Previsión de la demanda

¿Qué es la previsión de la demanda?

La previsión de la demanda estima la demanda futura de productos y servicios, lo que ayuda a tomar decisiones comerciales fundamentadas. La previsión de la demanda incluye datos detallados, datos históricos de ventas, cuestionarios y mucho más. Puedes mejorar su exactitud incorporando información en tiempo real, analítica avanzada, aprendizaje automático y ciencia de datos.

Una previsión precisa de la demanda te ayuda con la administración del inventario, la planificación de la capacidad, la demanda de productos y la asignación de recursos. Las previsiones precisas garantizan que puedas pedir SKU apropiadas, tener suficientes productos en existencia y establecer precios razonables para satisfacer la demanda de los clientes sin enfrentar una escasez de suministros.

En esta guía, se proporcionará una descripción general de los diferentes tipos de técnicas de previsión de la demanda, junto con las ventajas y desventajas de cada método.

Métodos, modelos y técnicas de previsión de la demanda

Existen tres tipos principales de procesos de previsión de la demanda:

1. Cualitativa y cuantitativa
2. Análisis/proyecciones de serie temporal
3. Modelos causales

Cada uno aprovecha datos diferentes y tienen diversos grados de exactitud de previsión de la demanda y tasas de error de previsión.

Previsión cualitativa

La previsión cualitativa es un tipo de previsión de la demanda que se basa en factores subjetivos, como opiniones de clientes y tendencias del mercado. A menudo se usa cuando escasean o no hay datos históricos disponibles.

La previsión cualitativa es menos precisa que la previsión cuantitativa, pero su implementación es a menudo más rápida y económica. Las previsiones cualitativas combinan, o agregan, la mayor cantidad de datos e información posible para producir estimaciones imparciales.

Ventajas y desventajas de la previsión cualitativa

Ventajas:
• Se puede utilizar para productos nuevos
• Se enfoca en el sentimiento del cliente y las necesidades percibidas
• Es rápida de desarrollar y para producir resultados

Desventajas:
• Su naturaleza subjetiva puede dar lugar a resultados inexactos
• Es difícil de comparar con los datos históricos u otros métodos de previsión
• Se requiere mucho tiempo para recopilar datos de los consumidores

Métodos cualitativos y modelos de previsión

Método Delphi

El método Delphi es una técnica estructurada para recopilar opiniones o estimaciones de expertos. Se utiliza principalmente en la previsión y se demostró que produce resultados más exactos que las estimaciones individuales, en especial cuando hay discrepancias considerables entre los expertos. El principio básico del método Delphi es evitar estimaciones sesgadas de probabilidad y valor mediante la sumatoria de los juicios de un grupo de expertos.

Investigación de mercado

La investigación de mercado utiliza un enfoque formal para prever la demanda del mercado. Se utiliza para probar hipótesis acerca de la demanda a futuro, lo cual es útil para mercados emergentes y nuevos. Estas previsiones a menudo utilizan casos prácticos, investigación, grupos focales, informes de experiencia del cliente y más.

Consenso de panel

El consenso de panel es un proceso que se utiliza para recopilar datos y opiniones de un grupo de expertos. Podrías utilizarlo para generar ideas, identificar tendencias y tomar decisiones. Los panelistas se eligen según su conocimiento y experiencia en el tema. Por lo general, el panel se reúne para debatir y, luego, vota acerca del problema. Luego, el consenso se utiliza para tomar una decisión o recomendación.

Previsión visionaria

La técnica de previsión visionaria se utiliza para generar ideas acerca del futuro. Esta técnica involucra a un grupo de expertos que comparte sus visiones del futuro. Luego, las visiones se analizan y compilan en un informe, que se utiliza para tomar decisiones sobre el futuro.

Analogía histórica

La técnica de analogía histórica se utiliza para generar ideas sobre el futuro. Esta técnica consiste en observar eventos y tendencias del pasado para identificar patrones que podrían ocurrir en el futuro.

Previsión cuantitativa

La previsión cuantitativa suele ser más precisa que la previsión cualitativa, pero puede ser más costosa y su implementación requiere mucho tiempo. Utiliza datos históricos, estadísticas y otras métricas objetivas. Este tipo de previsión se utiliza a menudo para la planificación de inventario, la previsión de ventas a corto y largo plazo, y la optimización de la administración de la cadena de suministro.

Ventajas y desventajas de la previsión cuantitativa

Ventajas:
• Es más objetiva e imparcial
• Es capaz de detectar patrones y tendencias
• Es mejor para realizar previsiones de demanda a largo plazo

Desventajas:
• Su producción es más costosa cuando se utilizan procesos manuales
• Es difícil tener en cuenta factores externos e información más reciente
• Puede pasar por alto ideas y tendencias de perspectiva más amplia

Métodos cuantitativos y modelos de previsión

Previsión ingenua

Los métodos de previsión ingenua utilizan datos del pasado para prever la demanda a futuro. Debido a esto, no podrás tener en cuenta las nuevas influencias de demanda, como tendencias y eventos.

Previsión estacional

La previsión estacional utiliza datos históricos de temporada, como ventas reales, para pronosticar la demanda de temporada futura. Las previsiones estacionales pueden incluir previsiones por evento, mensuales, trimestrales y más proyecciones. A veces, los datos pueden verse sesgados por factores económicos importantes, como recesiones, mayores gastos de consumo o disponibilidad de SKU.

Tasa de rotación de ingresos

Las tasas de rotación de ingresos pronostican resultados de fin de año, como la proyección de márgenes de ganancia; sin embargo, pueden ser inexactos en períodos de volatilidad. Estas previsiones se basan en el desempeño pasado y no incluyen tendencias, patrones u otras fluctuaciones económicas actuales.

Tasa de crecimiento histórico

Las tasas de crecimiento histórico te ayudan a medir la tasa de crecimiento en una métrica particular midiendo sus datos históricos. Estos datos pueden ayudarte a proyectar el crecimiento futuro si esperas que el rendimiento se mantenga constante. La volatilidad y las tendencias pueden afectar la exactitud de la previsión.

Regresión lineal

La regresión lineal es un proceso detallado que utiliza un conjunto de puntos de datos para identificar una relación causa-efecto. Para ello, compara la forma en que una variable específica afecta un resultado. Por ejemplo, las llamadas de ventas en comparación con las conversiones de ventas. Una vez que establezcas una relación entre los puntos de datos, puedes utilizarla para prever resultados esperados. Sin embargo, este método requiere que utilices una variable que afecte significativamente el resultado. Como dice el dicho, la correlación no implica causalidad.

Análisis de serie temporal

Los análisis de series temporales utilizan datos de muchos años para predecir una demanda potencial. Sin embargo, los datos deben producir relaciones y tendencias precisas, confiables y estables.

Las tendencias recopiladas a partir de datos del pasado se utilizan para evaluar si las tendencias actuales en la demanda de los consumidores están alineadas, atrasadas o adelantadas con respecto a lo que se podría esperar.

Otros factores pueden afectar la exactitud del análisis de serie temporal, incluida la alteración económica y las variaciones estacionales. Sin embargo, puedes utilizar técnicas estadísticas adicionales para integrar estas variaciones en los datos y el análisis.

Ventajas y desventajas del análisis de serie temporal

Ventajas:
• Se basa en datos pasados para establecer tendencias
• Puede identificar las relaciones a largo plazo en los datos
• Por lo general, es menos costoso que otros métodos

Desventajas:
• Los datos deben ser de alta calidad
• Los datos deben seguir patrones claros y coherentes
• Solo funciona si el futuro se asemeja bastante al pasado

Métodos y modelos de previsión de análisis de serie temporal

Promedio móvil

La técnica de promedio móvil te ayuda a identificar tendencias en los datos. El proceso implica tomar una serie de puntos de datos y calcular el promedio, el cual después se traza en un gráfico. La dirección del promedio móvil identifica la tendencia.

Suavizado exponencial

La técnica de suavizado exponencial utiliza un proceso similar al promedio móvil, pero da por sentado que el punto de datos más reciente es la mejor estimación de la tendencia actual. Esta técnica asigna ponderaciones de disminución exponencial a los puntos de datos a medida que se desactualizan. La ponderación asignada a un punto de datos en particular depende del valor de un parámetro. Puedes utilizar la técnica de suavizado exponencial con o sin estacionalidad.

Box-Jenkins

La técnica Box-Jenkins utiliza un proceso similar a la técnica de suavizado exponencial; sin embargo, esta asigna errores o una tasa de error a los puntos de datos más antiguos.

X-11

La técnica X-11 utiliza un proceso similar al suavizado exponencial y Box-Jenkins; sin embargo, esta utiliza varios parámetros, los que incluyen la estacionalidad, las tendencias y la irregularidad. Esta técnica funciona bien con previsiones de rango medio.

Proyecciones de tendencias

Esta técnica de proyección de tendencias identifica tendencias futuras en un conjunto de datos determinado mediante la extrapolación de datos del pasado. La proyección de tendencias puede ayudar a predecir la demanda a futuro de un producto o servicio, cifras de ventas futuras o cualquier otro dato numérico.

Modelo causal

Los modelos causales son las herramientas de previsión más refinadas. Son más adecuados para previsiones a largo plazo. Los modelos causales requieren que analices meticulosamente los datos históricos hasta que puedas identificar relaciones claras entre dos puntos de datos o factores.

Los modelos causales destacan aún más las relaciones causales dentro de los datos y pueden incorporar información, como otros análisis y datos de ubicación. Por este motivo, es muy probable que continúes actualizando los modelos causales a medida que se reciba nueva información.

Ventajas y desventajas de los modelos causales

Ventajas:
• Se pueden utilizar para previsiones a largo plazo
• Pueden identificar relaciones entre puntos de datos
• Por lo general, son más precisos que otros métodos

Desventajas:
• Los datos deben ser de alta calidad
• El análisis de datos puede llevar mucho tiempo
• Requieren acceso a datos históricos

Métodos y modelos de previsión causal

Modelo de regresión

La regresión es una poderosa técnica estadística que puedes utilizar para predecir valores a futuro de una variable de respuesta según valores conocidos de variables del predictor. En el análisis de regresión, las relaciones entre las variables se cuantifican mediante una línea de mejor ajuste (o línea de regresión), la que captura la relación lineal entre el predictor y las variables de respuesta.

Modelo econométrico

La técnica del modelo econométrico es un enfoque estadístico para modelar los datos económicos. Puedes utilizarlo para predecir la actividad económica a futuro, medir el impacto de la política económica y comprender las relaciones entre diferentes variables en la economía. Los modelos econométricos generalmente se calculan utilizando datos históricos.

Encuestas de intención de compra + anticipación

Las encuestas de intención de compra son una herramienta esencial para medir el comportamiento del consumidor. Mediante el uso de información de ventas pasadas, puedes tomar decisiones de marketing y productos más fundamentadas mediante la medición de las intenciones de compra futuras de los consumidores. También puedes utilizar estos tipos de encuestas para identificar posibles problemas o áreas de oportunidad dentro de la empresa.

Modelo input-output

El modelo input-output es una técnica económica cuantitativa que se utiliza para calcular los efectos en cadena de los cambios en un sector económico sobre otros sectores. Este modelo se basa en las transacciones entre empresas dentro de una economía, según lo captado por una tabla de entrada y salida.

Análisis del ciclo de vida

El análisis del ciclo de vida es una herramienta que se utiliza para evaluar el impacto ambiental de un producto o servicio. Este análisis examina todo el ciclo de vida de un producto o servicio, desde las materias primas utilizadas para producirlo hasta los desechos producidos después de su eliminación. El análisis del ciclo de vida se puede utilizar para identificar la forma más ecológica de producir un producto o servicio.

Ejemplos de la planificación y previsión de la demanda en el mundo real

La planificación y previsión de la demanda es una parte fundamental de cualquier negocio. Te permite anticipar necesidades futuras de comercio minorista y comercio electrónico, y garantizar que tienes los recursos para satisfacerlas. En esta sección, analizaremos algunos ejemplos del mundo real de la planificación y previsión de demandas.

Cadena de suministro

Los líderes en cadena de suministro utilizan planificación y previsión de la demanda para garantizar la adquisición y entrega de bienes. El objetivo es mantener los niveles de inventario para satisfacer las necesidades de los clientes sin perder dinero debido a suministro excedente. Muchos factores pueden afectar las necesidades de demanda, especialmente los cambios en el comportamiento de la economía y el consumidor, los cambios en la fuerza laboral, los desastres naturales, los eventos globales y mucho más. Lo más importante cuando se realiza una previsión de la demanda es utilizar el método más adecuado para cada situación.

Coca-Cola utiliza previsión en toda su organización a fin de crear informes personalizados para cada tienda, predecir qué sabores deben usar en los productos y anticipar qué componentes de las máquinas requerirán mantenimiento.

Origen

Departamento de Finanzas

El Departamento de Finanzas es responsable de la planificación y previsión financiera de una organización. Estas responsabilidades incluyen el desarrollo de presupuestos, la preparación de estados financieros y la administración del flujo de caja.

Chick-fil-A utiliza pronósticos para generar puntajes de riesgo y crear informes dirigidos a la alta gerencia.

Origen

Comercio minorista

Los minoristas utilizan la previsión de la demanda para determinar la cantidad de producto que deben pedir a los proveedores y cómo fijar el precio de sus productos. La previsión de la demanda puede ayudar a los minoristas a evitar el agotamiento y exceso de existencias, y a administrar sus costos de inventario.

Rent-A-Center utiliza la previsión para comprender las necesidades de los clientes y ajustar las promociones de marketing según los perfiles de los clientes. La segmentación de clientes les permite optimizar la mercancía para que coincida con la demanda local en lugar de utilizar la misma selección en cada tienda.

Origen

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que a veces se utiliza para aumentar la exactitud de la previsión de la demanda. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de los datos y mejoran con el tiempo, lo que los hace apropiados para la previsión, ya que pueden manejar conjuntos de datos complejos y hacer predicciones sobre la demanda futura.

7-Eleven utiliza el aprendizaje automático y la IA para prever la demanda y obtener insight sobre informes del mismo día, promociones, estacionalidad e informes de productos agotados. Las previsiones los ayudan a administrar el inventario de miles de productos en más de 9000 tiendas.

Origen

Software de planificación y previsión de la demanda

No existe un software universal para la planificación y previsión de la demanda. Las organizaciones a menudo utilizan varios productos para predecir la demanda. A continuación, se muestran algunos de estos programas.

Hojas de cálculo

Las hojas de cálculo son el tipo de software más popular que se utiliza para la planificación y previsión de la demanda. Alrededor del 75 % de los departamentos de cadena de suministro dependen de hojas de cálculo para la toma de decisiones.

Ventajas de las hojas de cálculo para la previsión y planificación de la demanda

• Pueden realizar análisis de regresión y análisis de serie temporal
• Permiten un mínimo de codificación y scripts
• Se pueden automatizar de cierto modo usando otro software

Programas y software de codificación

Los científicos de datos suelen utilizar programas de codificación, como R y Python, para realizar analítica avanzada. La codificación funciona para diversas tareas de planificación y previsión de la demanda, incluidos análisis de serie temporal y aprendizaje automático.

Ventajas de los programas de codificación para la previsión y planificación de la demanda

• Pueden realizar analítica avanzada
• Pueden automatizar los procesos
• Pueden manejar grandes conjuntos de datos
• Se puede personalizar según necesidades específicas

Software de visualización

El software de visualización, como Tableau y Qlik, se utiliza para crear representaciones gráficas de los datos. Las visualizaciones pueden ser útiles en la planificación y previsión de la demanda, ya que facilitan la comprensión de insights y datos complejos.

Ventajas del software de visualización para la previsión y planificación de la demanda

• Puede facilitar la comprensión de conjuntos de datos complejos
• Se puede utilizar para crear paneles e informes
• Se puede personalizar según necesidades específicas

BI y software de generación de informes

La inteligencia empresarial (BI) y el software de generación de informes, como SAP Business Objects y Oracle BI, se utilizan para crear informes y paneles. Los informes y paneles pueden proporcionar una visibilidad más profunda de los datos.

Ventajas de la BI y el software de generación de informes para la previsión y planificación de la demanda

• Pueden proporcionar visibilidad de los datos
• Se pueden utilizar para crear informes y paneles
• Se puede personalizar según necesidades específicas

Software de analítica geoespacial

El software de analítica geoespacial, como Esri ArcGIS y MapInfo Professional, analiza datos geográficos, a fin de proporcionar insight sobre el comportamiento del cliente y los locales minoristas ideales.

Beneficios del software de analítica geoespacial para la previsión y planificación de la demanda

• Puede proporcionar insights sobre el comportamiento del cliente
• Se puede utilizar para crear mapas de calor
• Se puede personalizar según necesidades específicas

Software de automatización de analítica

El software de automatización de analítica, como Alteryx, se utiliza para automatizar el análisis de datos. La automatización de analítica reduce el tiempo, el esfuerzo y los costos en la preparación y el análisis de datos para generar previsiones de demanda. Las plataformas de gama alta incluyen características y recursos para la preparación y combinación de datos, el análisis básico y avanzado, el aprendizaje automático, la IA, la ciencia de datos, el análisis geoespacial, la gestión de datos y más.

Ventajas del software de automatización de analítica para la previsión y planificación de la demanda

• Puede reducir el tiempo y esfuerzo necesarios para analizar datos
• Se puede utilizar para automatizar procesos
• Se puede personalizar según necesidades específicas
• Escala rápidamente las operaciones según las necesidades comerciales

Conclusión

La previsión de la demanda es un proceso mediante el cual una empresa intenta estimar la demanda a futuro de sus productos o servicios. Existen varios métodos de previsión de la demanda, y cada uno tiene ventajas y desventajas. Lo más importante cuando se realiza una previsión de la demanda es utilizar el mejor método para cada situación.