Previsión de la demanda como herramienta de un negocio rentable

Hacer negocios hoy en día no es una tarea fácil. Los desafíos que la realidad nos presenta uno tras otro están complicando bastante este proceso, y a veces resulta extremadamente difícil prever el impacto de los factores externos desfavorables en el mercado y en el comportamiento de los consumidores. Uno de los puntos más dolorosos para las empresas en los últimos años ha sido la volatilidad de la demanda. Cada vez son más los factores – desde los comentarios de los influencers hasta las circunstancias inesperadas – obligan a los compradores a cambiar su comportamiento de compra con mayor frecuencia.

El problema es que estos cambios se están produciendo de forma bastante inesperada, y todavía no existe ninguna herramienta mágica que pueda pronosticar situaciones globales que generen riesgos para las empresas. Pero ¿existen otras formas de anticiparse y ajustar los procesos empresariales? En este artículo, hablamos de la previsión de la demanda, analizamos la importancia del proceso y estudiamos soluciones modernas basadas en algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que pueden mejorar la planificación operativa en un entorno cambiante.

¿Qué es la previsión de la demanda?

Es un proceso de estimación de la demanda futura mediante el análisis de los datos históricos, información e influencia de factores adicionales. Una previsión eficaz de la demanda proporciona a una empresa información valiosa sobre las oportunidades en los mercados actuales y potenciales y ayuda a los gestores a tomar decisiones informadas en cuanto al volumen de mercancías a pedir, promoción de productos y estrategia empresarial en general.

Por el contrario, al ignorar este proceso, las empresas corren el riesgo de tomar decisiones erróneas en cuanto a la estrategia del producto y los mercados objetivos. Y esto puede crear una serie de problemas, como el aumento de los costes de almacenamiento, reducción de la satisfacción del cliente y deficiencias en la gestión de la cadena de suministro. En pocas palabras, la empresa pierde dinero o no lo recibe en su totalidad.

Observación histórica

En general, la tendencia a crear departamentos separados de previsión de la demanda en las empresas apareció a finales de los años ochenta. Al principio, en la mayoría de los casos, las previsiones se basaban en modelos y métodos estadísticos simples, como el promedio móvil, suavizado exponencial o incluso juicio instintivo (comúnmente llamado «corazonada»). Y después, con el desarrollo de las tecnologías en el campo del almacenamiento y procesamiento de datos (Big Data), el proceso de previsión de la demanda ha experimentado cambios significativos y se ha convertido en una herramienta indispensable para empresas de todos los tamaños y sectores.

Y si bien el mercado de software de previsión de la demanda se estimaba en 3 mil millones de dólares en el año 2019, para el año 2030 se espera que esta cantidad supere 14,5 mil millones de dólares (transparency market research). Entonces, por qué hay que prestar atención a este tema y cómo la previsión de la demanda puede formar parte de los procesos empresariales: se lo contamos a continuación.

Importancia de previsión de la demanda para los negocios

La demanda es el motor de todos los negocios. No es extraño que su análisis afecte la eficacia de muchos procesos empresariales. La previsión de la demanda nunca es precisa al 100% (sólo si se trata de una coincidencia o un fraude de cálculos), pero es necesaria porque afecta a:

1. Planificación del presupuesto
   Los datos obtenidos de la previsión ayudan a tomar decisiones financieras eficientes en cuanto a los costes operacionales, de producción y de marketing. Además, una clara visión de la demanda le permitirá a planificar los costes de personal y distribuir los recursos en los períodos de mayor actividad.
2. Elaboración de la estrategia de precios
   Es fundamental determinar el precio adecuado, teniendo en cuenta la actividad actual del mercado y la demanda de producto. La previsión de la demanda permite ajustar su política de precios en función de la situación y también configurar con antelación las herramientas para implementarla, como las ofertas especiales, descuentos, promociones, etc. Comprendiendo el mercado y las oportunidades potenciales, usted podrá fijar precios competitivos y utilizar estrategias de marketing pertinentes en cuanto al precio de productos.
3. Control del nivel de inventarioLa previsión de la demanda futura le permite calcular la cantidad óptima de mercancías en sus almacenes sin crear un overstock. De esta manera, puede evitar pagos innecesarios por exceso de almacenamiento o, por lo contrario, puede prepararse con antelación para una expectación durante un periodo de ventas intensas.La previsión de la demanda es aplicable independientemente del sector empresarial, ya sea minorista, FMCG, farmacéutico, construcción, etc.

Previsión y planificación de la demanda. ¿Cuál es la diferencia?

Muchas personas utilizan el concepto de previsión de la demanda y el de la planificación como sinónimos. Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre estos términos. Y mientras que la previsión es una predicción estratégica basada en datos históricos y en el análisis de factores afines, la planificación es un proceso más táctico que implica la elaboración de un plan basado en los datos de la previsión y el desarrollo de pasos para su implementación.

Más información sobre la diferencia:

Factores que afectan a la demanda y previsiones

Existe usa serie de factores que afectan significativamente la demanda y se consideran a la hora de la previsión. Estos son los factores clave:

Estacionalidad  

La demanda cambia según las temporadas. Una marca estacional o un negocio cíclico pueden tener una mayor actividad durante los periodos punta, seguida de ventas estables o por debajo de la media en temporada baja.

 

Las previsiones basadas en la estacionalidad consideran los productos con mayor demanda en determinados periodos, fiestas o eventos. Y como estos productos requieren una gestión flexible de las capacidades de trabajo, recursos y almacenamiento, una previsión eficaz será una de las herramientas clave.

Competidores

La aparición de nuevos actores en las categorías de productos directas y afines crea cada vez más alternativas para los clientes, lo que a su vez afecta la demanda. El lanzamiento de nuevos productos de la competencia o, por lo contrario, la salida de alguien del mercado puede pillarle a usted por sorpresa. Y un modelo de previsión flexible le permitirá reaccionar con mayor rapidez a los acontecimientos cambiantes.

Tipo de producto

El proceso de previsión será diferente para los distintos tipos de productos y servicios, desde productos perecederos hasta servicios de suscripción que se pagan mensualmente. Es importante conocer el valor de vida de sus clientes (cantidad total de compras por persona durante un determinado periodo de tiempo), tamaña del cheque medio y combinaciones de productos que se compran juntos. Con estos datos puede mejorar la calidad de sus previsiones y saber cómo una SKU afecta o estimula la demanda de otra.

Geografía

El lugar de concentración de sus clientes, ubicación de sus centros de producción y puntos de expedición de sus productos afectan a la previsión de existencias y a la rapidez del cumplimiento de pedidos de los clientes. Y la disponibilidad de espacio en los almacenes y los métodos de entrega rápida pueden favorecer las previsiones de la demanda.

Tipos de previsión de la demanda

En función de sector, base de clientes y especificidad del producto, se utilizan diferentes tipos de la previsión, aquí están las principales:

• Previsiones a nivel macro
  En este caso se trata de pronosticar la situación económica general, factores externos y otros factores a gran escala que pueden repercutir en los negocios. El análisis de estos componentes proporciona a la empresa información sobre los riesgos y oportunidades locales y globales, y también permite mantenerse al día de los cambios culturales y de mercado.
• Previsiones a nivel micro
  La previsión de la demanda a nivel micro puede ser específica de un determinado producto, región o segmento. Suele referirse a los cambios puntuales o espontáneos que pueden provocar un repunte o una caída de la demanda. Por ejemplo, si usted es un productor local de cerveza y su equipo local llega inesperadamente a la final del campeonato de fútbol, debe procurar con antelación que su producto esté disponible en las estanterías y llevar a cabo actividades de marketing adicionales.
• Previsiones a corto plazoPueden utilizarse a nivel macro y micro. Suele realizarse para un periodo inferior a 12 meses para obtener información sobre las tareas cotidianas. Las previsiones a corto plazo implican consultas con los departamentos de ventas y marketing para comprender sus actividades que pueden aumentar la demanda.
• Previsiones a largo plazo
  Al igual que la anterior, pueden utilizarse para los niveles macro y micro y se realizan para un periodo superior a un año. Este tipo de previsión ayuda a las empresas a tomar decisiones globales informadas sobre la expansión, la inversión o asociaciones a largo plazo. Al plantear la previsión para un año o más, la empresa ve una imagen fiable de las tendencias de la demanda que puede formarse, por ejemplo, tras la apertura de una nueva tienda o la expansión del negocio en otros países.

Automatización de la previsión de la demanda

En las condiciones del mercado actual, los métodos manuales de interpretación de datos para las previsiones no cubren todas las necesidades de las empresas. Un enfoque verdaderamente flexible y actual que considera la volatilidad del entorno y la rápida evolución del comportamiento de los clientes requiere un análisis de datos en tiempo real, es decir, el uso de las aplicaciones tecnológicas. Esto también ayuda a reducir el impacto del factor humano, disminuir la carga de trabajo de los equipos y cambiar su enfoque de las tareas operativas a las estratégicas.

SMART Demand Forecast es un ejemplo de este tipo de software.

El sistema se basa en algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esto permite considerar todos los factores necesarios que afectan a la precisión de la previsión, incluida su experiencia con una SKU y grupos de productos específicos.

Además, el sistema Demand Forecast dispone de analítica de Power BI integrada, lo que permite tomar rápidamente decisiones de gestión basadas en datos actuales. Y la disponibilidad de una estructura de datos universal permite almacenar información dispar en un formato y entorno únicos.

Para obtener más información sobre la solución y pedir una demostración personal, póngase en contacto con: sales@smart-it.com

En conclusión

La previsión de la demanda ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas que afectan a todos los procesos: desde la planificación del inventario hasta la optimización de la cadena de suministro. Hoy en día, cuando las expectativas y el comportamiento de los clientes cambian con más frecuencia que nunca, la disponibilidad de un software de previsión flexible y preciso proporciona a las empresas capacidades adicionales y les ayuda a reaccionar con rapidez a los cambios. Y el dilema de implementar sistemas basados en la IA y el aprendizaje automático para optimizar la previsión de la demanda se está convirtiendo en una cuestión de tiempo.