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.
¿Qué es un pronóstico de demanda y para qué sirve?
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 la cantidad 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 optimo, permite maximizar la rentabilidad asegurando una gestión eficiente de los recursos.
La importancia de pronosticar la demanda en un mercado volátil
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.
Diferencia entre Pronostico de Demanda y Estimación de Demanda
Algunas veces se confunde lo que es una estimación de demanda con un pronostico de demanda, por lo cual queremos dejar las principales diferencias:
| Estimación de la Demanda | Pronóstico de la Demanda | |
|---|---|---|
| Definición | Análisis y cuantificación de la demanda actual. | Predicción de la demanda futura. |
| Marco Temporal | Retrospectivo, enfocado en la demanda pasada. | Prospectivo, anticipando la demanda futura. |
| Propósito | Entender los patrones de demanda existentes. | Prepararse para las condiciones del mercado futuro. |
| Métodos y Datos | Análisis de datos históricos. | Técnicas de pronóstico avanzadas, redes neuronales, machine Learning. |
| Alcance | Visión más estrecha de las condiciones actuales del mercado. | Enfoque más amplio, centrado en los cambios futuros del mercado. |
| Enfoque | Foto fija que se centra en la demanda actual- | Modelo dinamico, enfocado en predecir tendencias futuras. |
¿Cuáles son los Métodos para el pronóstico de la demanda?
Estos son algunos de los métodos más usados para el pronóstico de la demanda
Estimación Estadística:
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.
Encuestas a Consumidores:
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.
Análisis de Series Temporales:
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 Econométricos:
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 de Mercado:
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.
Redes Neuronales y Machine Learning:
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.
¿Cuáles son los tipos de demanda en la Cadena de Suministro?
Estos son los 8 diferentes tipos de demanda que podemos encontrar en la Cadena de Suministro:
Demanda Independiente:
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.
Demanda Dependiente:
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.
Demanda Agregada:
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.
Demanda Estacional:
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.
Demanda Errática:
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.
Demanda Anticipada:
Ocurre cuando las empresas producen o almacenan productos en anticipación a una demanda futura, basándose en pronósticos o tendencias históricas.
Demanda Cíclica:
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.
Demanda Artificial:
Se crea mediante promociones, descuentos o incentivos de venta, aumentando temporalmente la demanda de un producto.
¿Que es la demanda Irrestricta y restringida en 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:
Pronóstico de Demanda Irrestricta
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.
Pronóstico de Demanda Restringida
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.
¿Como la Inteligencia Artificial me ayuda a pronosticar mejor mi demanda en la cadena de suministro?
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.