1. Beneficios de un pronóstico de ventas
1.1. Optimización de inventario
1.1.1. Al anticipar la demanda futura, las empresas pueden gestionar sus inventarios de manera más eficaz; ayudando a reducir los costos asociados con el almacenamiento y el mantenimiento de inventarios.
1.2. Tomar decisiones rápidas e informadas
1.2.1. Los pronósticos de ventas proporcionan información valiosa que respalda la toma de decisiones rápida en todas las áreas involucradas y ayuda a minimizar los riesgos.
1.3. Alto nivel de servicio
1.3.1. Al anticipar las ventas, las empresas pueden asegurarse de tener suficientes productos disponibles para cubrir sus canales de distribución; mejorando así la satisfacción del cliente.
2. Errores comunes de un pronóstico de ventas
2.1. Falta de históricos para la ventana de tiempo
2.1.1. Si hemos encontrado baja asertividad en los pronósticos, es debido a que no cuentan con suficientes datos históricos para leer, dificultando el aprendizaje de los modelos inteligentes en intervalos de tiempos largos.
2.2. No considerar factores externos
2.2.1. Con el cambio climático, guerras, 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, descuento comerciales, entre otros.
2.3. No retroalimentar el modelo
2.3.1. No actualizar el modelo de pronóstico con los datos reales de ventas a medida que se van generando.
2.4. Confiar en un único método de pronóstico
2.4.1. Utilizar un solo método de pronóstico, no se consideran otras técnicas que podrían ser más adecuadas para el conjunto de datos específico.
2.5. No segmentar adecuadamente
2.5.1. Tratar todas las categorías de productos o regiones geográficas como una sola entidad, en lugar de crear pronósticos específicos para cada segmento y sin tener en cuenta que puedan tener patrones de ventas distintos.
2.6. Ignorar la estacionalidad
2.6.1. No tener en cuenta los patrones estacionales en las ventas, como picos durante ciertas épocas del año.
2.7. No medir el rendimiento del pronóstico
2.7.1. No establecer métricas claras para evaluar la precisión y el rendimiento del modelo de pronóstico.
3. ¿Qué es un pronóstico de ventas?
3.1. El pronóstico de ventas es una estimación anticipada de la facturación futura de un producto o servicio. Se observa constantemente el forecast de dicho producto o servicio para realizar un análisis de cómo optimizar recursos en producción, logística y estrategias de marketing.
4. Elementos de un pronóstico de ventas
4.1. Datos históricos
4.1.1. 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.
4.2. Ventanas de tiempo
4.2.1. Período de tiempo a analizar.
4.3. Tendencias del mercado
4.3.1. Cambios que se presentan en el mercado que pueden influir en las ventas.
4.4. Investigación de mercado
4.4.1. Es el análisis de información sobre clientes potenciales, segmentos de mercado, percepciones de marca y factores externos que podrían afectar las ventas.
4.5. Factores externos
4.5.1. Elementos fuera del control de la empresa pero que pueden afectar las ventas.
4.6. Comportamiento del consumidor
4.6.1. Hábitos, preferencias, necesidades y motivaciones de los consumidores que influyen en sus decisiones de compra.
4.7. Análisis de la competencia
4.7.1. 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.
4.8. Feedback interno
4.8.1. Retroalimentación e información proporcionada por departamentos dentro de la organización que tienen relación con la gestión comercial, brindando las tendencias del mercado y las expectativas de los clientes.
4.9. Modelos y métodos de pronóstico de ventas
4.9.1. Herramientas analíticas y estadísticas utilizadas para predecir las ventas futuras.
5. Tipos de pronóstico de ventas
5.1. Existen diferentes tipos de pronóstico de ventas; el que se desee utilizar, depende de la industria, de los datos que se tengan disponibles y las herramientas.
5.1.1. Promedio móvil
5.1.1.1. El promedio móvil permite calcular el valor futuro con base en el promedio de datos previos en un período de tiempo específico.
5.1.1.1.1. Ejemplo: utilizando un promedio móvil de 3 meses, el pronóstico para el mes 7 sería: (100 + 110 + 115) / 3 = 108.33 (miles de unidades)
5.1.2. Pronóstico de regresión lineal
5.1.2.1. Se establecen relaciones estadísticas entre las variables que afectan las ventas, como el precio, la publicidad, el ingreso del consumidor, etc.
5.1.2.1.1. 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).
5.1.3. Pronóstico de redes neuronales
5.1.3.1. Se pueden realizar predicciones por medio de machine learning y deep learning; las cuales ingresan variables que un modelo tradicional estadístico no puede leer.
5.1.3.1.1. 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.
5.1.4. Pronóstico de panel de expertos
5.1.4.1. Se reúnen un grupo de expertos en la industria para discutir y deliberar sobre las condiciones del mercado y las tendencias emergentes para formar un pronóstico consensuado.
5.1.4.1.1. Ejemplo: luego de considerar factores externos, como un cambio en la regulación de azúcar, decides ajustar el pronóstico a la baja en un 20%.
5.1.5. Pronóstico de delphi
5.1.5.1. 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.
5.1.5.2. 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.
5.1.6. Pronóstico de simulación
5.1.6.1. Se utilizan modelos computacionales para simular diferentes escenarios y evaluar su impacto en las ventas; explorando diversas condiciones del mercado y estrategias comerciales para identificar las mejores opciones para la empresa.
6. Métricas de un pronóstico de ventas
6.1. Error absoluto medio (MAE)
6.1.1. Es el promedio de las diferencias absolutas entre las ventas reales y las previstas en un período de tiempo determinado. Éste implica que un valor más bajo indica una mayor precisión.
6.2. Error porcentual absoluto medio (MAPE)
6.2.1. 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.
6.3. Error porcentual absoluto medio ponderado (WMAPE)
6.3.1. 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.
6.4. BIAS o SESGO
6.4.1. El sesgo indica si el pronóstico tiende a sobreestimar (sesgo positivo) o subestimar (sesgo negativo) consistentemente las ventas reales.