¿En algún momento te ha ocurrido que vas a una tienda o supermercado pero no encuentras el producto que quieres o necesitas?
Eso significa que la empresa no estuvo en la capacidad de anticiparse a las necesidad del mercado correctamente.
Por eso, en este artículo aprenderás qué es la predicción de la demande y cómo puedes calcularla.
¿Qué es la predicción de la demanda?
La predicción de la demanda es la capacidad que tiene una empresa de estimar cuántos productos o servicios los clientes comprarán en un periodo de tiempo determinado.
Esto permite a las empresas analizar cuánto necesitan comprar de materia prima y otros insumos relacionados con la producción o comercialización de sus productos.
Para calcularla, usualmente las empresas utilizan variables como:
- Ventas históricas
- Factores externos como clima, economía y tendencias de mercado
- Factores de negocio como estacionalidad, lanzamientos de productos y promociones
Puedes calcularlo en tu empresa, puedes hacerlo con distintos modelos analíticos que vamos a explicar más adelante. Pero en mi experiencia, estos suelen ser limitados y no integran factores externos, por lo tanto los pronósticos son menos precisos.
Otras empresas usan un software de planificación de la demanda y gestión de inventarios como Datup, que se especializan en usar deep learning (IA) y pueden integrar fuentes de información que una empresa por su cuenta no podría.
Beneficios de una correcta previsión de la demanda
Un día podemos enfrentar una crisis de contenedores y a la semana siguiente los fenómenos climáticos pueden impulsar el consumo de determinados productos. Por eso, las empresas necesitan anticipar las necesidades del mercado mediante una correcta previsión de la demanda.
Su importancia es que se convierte en el insumo fundamental para las operaciones de tu compañía, impactando directamente los niveles de servicio y el aprovisionamiento para satisfacer la demanda.
Al proyectar aspectos como: qué productos requieren, cantidad, momento y lugar de forma óptima, satisfacemos las necesidades de los clientes.
5 de los principales beneficios de tener un pronóstico preciso de la demanda son:
- Genera mayor liquidez, gracias a que no hay capital sobre invertido en inventarios.
- Permite optimizar los niveles de inventario, evitando faltantes o excesos.
- Mejora eficiencia de compras y producción al alinearlas con la demanda proyectada.
- Maximiza disponibilidad de productos y niveles de servicio al cliente.
- Aumenta rentabilidad de la empresa mediante mejor gestión de costos e ingresos.
Precisión de la previsión de la demanda
Debido a esta gran relevancia que toma de cara a la estrategia de las compañías y a que esta previsión se convierte en la base de las decisiones que tomará la compañía, como por ejemplo, que inversiones realizar para cumplir con la cuota de crecimiento.
Se requieren pronósticos cada vez más asertivos, puesto que las desviaciones afectan en quiebres de inventario y por ende en tus niveles de servicio o, por el contrario, sobreabastecimientos que capturan tu flujo de caja.
Existen diversos factores a considerar a la hora de realizar tu previsión de la demanda y debido a esto hay gran complejidad en este proceso. Por lo tanto, cada vez se hace más relevante poder contar con herramientas de analítica avanzada que te ayuden a mejorar puntos en tu precisión.
Factores a considerar en la previsión de la demanda
Para poder hacer esto posible, el punto de partida consiste en identificar tus fuentes de información, bien sean internas y/o externas.
Partiendo de tus fuentes internas, es clave que puedas integrar tus datos históricos y complementarlos con tus campañas de mercadeo y retroalimentación de actores clave como tus colaboradores en sesiones S&OP, además de los clientes y proveedores.
Adicionalmente, debes identificar que otros factores pueden afectar tu demanda incluyendo estacionalidades, climatología, factores demográficos, tendencias del mercado, información sectorial, investigaciones de mercado, noticias relevantes, análisis de la competencia, son algunos de los factores que pueden afectar tu previsión dependiendo de la industria en la que te desempeñes.
Métodos de previsión de la demanda
Este cálculo de la demanda puede realizarse a través de métodos cualitativos o cuantitativos, en algunos casos y para incrementar la precisión, las empresas recurren a modelos mixtos.
La elección del método idóneo para tu caso, podrá depender de la información que tengas, la industria o el producto a analizar y la precisión requerida. Hablemos entonces de los métodos.
Métodos cualitativos:
Aquí podemos destacar las investigaciones de mercado, las cuales permiten conocer preferencias, gustos o comportamiento del consumidor.
Otro método cualitativo comúnmente usado es la opinión de expertos, en donde se recurre a especialistas que, basados en la experiencia y conocimiento de una industria en particular, ayudan a prever la demanda.
Métodos causales:
La regresión lineal busca analizar la relación entre la demanda y una o más variables independientes, como el precio, publicidad, factores económicos, entre otros. Se basa en encontrar correlaciones o causalidades.
Cuando se desea involucrar múltiples variables independientes las empresas recurren al análisis de regresión múltiple para poder obtener una visión más completa.
Series temporales:
Uno de los más usados de esta categoría son los promedios móviles, en donde en un período determinado a partir de los históricos se puede calcular la demanda promedio, de tal forma que te permitirá identificar y suavizar las fluctuaciones de la demanda.
También es común el uso de la suavización exponencial, la cual es similar al promedio móvil, pero se asigna pesos a los datos históricos para dar mayor relevancia a la información más reciente.
Finalmente, en esta categoría se tienen la descomposición de series temporales, en donde se divide en componentes como tendencias, estacionalidad y error para realizar proyecciones más precisas.
Pronóstico Colaborativo:
Este método de pronóstico te permite alinear la visión de diversas áreas estratégicas dentro de la cadena de suministro, como lo son las áreas de ventas, mercadeo, operaciones y finanzas.
Permitiendo tener en cuenta, por ejemplo, negociaciones que se están llevando a cabo con clientes, campañas de mercadeo, entre otros factores que pueden afectar al área de operaciones y los niveles de servicio hacia los clientes.
Modelos de Inteligencia Artificial:
Los modelos de inteligencia artificial representan una gran ventaja frente a modelos tradicionales en la generación de los pronósticos de la demanda en términos de tiempos y volumen de procesamiento de la información e incremento en la precisión de la previsión.
Si bien existen diversos métodos de inteligencia artificial para el procesamiento de pronósticos de la demanda, como lo son: aprendizaje supervisado y no supervisado, machine learning, deep learning, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, clustering, entre otros.
Algunos de los más usados son modelos de machine learning, a los cuales se les realiza aprendizaje supervisado para que a partir de data histórica puedan aprender de los patrones y hagan proyecciones futuras.
También son usadas redes neuronales que permita analizar un gran volumen de datos y variables complejas para generar millones de escenarios y priorizar los mejores resultados.
Mejoras en la previsión de la demanda
Una de las principales recomendaciones para mejorar las previsiones de la demanda, es poder implementar modelos de inteligencia artificial, debido a su capacidad de procesar grandes volúmenes de información y de identificar tendencias, patrones, en corto tiempo.
Esto le permite a las empresas que hacen uso de este tipo de herramientas poder tomar decisiones costo-eficientes. Además con un modelo que se retroalimenta constantemente para darte mejores resultados.
Es importante que no te limites a un solo método para el pronóstico de la demanda, ya que cada producto y combinación que estés analizando, tienen un comportamiento diferente. Por lo tanto, si haces uso de un único método de previsión, probablemente tengan una gran cantidad de referencias con grandes errores.
Poder automatizar procesos te liberará espacio para que puedas dedicarte a labores que agreguen mayor labor en tu compañía. Más tiempo analizando, ejecutando estrategias y revisando resultados, en vez de invertir tiempo en procesamiento de información.
Errores comunes en la previsión de la demanda
En la actualidad, tener una buena previsión de la demanda representa un gran desafío para las compañías debido a que cada vez hay una mayor complejidad generada por el entorno.
La pandemia COVID-19, representó grandes retos para las empresas a nivel mundial, en donde cada vez cobró más relevancia hablar de contextos BANI o VUCA.
Por lo tanto, el principal error que puedes estar cometiendo, es pensar que puedes seguir realizando tu previsión de la demanda con el mismo proceso que solía funcionarte en el pasado.
Sin embargo, debido a su importancia e impacto en el negocio, queremos ayudarte a identificar algunos errores comunes entre las empresas que quieren implementar o mejorar sus procesos de planeación y previsión de la demanda.
Datos incompletos o incorrectos
Lo primero que debes asegurar es tener al menos una fuente de datos históricos confiable, generalmente la ERP es la fuente de datos principales.
Dependiendo del método que uses puede variar la cantidad de historia requerida.
Entender si debes complementar tu fuente de datos principal con otras fuentes complementarias como, por ejemplo, un WMS, MRP, CRM, archivos en Excel, entre otras.
Falta de data externa
Según tu tipo de producto e industria pueden afectarte en mayor o menor medida los factores externos.
Si no entiendes e integras factores como climáticos, festividades, temas económicos, políticos, entre otros factores, es posible que estés teniendo grandes desviaciones en tus pronósticos.
Subjetividad en la toma de decisiones
La subjetividad es uno de los errores en los que caen las compañías con mayor frecuencia. Si no tienes en cuenta una base objetiva para tu toma de decisiones, probablemente puedas estar teniendo sobreabastecimientos o quiebres de inventario.
Falta de colaboración con otras áreas
Si ya tienes un proceso de previsión de la demanda, pero no estás teniendo en cuenta lo que dicen tus áreas estratégicas, clientes y aliados clave, probablemente estén teniendo una gran desviación.
Falta de seguimiento a la desviación y errores
¿Qué tanto seguimiento haces a las desviaciones a nivel general y por referencia?
La falta de seguimiento a los errores que estás teniendo hace que las empresas sean más reactivas que proactivas y preventivas. Ya que suelen tomar acción cuando el problema es profundo y suele requerirse mayor tiempo y dinero para solucionar los problemas que se presenten.
Casos de negocio: ejemplos de previsión de la demanda
Empresa de comercialización de productos de aseo y servicios de limpieza
Una empresa de comercialización de productos de aseo y servicios de limpieza tiene ingresos anuales de 70 millones de dólares, más de 2.000 referencias y 5.000 clientes. Han logrado mejorar su nivel de servicio y falta de existencias, reducir los costes logísticos, anticiparse a los proveedores, cerrar nuevos clientes estratégicos y disminuir los niveles de inventario, logrando un retorno de la inversión en tres semanas.
Beneficios
- Nivel de servicio: Ganó 10 puntos y ahora está en el 99,1%.
- Disminución de falta de existencias: disminuyó 9 puntos y se sitúa en el 0,9%.
- Los costes logísticos disminuyeron un 2,25% en dinero mensual es de unos 5.000 USD.
- Se anticipan a sus proveedores con tres meses de previsión. Ayuda a cumplir con sus entregas.
- Dos nuevos cierres de clientes estratégicos por el uso de la plataforma.
- Disminución de los niveles de inventario. Más de 450.000 en exceso de stock.
- Retorno de la inversión en tres semanas.
Conclusión
Al ver los diversos métodos para predecir la demanda, seguro te preguntas cuál utilizar en tu empresa. Podrías implementar modelos estadísticos o colaborativos tradicionales.
Pero sin duda, con base en nuestra experiencia y hablando con cientos de empresas de cadena de suministro, la opción ideal hoy son las soluciones de Inteligencia Artificial que se integran a tu negocio.
Gracias a su capacidad de procesar rápidamente grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos, los modelos de IA superan en precisión y agilidad a las técnicas legacy. Impactan positivamente en menor tiempo la cadena de suministro a un costo competitivo.
La predicción automática con machine learning se retroalimenta y mejora continuamente. Las proyecciones pasan de ser un desafío manual, a un proceso sistematizado de clase mundial que habilita ventajas competitivas únicas frente a empresas que no lo adopten.