Hacer previsiones de demanda en tu empresa es algo básico para anticipar fluctuaciones de mercado y tomar decisiones proactivas de financiamiento, inventario, etc., para manejarlas.
Sin embargo, más allá de solo realizarlas, necesitas asegurarte de que estas generen valor, ¿cómo? Con exactitud para predecir cambios, así que el forecast accuracy (o precisión de previsiones) es algo que deberás medir y analizar constantemente para comprobar eficacia y hacer cambios en el proceso según los datos encontrados.
Para ayudarte a lograrlo, aquí te brindamos todo lo que necesitas, desde lo que forecast accuracy es y por qué es importante, hasta los pasos concretos a seguir para cuantificarlo.
¿Qué significa forecast accuracy?
El concepto de forecast accuracy se refiere al nivel de precisión de una previsión específica, usualmente de demanda, pero que en realidad puede abarcar también previsiones financieras o de cualquier otra índole. En pocas palabras: dice qué tanto se acercó una predicción basada en datos a resultados reales.
¿Por qué debes analizar el forecast accuracy de tus previsiones de demanda?
Determinar el forecast accuracy, o precisión, de una previsión de demanda es vital por una razón: permite medir la calidad del proceso, informando así decisiones para mejorarlo dependiendo de qué tan acertados fueron sus resultados y en qué áreas hubo mayor margen de equivocación.
Sin un control de calidad en esta clase de procesos predictivos que funcionan como la base para la toma de muchas decisiones a futuro (como el financiamiento que se requerirá para cubrir épocas de menor demanda o el inventario necesario para aprovechar temporadas altas), su verdadero valor es cercano a cero.
Básicamente, realizar previsiones es una buena práctica en cualquier empresa, pero estas deben ser acertadas para ser tan útiles como sea posible, y medir el forecast accuracy es un paso esencial para lograrlo.
¿Cómo se analiza el forecast accuracy?
Ahora bien, ¿cómo se analiza el forecast accuracy? En la gran mayoría de los casos se utiliza la técnica denominada Time Series Analysis o análisis de series de tiempo.
Mediante ella, se comparan los datos cronológicamente ordenados de dos líneas de tiempo diferentes (por ejemplo, las fluctuaciones de demanda previstas en un año vs. las fluctuaciones reales) con el fin de detectar variaciones entre ellas y, posteriormente, medirlas con ciertos indicadores para determinar precisión.
Más específicamente, permite comparar picos y valles (estacionalidad), tendencias, ciclos, variaciones y demás componentes dentro de una previsión con un resultado real para identificar áreas de mejora.
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Indicadores para medir el forecast accuracy
Lo anterior es solo el método mediante el cual se puede obtener un análisis de forecast accuracy, pero no permite cuantificar este aspecto de forma objetiva. Para ello, se requiere del cálculo de indicadores específicos como estos:
MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Determina la diferencia porcentual absoluta entre una previsión y un resultado real, o sea que, mientras menor sea este valor, mayor precisión demuestra un forecast específico. Se trata de una métrica comúnmente utilizada para reportar el éxito de una previsión de forma rápida y clara, aunque general.
MAD (Mean Absolute Deviation)
Muestra la desviación promedio entre cada punto de las líneas de tiempo analizadas, calculando así no solo si existen errores en una previsión, sino la magnitud promedio de estos. De igual manera como sucede con el MAPE, un MAD reducido es lo mejor.
RMSE (Root Mean Squared Error)
Representa la raíz cuadrada del promedio de errores encontrados llevados al cuadrado, es decir, es también una métrica de desviación neta que, idealmente, debe ser menor para ser considerada como positiva. Es similar al MAPE, pero mientras que el MAPE es un KPI usado más para el reporte sencillo y general, el RMSE tiene mayor profundidad y complejidad que lo vuelven más útil para informar optimizaciones internas de previsiones.
FA (Forecast Accuracy Percentage)
De manera opuesta al MAPE, mide la precisión neta de una previsión una vez comparada con los resultados reales que buscaba anticipar, de tal forma que muestra un porcentaje que, idealmente, debe ser mayor en lugar de menor para ser considerado como bueno.
Guía paso a paso para un análisis de forecast accuracy
Partiendo de las bases anteriores, puedes revisar la precisión de previsiones de demanda en tu empresa siguiendo estos pasos concretos:
- Recolecta los datos necesarios, tanto de las previsiones realizadas como de los resultados reales obtenidos.
- Ordena la información en una línea de tiempo que permita realizar una comparación clara y sencilla.
- Compara ambas líneas de tiempo. Para ello, muchas veces se colocan en un mismo plano que permita cuantificar fácilmente variaciones entre puntos.
- Identifica diferencias y anótalas. Comienza comparando puntos equivalentes y luego determina su diferencia.
- Calcula KPI según lo consideres necesario.
- Analiza a profundidad: ¿Qué puntos muestran mayor diferencia? ¿Los errores fueron en previsiones numéricas de ventas o en tendencias? ¿Las previsiones tendieron a lo positivo o negativo en comparación con la realidad?
- Detecta anomalías que puedan indicar un problema a investigar o algo que indique errores de registro o fallas.
- Procesa el análisis y comienza a pensar en posibles causas detrás de cada desviación y error para así llegar a soluciones.
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Consideraciones para una medición adecuada del forecast accuracy
Ahora ya queda claro por qué es importante medir forecast accuracy y lo que esto implica, pero aún hay algunas cosas que debes considerar para que este proceso ocurra de la mejor manera y genere los mejores resultados posibles:
La IA puede hacer del proceso algo más sencillo
A grandes rasgos, los modelos de inteligencia artificial, desde LLM hasta algoritmos de machine learning, permiten analizar grandes cantidades de información en segundos y detectar variaciones rápidamente, con menos error. Por lo tanto, su uso es particularmente útil en procesos de análisis de forecast accuracy.
Difícilmente lograrás una previsión acertada al 100%
Incluso con la tecnología disponible, las previsiones completamente acertadas son algo prácticamente imposible, así que es buena idea no realizar el análisis buscando perfección, sino más bien una optimización constante.
El resultado del proceso es estático
Aunque las previsiones abarcan cierto periodo tiempo, estas muestran una imagen fija, así que suele ser necesario hacer análisis periódicos para continuar informando ajustes y realizando avances.
Diferentes KPI pueden revelar diferentes cosas o tener diferentes utilizaciones
Algunos KPI son más valiosos para dar una idea concreta de precisión en previsiones a personas con menor conocimiento técnico, mientras que otros son más complejos y brindan apoyo interno al proceso. Esto se debe tomar en cuenta al momento de elegir y utilizar indicadores relevantes a metas concisas.
Un análisis es válido solo para un forecast y los resultados correspondientes
Es posible contar con un proceso de previsión acertado para un producto, pero ineficiente para otro, ya que las tendencias de demanda de un artículo pueden afectar mucho la facilidad para predecir su comportamiento y la forma adecuada para lograrlo. Considerando esto, se necesita de un análisis de precisión por cada artículo.
No todos los modelos de previsión son iguales
Para medir adecuadamente la precisión de una previsión, recuerda empatar el método mediante el cual se creó (suavización, regresión, etc.) con aquel utilizado para registrar los datos reales de resultados.
La información ya procesada es clave en un análisis efectivo
Errores, variaciones extremas y otros problemas pueden llevar a un análisis sesgado, así que no olvides limpiar adecuadamente los datos que se utilizarán en el proceso.
Los datos se presentan en un contexto real
Al momento de comparar resultados con previsiones, es buena idea empatarlos cronológicamente con los sucesos y circunstancias que ocurrieron simultáneamente, esto con el fin de ir más allá de un simple análisis de precisión y obtener uno que también revela posibles causas ante fluctuaciones y sesgos que hayan llevado a errores.
El análisis de forecast accuracy resulta vital para que tu empresa logre previsiones cada vez más acertadas que impulsen decisiones efectivas de abastecimiento y financiación, entre otras, y toda esta información puede ayudarte a realizarlo.
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