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El pronóstico de ventas es una estimación anticipada de la facturación futura de un producto o servicio. Se basa en el análisis de datos históricos, estudios del comportamiento del cliente y tendencias del mercado.
Las empresas en su operación táctica están revisando constantemente el forecast de ventas como punto de partida para definir estrategias para alcanzar los objetivos de crecimiento; analizando cómo optimizar recursos en producción, logística y estrategias de marketing.
Registros pasados de ventas y patrones de compra que ayudan a entender el comportamiento del mercado donde se encuentran tendencias a lo largo de un lapso de tiempo.
Período de tiempo a analizar; puede ser en meses, bimestres, semestres o años.
Cambios que se presentan en el mercado que pueden influir en las ventas, como variaciones macroeconómicas, avances tecnológicos, y preferencias del cliente y la competencia.
Es el análisis de información sobre clientes potenciales, segmentos de mercado, percepciones de marca y factores externos que podrían afectar las ventas.
Elementos fuera del control de la empresa pero que pueden afectar las ventas, como condiciones económicas globales, regulaciones gubernamentales, cambios en el clima y eventos imprevistos.
Hábitos, preferencias, necesidades y motivaciones de los consumidores que influyen en sus decisiones de compra.
Estudio de las estrategias de marketing, precios, productos y servicios de los competidores para evaluar cómo pueden afectar las ventas y anticipar posibles acciones competitivas.
Retroalimentación e información proporcionada por el equipo de ventas, los gerentes de cuentas y otros departamentos dentro de la organización que tienen relación con la gestión comercial y pueden brindar información valiosa sobre las tendencias del mercado y las expectativas de los clientes.
Herramientas analíticas y estadísticas utilizadas para predecir las ventas futuras, como modelos de regresión, análisis de series temporales, técnicas de suavizado exponencial y métodos de inteligencia artificial, machine learning y deep learning.
Existen diferentes tipos de pronóstico de ventas; el que desees utilizar, depende de la industria y de los datos fuente que tengas. Te voy a mostrar las opciones que tienes y luego vamos a ver varios ejemplos.
Existen diferentes tipos de pronóstico de ventas; el que desees utilizar, depende de la industria, de los datos que tengas disponibles y las herramientas.
El promedio móvil permite calcular el valor futuro con base en el promedio de datos previos en un período de tiempo específico. Es como si tuviéramos una ventana que se va moviendo por nuestros datos, y en cada momento, calculamos el promedio de los valores que están dentro de esa ventana.
La elección del tipo de promedio móvil y la longitud del período dependerá de los datos y el propósito del análisis. Períodos más largos suavizarán más los datos, mientras que períodos más cortos serán más sensibles a las fluctuaciones a corto plazo.
Por ejemplo: Utilizando un promedio móvil de 3 meses, el pronóstico para el mes 7 sería: (100 + 110 + 115) / 3 = 108.33 (miles de unidades)
Se establecen relaciones estadísticas entre las variables que afectan las ventas, como el precio, la publicidad, el ingreso del consumidor, etc.
Por ejemplo:
Utilizando una regresión lineal simple, obtenemos la ecuación: Ventas = 70 + 10 Mes El pronóstico para el mes 7 sería: Ventas Mes 7 = 70 + 10 7 = 140 (miles de unidades).
Con la llegada de la inteligencia artificial, se puede realizar predicciones por medio del machine learning y el deep learning; formando millones de escenarios; e ingresando variables que un modelo tradicional estadístico no puede leer.
Por ejemplo, en Datup utilizamos modelos inteligentes de machine learning y deep learning para pronosticar la demanda, en donde ingresamos variables externas que afectan directamente a cada industria y empresa, combinando tanto datos cuantitativos como cualitativos.
Se reúne un grupo de expertos en la industria para discutir y deliberar sobre las condiciones del mercado y las tendencias emergentes. Se recopilan las opiniones individuales y se combinan para formar un pronóstico consensuado.
Por ejemplo, luego de considerar factores externos, como un cambio en la regulación de azúcar, decides ajustar el pronóstico a la baja en un 20%.
Similar al panel de expertos, el método Delphi implica la recopilación y la iteración de opiniones de expertos de forma anónima. Se realiza una serie de rondas de preguntas y retroalimentación hasta que se alcanza un consenso sobre el pronóstico.
El método Delphi aprovecha el conocimiento colectivo de los expertos, reduce la influencia de personalidades dominantes y permite considerar todas las opiniones por igual. Sin embargo, depende de la selección de expertos calificados, puede consumir mucho tiempo y los resultados pueden estar sesgados si el panel no es representativo o hay opiniones extremas.
Se utilizan modelos computacionales para simular diferentes escenarios y evaluar su impacto en las ventas. Se pueden explorar diversas condiciones del mercado y estrategias comerciales para identificar las mejores opciones para la empresa.
Es el promedio de las diferencias absolutas entre las ventas reales y las previstas en un período de tiempo determinado. Proporciona una medida de la precisión general del pronóstico, donde un valor más bajo indica una mayor precisión.
Esta métrica calcula el promedio de los errores porcentuales absolutos entre las ventas reales y las previstas. Proporciona una medida de la precisión relativa del pronóstico, expresada como un porcentaje del valor real. Es útil para evaluar la precisión del pronóstico en relación con el tamaño de las ventas.
Es el indicador más utilizado, ya que incluye los pesos de las ventas según el SKU o unidad de negocio. Es el promedio ponderado de los errores porcentuales absolutos entre los valores pronosticados y los valores reales.
El sesgo indica si el pronóstico tiende a sobreestimar o subestimar consistentemente las ventas reales. Un sesgo positivo significa que las ventas se sobreestiman, mientras que un sesgo negativo indica una subestimación.
Una de las herramientas más comunes es Excel. El análisis que se realiza es estadístico con métodos de regresión lineal, series de tiempos, entre otros. Estas funciones permiten a los usuarios realizar análisis estadísticos avanzados en conjuntos de datos de ventas para identificar patrones y tendencias qué pueden ayudar en la predicción.
Es una plataforma de visualización de datos que permite a las empresas analizar su información de ventas de manera intuitiva y generar pronósticos de ventas mediante la identificación de tendencias y patrones en los datos históricos.
Herramienta como servicio (SaaS) que se encuentra en la nube; la cual realiza pronósticos de la demanda e inventario con modelos avanzados con inteligencia artificial y machine learning. Algunos de los algoritmos usados son las redes neuronales, que analizan diferentes escenarios, dando como resultado el pronóstico con menor error después del análisis iterativo.
Se basan en la opinión de expertos en la industria para prever las ventas futuras. Los expertos utilizan su experiencia y conocimiento del mercado para realizar estimaciones subjetivas sobre la demanda, considerando factores como cambios en las tendencias del mercado, condiciones económicas y competencia. Los métodos cualitativos incluyen el método Delphi, encuestas de opinión y análisis de escenarios.
Tiene que ver con en el análisis de datos numéricos y técnicas estadísticas para prever las ventas futuras. Utilizan datos históricos de ventas y otros factores cuantificables para desarrollar modelos matemáticos que identifican patrones y tendencias en los datos. Algunos métodos cuantitativos comunes incluyen el análisis de series temporales, modelos de regresión y técnicas de suavizado exponencial.
Se utilizan algoritmos computacionales y modelos predictivos para analizar grandes conjuntos de datos de ventas y predecir la demanda futura. Los modelos de aprendizaje automático (machine learning y deep learning) pueden identificar patrones complejos en los datos y ajustarse continuamente para mejorar la precisión del pronóstico a medida que se recopila más información.
El método que decidas aplicar, dependerá del tipo de industria. Igualmente, para estar a la vanguardia y mejorar la productividad, te recomiendo las técnicas de inteligencia artificial, que logran combinar información cualitativa y cuantitativa de una manera más eficiente y con mejores resultados.
En nuestra experiencia, hemos tenido diferentes beneficios en algunas áreas de la empresa; a continuación te cuento más a fondo:
Al anticipar la demanda futura, las empresas pueden gestionar sus inventarios de manera más eficaz, evitando tanto la escasez como el exceso de stock. Esto ayuda a reducir los costos asociados con el almacenamiento y el mantenimiento de inventarios, impactando directamente el flujo de caja.
Los pronósticos de ventas proporcionan información valiosa que respalda la toma de decisiones rápida en todas las áreas involucradas, desde la planificación de la producción, compras y distribución. Esto ayuda a minimizar los riesgos y a aprovechar las oportunidades de crecimiento.
Al anticipar las ventas, las empresas pueden asegurarse de tener suficientes productos disponibles para cubrir sus canales de distribución. Esto mejora la satisfacción del cliente al garantizar una experiencia de compra positiva y evitar la pérdida de ventas debido a la falta de stock.
Hemos encontrado baja asertividad en los pronósticos, debido a que no cuentan con suficientes datos históricos para leer, por lo que dificulta el aprendizaje de los modelos inteligentes en intervalos de tiempos largos.
Anteriormente era un tema que no se pensaba, ahora con el cambio climático, guerra, y variaciones de la moneda, se hace cada vez más importante considerar estas variables en los pronósticos de ventas. Así como también información especifica de la empresa, feriados aplicables, descuento comerciales, entre otros.
Hemos encontrado baja asertividad en los pronósticos, debido a que no cuentan con suficientes datos históricos para leer, por lo que dificulta el aprendizaje de los modelos inteligentes en intervalos de tiempos largos.
Anteriormente era un tema que no se pensaba, ahora con el cambio climático, guerra, y variaciones de la moneda, se hace cada vez más importante considerar estas variables en los pronósticos de ventas. Así como también información específica de la empresa, feriados aplicables, descuentos comerciales, entre otros.
No actualizar el modelo de pronóstico con los datos reales de ventas a medida que se van generando. Es crucial incorporar la información más reciente para mejorar la precisión del modelo y adaptarse a los cambios en los patrones de ventas.
Utilizar un solo método de pronóstico, como el promedio móvil o la regresión lineal, sin considerar otras técnicas que podrían ser más adecuadas para el conjunto de datos específico. Es recomendable probar múltiples enfoques y compararlos para seleccionar el que brinde los resultados más precisos.
Tratar todas las categorías de productos o regiones geográficas como una sola entidad, en lugar de crear pronósticos específicos para cada segmento. Diferentes productos o regiones pueden tener patrones de ventas distintos, por lo que es importante adaptar los modelos de pronóstico a cada segmento para capturar estas diferencias.
No tener en cuenta los patrones estacionales en las ventas, como picos durante ciertas épocas del año (por ejemplo, Navidad o vacaciones de verano). Estos patrones deben ser considerados en el modelo de pronóstico para evitar subestimaciones o sobreestimaciones significativas.
No establecer métricas claras para evaluar la precisión y el rendimiento del modelo de pronóstico. Es esencial comparar regularmente los pronósticos con las ventas reales y calcular métricas como el error porcentual absoluto medio (MAPE) para identificar áreas de mejora y ajustar el modelo según sea necesario.
En conclusión, realizar pronósticos de ventas ofrece beneficios significativos para las compañías. Principalmente en:
Al anticipar las ventas futuras, las empresas pueden tomar acciones de manera proactiva y no reactiva, asignar recursos eficientemente e idear estrategias alineando las áreas involucradas para el cumplimiento del objetivo corporativo.
Contar con herramientas avanzadas y modelos más inteligentes, será indispensable para mejorar la asertividad y ser una compañía competitiva en el mercado desde la cadena de suministro.
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Pronóstico de demanda y optimización de inventario con IA para equipos de cadena de suministro.
