En años recientes, la volatilidad del mercado ha provocado que las pérdidas económicas por problemas como los excesos de inventario y las faltas de existencias alcancen niveles de hasta 3 trillones de dólares, tan solo en la industria de retail, sin contar otros modelos de negocios o industrias B2B. En respuesta, el problema de la dificultad para predecir los cambios en patrones de consumo de los clientes ha estado escalando las listas de los mayores obstáculos que enfrentan las compañías, de acuerdo con Forbes.
¿La solución? Mejores procesos de previsión de demanda que ayuden a anticipar la cantidad justa de inventario que se requiere en cada momento. Sin embargo, las prácticas correctas relacionadas con esta tarea son algo que no todos los líderes y miembros de empresas conocen, por lo que el acceso a la información adecuada es crucial para afrontar el problema.
Entonces, con el fin de ayudarle a tu empresa a navegar de mejor manera los desafíos de la volatilidad comercial, en este artículo hablaremos sobre los 12 pasos esenciales que debes seguir para realizar una previsión de demanda adecuada y precisa.
Establece los objetivos y límites de la previsión
En primer lugar, para que una previsión de demanda sea exitosa, tener claros sus objetivos es esencial. ¿Por qué razón? Este proceso es bastante complicado y requiere de la extracción de múltiples datos y de su análisis adecuado para ser exitoso, por lo que la falta de metas específicas provoca que el procedimiento carezca de límites, aumentando la probabilidad de que se invierta tiempo y recursos en recopilar y analizar datos que, posiblemente, no sean relevantes.
Tomando esto en cuenta, resulta buena idea el reflexionar profundamente sobre las metas de la previsión para así establecer los límites de tiempo que abarcará, los problemas que busca solucionar y las razones por las que invertir recursos en este procedimiento será importante, entre otras cosas.
Decide si la previsión será general o si estará enfocada a productos específicos
Dependiendo de las necesidades de tu negocio y de los recursos disponibles que posee para invertir en este procedimiento, podría ser necesario realizar una previsión de demanda general o enfocarse en productos particulares cuya gestión de inventario está presentando problemas, según sea el caso. Entonces, antes de empezar, es fundamental tomar una decisión sobre el enfoque que tendrá el procedimiento.
Por ejemplo, si tu empresa solo vende un tipo de mercancía o si lo único que requiere es una noción general del volumen de demanda a esperar, una previsión más amplia puede ser suficiente. No obstante, si tu empresa requiere de información específica y exacta sobre los materiales de producción que debe adquirir o sobre las compras de un producto particular que debe efectuar, tal vez sea mejor idea optar por previsiones más específicas.
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Elige el modelo de previsión adecuado
Antes de comenzar a realizar la previsión, también es necesario elegir el modelo o método adecuado, el cual dictará los datos que deberás recopilar posteriormente para iniciar el proceso. Los modelos o métodos que se pueden utilizar a partir de datos (es decir, cuantitativamente en lugar de cuantitativamente) son 5: el análisis de series temporales, el promedio móvil, el modelo econométrico, la regresión lineal o causal y el suavizado exponencial.
Análisis de series temporales
Se basa en la idea de que los patrones comerciales históricos siempre tenderán a repetirse. Consiste en revisar los datos históricos de ventas a lo largo de meses o años con el fin de identificar picos en la demanda y tendencias que ocurren en momentos específicos y que tienen altas probabilidades de ocurrir de nuevo. Esto con el fin de evaluar, posteriormente, las posibles causas detrás de ellos.
Promedio móvil
Tiene el propósito de detectar tendencias a largo plazo en la demanda, en lugar de eventos a corto plazo. Se basa en el cálculo de la media (o promedio) de los datos de ventas en distintos puntos de tiempo para encontrar la tendencia general en un periodo de tiempo específico.
Modelo econométrico
Se trata de un sistema complejo en el que se incorporan variables económicas distintas (como el PIB, los impuestos, el desempleo o la inflación) en la formación de la previsión de la demanda para determinar el impacto de dichas variables en el volumen de ventas y predecir fluctuaciones futuras con base en ellas.
Regresión lineal o causal
Este modelo matemático consiste en buscar relaciones de causalidad entre los cambios históricos de la demanda y distintos factores externos. Esto con el propósito de anticipar la demanda con base en las fluctuaciones de dichos factores.
Suavizado exponencial
Consiste en analizar los patrones de ventas pasados para encontrar el promedio de demanda de un periodo de tiempo, de manera similar al promedio móvil. No obstante, este modelo le asigna valores mayores a los datos más recientes, considerando que, posiblemente, aquellos factores que influyen en ellos tenderán a tener un impacto mayor en el futuro próximo.
Identifica los datos que necesitas conforme al modelo elegido
Una vez seleccionado el modelo adecuado, identificar los datos requeridos para hacer la previsión es algo esencial. Considera datos históricos de ventas o indicadores relevantes, como la tasa de rotación de inventario, la tasa de obsolescencia (cantidad de inventario que no puede venderse), los días promedio en los que el inventario tarda en venderse, etc., pero, sobre todo, evalúa cuáles de los datos que necesitas son accesibles, si son suficientes y si los datos disponibles son confiables y libres de errores. Además, detecta las fuentes o bases de las cuales surgirá la información.
Si el acceso a los datos resulta un problema dentro de tu empresa, también puedes considerar recurrir a una plataforma de monitoreo de datos financieros en tiempo real para conseguir información actualizada en todo momento. Esto no tiene que implicar una gran inversión, ya que el rastreo de datos de tu negocio es gratuito por medio de aliados como Xepelin.
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Involucra a distintas áreas y departamentos en el proceso
Los datos y perspectivas de distintos departamentos, como ventas, marketing, finanzas, etc., pueden ser de gran relevancia para la construcción de una previsión exacta, ya que estas áreas pueden ofrecer opiniones valiosas y sobre posibles factores específicos que influyen en la demanda o sobre fenómenos nuevos que puedan alterarla. Por esto, el involucrar a distintas áreas de tu empresa en el proceso de previsión es considerado como una buena práctica.
Recopila y centraliza la información histórica relevante
Una vez identificados los datos necesarios para la previsión, así como sus fuentes y los departamentos cuya perspectiva podría ser relevante para el proceso, el próximo paso consiste en recopilar dicha información y ubicarla en un solo lugar para facilitar su análisis. Ten en mente que los datos erróneos, duplicados o irrelevantes causarán que el pronóstico de demanda sea menos preciso, por lo que siempre es aconsejable tomarse el tiempo de eliminar bases de datos repetidas o erróneas, de erradicar excesos que compliquen el análisis de la información y de corregir posibles ausencias de datos.
Toma en cuenta factores externos
Los deseos y necesidades de los consumidores son altamente volátiles, al igual que el entorno comercial en general, por lo que nuevas tendencias y patrones siempre están emergiendo. Con esto en mente, y con el propósito de que tu pronóstico de demanda sea más realista, asegúrate de tomar en cuenta posibles factores externos o tendencias de consumo que puedan alterar los patrones históricos de demanda de tu negocio de nuevas maneras en el futuro cercano.
Analiza los datos y realiza la previsión
Finalmente, una vez que todos los datos han sido recopilados y centralizados, es momento de analizarlos en busca de patrones, tendencias estacionales y causas detrás de picos, entre otras cosas, aplicando el modelo seleccionado o aplicando un método híbrido que utilice técnicas diferentes. Al finalizar esta tarea, lo único que resta es construir la previsión con base en los hallazgos encontrados.
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Sé realista sobre los resultados
Al final del día, es cierto que las previsiones de demanda son solo estimaciones basadas en datos, por lo que la precisión total es una meta inalcanzable. Considerando esto, siempre es importante ser crítico con los resultados y comunicar el nivel de precisión que consideras que tiene el pronóstico, su margen de error estimado, los posibles cambios que podrían presentarse en caso de errores, los aspectos en los que podría existir mayor probabilidad de equivocaciones, etc.
Esta medida le dará al resto del equipo la información que necesitará para mantener una perspectiva realista, gestionar riesgos adecuadamente y prepararse para reducir el impacto de posibles escenarios que se desvíen de la previsión realizada.
Aprovecha las capacidades analíticas de la inteligencia artificial
La creación de estimaciones tan acertadas como sea posible es una tarea extremadamente compleja y tardada que requiere del análisis e interpretación de una gran cantidad de datos y escenarios, por lo que hacerla de forma manual puede incrementar las probabilidades de que surjan errores o inconsistencias. Por tal motivo, siempre que sea posible, aprovechar las capacidades que posee la inteligencia artificial en materia de analítica es recomendable en este procedimiento, puesto que esta tecnología tiene el potencial de analizar grandes cantidades de información, en menor tiempo y con menos errores.
Compara la previsión con la realidad
Con el fin de comprobar la eficacia del pronóstico de demanda realizado e identificar áreas en donde es posible que haya ocurrido algún tipo de error, es aconsejable comparar la previsión con los resultados reales del negocio, una vez que estos estén disponibles. Es muy probable que los primeros intentos por realizar una previsión de demanda en tu empresa sean menos acertados, pero, a medida que compares las previsiones con la realidad, podrás ir encontrando formas de mejorar el proceso y llegar a pronósticos mucho más acertados que eviten problemas.
Efectúa nuevas previsiones con frecuencia
Conforme nuevos datos, patrones y tendencias emerjan en el mercado, será necesario realizar nuevas previsiones para responder a ellos a tiempo. La realización continua de pronósticos de demanda le dará a tu negocio la oportunidad de contar con la información suficiente para adaptarse a los cambios en los consumidores y mantener la precisión y eficacia de sus estrategias de gestión de inventario y producción.
Siguiendo estos pasos, podrás realizar previsiones de demanda de tu empresa que te permitan evitar desafíos y reducir el impacto de fenómenos como el overstocking y el understocking. Sin embargo, es verdad que el procedimiento puede ser complicado y puede consumir grandes cantidades de tiempo y recursos, por lo que recurrir a herramientas digitales que se encarguen de simplificarlo, como la de Xepelin, siempre será una buena idea.
Xepelin pone a tu disposición una plataforma de monitoreo de datos en tiempo real con la que podrás vigilar la salud financiera de tu negocio siempre que lo necesites y acceder a datos históricos de compras y ventas extraídos directamente de tu sistema de facturación, permitiéndote obtener información confiable y relevante para realizar previsiones de demanda acertadas.
Igualmente, sin salir de la plataforma, podrás impulsar los procesos de planificación de tu empresa gracias a una funcionalidad que te ayudará a crear proyecciones automáticas de flujo de efectivo a través de la analítica y el poder de la inteligencia artificial.
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