticos complejos que combinan teoría económica con métodos estadísticos para estimar y pronosticar la demanda. Integran múltiples variables para proporcionar una comprensión más completa de las relaciones de demanda.
Experimentos controlados en mercados específicos o grupos de prueba que permiten observar y medir los cambios en la demanda debido a alteraciones en precios, promociones u otras estrategias de marketing.
La gran cantidad de datos ha impulsado el uso de algoritmos de aprendizaje automático y a las redes neuronales, para analizar datos y mejorar las predicciones de demanda. Su habilidad para manejar información compleja es clave para anticipar tendencias del consumidor de forma dinámica y a optimizar estrategias de mercado eficientemente.
Este método de Deep Learning con IA es el modelo que utilizamos en Datup para ayudar a equipos de planeación de la demanda a tener pronósticos con más de 95% de precisión.
Estos son los 8 diferentes tipos de demanda que podemos encontrar en la Cadena de Suministro:
Se refiere a la demanda de productos finales por parte de los consumidores, que no depende directamente de la demanda de otros productos. Por ejemplo, la demanda de automóviles por parte de los consumidores.
Es la demanda de componentes o materias primas necesarias para producir un producto final. Esta demanda está directamente relacionada con la demanda de los productos finales. Por ejemplo, la demanda de neumáticos es dependiente de la demanda de automóviles.
Combina varias demandas individuales o dependientes en un único pronóstico para simplificar la planificación y el reabastecimiento. Es útil para la gestión a nivel macro en la cadena de suministro.
Varía según la época del año, festividades o temporadas, afectando a productos específicos. Las empresas deben anticipar y adaptarse a estos cambios para satisfacer la demanda de manera eficiente.
Se caracteriza por ser irregular o impredecible, a menudo debido a factores externos inesperados como cambios en las tendencias del mercado, eventos económicos o desastres naturales.
Ocurre cuando las empresas producen o almacenan productos en anticipación a una demanda futura, basándose en pronósticos o tendencias históricas.
Se refiere a las fluctuaciones de la demanda que siguen un patrón cíclico, típicamente relacionado con el ciclo económico o tendencias de mercado a largo plazo.
Se crea mediante promociones, descuentos o incentivos de venta, aumentando temporalmente la demanda de un producto.
Los conceptos de demanda Irrestricta y restringida muchas veces se pasan por alto y son fundamentales a la hora de tomar decisiones en la cadena de suministro:
El pronóstico de demanda irrestricta predice la demanda de un producto asumiendo cero limitaciones operativas o externas. Este enfoque teórico evalúa el interés máximo en el mercado a un precio dado, útil para identificar oportunidades de crecimiento sin considerar barreras de suministro o producción.
En cambio, el pronóstico de demanda restringida considera las limitaciones reales como capacidad productiva, logística y factores exógenos (clima, inflación). Este método, anticipa la demanda que puede satisfacerse dadas estas restricciones, esencial para la planificación operativa efectiva.
La inteligencia artificial empodera a los planeadores de demanda porque tienen acceso a análisis detallados y pronósticos precisos basados en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Esta capacidad para identificar tendencias y patrones ocultos permite a los planeadores anticiparse a los cambios en la demanda, optimizando así los indicadores clave de desempeño de la organización y mejorando la gestión del inventario.
Además, la IA enriquece el proceso de toma de decisiones al habilitar la simulación de diversos escenarios futuros, lo que otorga a los planeadores una herramienta poderosa para evaluar las posibles repercusiones de distintas estrategias de cadena de suministro.
Este empoderamiento con información relevante y actualizada asegura que las decisiones estén bien fundamentadas, alineando las operaciones con los objetivos estratégicos y adaptándose eficazmente a los cambios del mercado.
Ahora que conoces los factores que influyen en la demanda de un producto, vamos a abordar cuáles son los métodos de pronóstico de la demanda más usados en las empresas, en qué consisten y cuándo puede ser el más adecuado para una necesidad particular.
Utiliza técnicas estadísticas tradicionales, como el análisis de regresión, para analizar datos históricos de ventas, considerando factores como el precio, ingresos y otras variables que influyen en la demanda. Es útil para identificar relaciones entre variables y estimar la demanda futura de un producto o servicio basada en patrones históricos.
Involucran directamente a los consumidores a través de cuestionarios, entrevistas o grupos focales para recopilar datos sobre sus preferencias, intenciones de compra y percepciones. Estas encuestas aportan insights cualitativos y cuantitativos sobre el comportamiento del consumidor, que serán una gran ayuda al momento de analizar la demanda de un producto o servicio.
Este método se enfoca en analizar patrones de demanda a lo largo del tiempo a partir de datos que permiten identificar tendencias, variaciones estacionales y cambios cíclicos. Este método ayuda a predecir la demanda futura basándose en datos históricos.
Modelos estadísticos complejos que combinan teoría económica con métodos estadísticos para estimar y pronosticar la demanda. Integran múltiples variables de datos para proporcionar una comprensión más completa de las relaciones de demanda a partir de datos.
Experimentos controlados en mercados específicos o grupos de prueba que permiten observar y medir los cambios en la demanda debido a alteraciones en precios, promociones u otras estrategias de marketing.
La gran cantidad de datos ha impulsado el uso de algoritmos de aprendizaje automático y a las redes neuronales, para analizar datos y mejorar las predicciones de demanda. Su habilidad para manejar información compleja es clave para anticipar tendencias del consumidor de forma dinámica y a optimizar estrategias de mercado eficientemente.
Este método de Deep Learning con IA es el modelo que utilizamos en Datup para ayudar a equipos de planeación de la demanda a tener pronósticos con más de 95% de precisión.
Ahora que conoces sobre los métodos para el pronóstico de la demanda y los factores que pueden influir en ella, es momento de abordar los tipos de demanda que podemos encontrar en la cadena de suministro.
Se refiere a la demanda de productos finales por parte de los consumidores, que no se ve afectada ni depende directamente de la demanda de otros productos. Por ejemplo, la demanda de automóviles por parte de los consumidores.
Es la demanda de componentes o materias primas necesarias para producir un producto final. Esta demanda está directamente relacionada con la demanda de los productos finales. Por ejemplo, la demanda de neumáticos es dependiente de la demanda de automóviles.
Combina los datos de varias demandas individuales o dependientes en un único pronóstico para simplificar la planificación y el reabastecimiento. Es útil para la gestión a nivel macro en la cadena de suministro.
Por ejemplo, una empresa de muebles vende X cantidad de productos a consumidores finales, X cantidad de muebles a empresas y exporta X muebles. La demanda agregada sería la sumatoria del resultado de ventas de cada canal.
Es un tipo de demanda clave, debido a que nos permite identificar variaciones según la época del año, festividades o temporadas, afectando a productos específicos. Las empresas deben anticipar y adaptarse a estos cambios para satisfacer la demanda de manera eficiente. Por ejemplo, la venta de buñuelos en navidad.
Se caracteriza por ser irregular o impredecible, a menudo debido a factores externos inesperados como cambios en las tendencias del mercado, eventos económicos o desastres naturales. Por ejemplo, el uso de tapabocas requerido durante la pandemia.
Ocurre cuando las empresas producen o almacenan productos en anticipación a una demanda futura, basándose en pronósticos o tendencias históricas, como por el ejemplo, cuando se va a realizar el lanzamiento del nuevo modelo de celular de X compañía.
Se refiere a las fluctuaciones de la demanda de un producto o servicio que siguen un patrón cíclico, típicamente relacionado con el ciclo económico o tendencias de mercado a largo plazo.
Un ejemplo de la demanda cíclica sería: una marca de automóviles de lujo observa una correlación entre el ciclo económico y la venta de sus vehículos. Cuando hay auge en la economía hay mayor confianza en el consumidor final para invertir en este tipo de vehículos. En cambio, en entornos de recesión, las ventas disminuyen y los consumidores prefieren comprar vehículos usados.
Se crea mediante promociones, descuentos o incentivos de venta, aumentando temporalmente la demanda de un producto, como por ejemplo, cuando se hacen festivales gastronómicos y se reúne a varios restaurantes para que presenten un plato especial a un precio promocional.
Para que puedas entender mejor cómo se establece la medición de la demanda actual en una empresa, veremos un ejemplo efocado en un tipo de demanda, en este caso, la demanda agregada.
Recordemos que esta se refiere al total de ventas o pedidos que recibe esa empresa por sus productos en un período de tiempo determinado, generalmente en un mercado específico.
También te puede interesar: Cómo calcular la demanda | Paso a paso y ejemplos
La demanda agregada para una empresa se compone de la suma de todas las demandas individuales como, por ejemplo, la demanda de los consumidores, empresas, gobierno y mercado extranjero que están dispuestos a comprar los productos o servicios ofrecidos por esa empresa. Veamos un caso a continuación:
La empresa «Muebles Roble Fino» fabrica gran variedad de muebles, como sofás, mesas, sillas, armarios, etc. La demanda agregada para «Muebles Roble Fino» estaría determinada por la suma de todas las solicitudes o compras de sus productos por parte de los consumidores, empresas y el gobierno.
Durante un mes determinado, «Muebles Roble Fino» recibe los siguientes pedidos:
Entonces, a partir de estos datos podemos calcular la demanda agregada para «Muebles Roble Fino» durante ese mes:
Demanda agregada = Pedidos de consumidores + Pedidos de empresas + Pedidos del gobierno + Exportaciones
Demanda agregada = (500+300+200+100)+(100+50+200)+(50+50)+50 = 1550+350+100+50 = 2050 unidades de muebles.
Al aplicar la suma de los pedidos, sabemos que «Muebles Roble Fino» tiene una demanda agregada de 2050 unidades de muebles. Con este dato, la empresa podrá tomar decisiones sobre la fabricación, el inventario y la cadena de suministro.
Los conceptos de demanda irrestricta y restringida muchas veces se pasan por alto y son fundamentales a la hora de tomar decisiones en la cadena de suministro:
El pronóstico de demanda irrestricta predice la demanda de un producto asumiendo cero limitaciones operativas o externas. Este enfoque teórico evalúa el interés máximo en el mercado a un precio dado, útil para identificar oportunidades de crecimiento sin considerar barreras de suministro o producción.
En cambio, el pronóstico de demanda restringida considera las limitaciones reales como capacidad productiva, logística y factores exógenos (clima, inflación). Este método, anticipa la demanda que puede satisfacerse dadas estas restricciones, esencial para la planificación operativa efectiva basada en datos.
La inteligencia artificial empodera a los planeadores de demanda porque tienen acceso a análisis detallados y pronósticos precisos basados en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Esta capacidad para identificar tendencias y patrones ocultos permite a los planeadores anticiparse a los cambios en la demanda, optimizando así los indicadores clave de desempeño de la organización y mejorando la gestión del inventario.
Además, la IA enriquece el proceso de toma de decisiones al habilitar la simulación de diversos escenarios futuros, lo que otorga a los planeadores una herramienta poderosa para evaluar las posibles repercusiones de distintas estrategias de cadena de suministro.
Este empoderamiento con información relevante y actualizada asegura que las decisiones estén bien fundamentadas, alineando las operaciones con los objetivos estratégicos y adaptándose eficazmente a los cambios del mercado.
En un mercado volátil, donde la capacidad de adaptación es indispensable para cualquier compañía, se considera crucial lograr la mayor precisión posible en la estimación de demanda, esto, debido a la significativa y frecuente variabilidad en los patrones de consumo.
Es claro que los errores en la predicción de la demanda, por más pequeños que parezcan, pueden resultar costosos y generar pérdidas millonarias para una empresa. Por lo tanto, el pronóstico de demanda, debe basarse en el análisis de datos históricos, información de marketing y datos externos como indicadores económicos, para lograr anticipar las necesidades futuras del mercado.
De ese modo, una empresa puede optimizar sus estrategias de compra y producción, evitando tanto el exceso de inventario como la escasez, y maximizando la rentabilidad y eficiencia en la gestión de los recursos. Por otro lado, podrás formular estrategias que no solo te ayuden a prevenir pérdidas sino también que abran oportunidades de crecimiento para tu empresa.
La implementación de herramientas avanzadas de pronóstico basada en datos, como algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, garantiza una precisión aún mayor en la estimación de la demanda, como lo es en el caso de DATUP, que ofrece pronósticos de +95% de precisión. Lo que permite a las empresas de una ventaja competitiva en un entorno empresarial cada vez más dinámico y desafiante.
Pronóstico de demanda y optimización de inventario con IA para equipos de cadena de suministro.
