Papel de la previsión en la planificación de la demanda: estrategias y metodologías

La demanda es el motor de cualquier negocio. Sin embargo, cuando la percepción del nivel de la demanda de los consumidores dista mucho de la realidad, las empresas se enfrentan a uno de estos dos inconvenientes. El primer es el coste de almacenaje de existencias o, peor aún, la amortización de productos no vendidos. El segundo es la pérdida de ingresos y, al mismo tiempo, de clientes, debido a la escasez de productos en las estanterías.

Ambas inconvenientes son bastante desafortunadas. Sobre todo, ahora cuando en el mercado existen soluciones modernas basadas en tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial que permiten pronosticar con bastante precisión las fluctuaciones de la demanda y ayudan a las empresas a tomar decisiones administrativas rápidas basadas en datos actuales.

Las empresas utilizan cada vez más este tipo de herramientas para obtener evidentes ventajas competitivas. En consecuencia, el mercado de software de previsión y planificación de la demanda sigue creciendo. Mientras que en 2021 su tamaño alcanzaba 3.500 millones de dólares, en 2028 se espera que alcance 6.800 millones de dólares, es decir, casi el doble.

Si desea obtener más información sobre cómo las herramientas de previsión de la demanda pueden ayudarle a evitar amortizaciones, solicite una presentación personal.

¿Cuál es la tarea clave que desempeña la planificación de la demanda?

El plan de la demanda es el punto de partida en la gestión de la cadena de suministro y de los negocios en general, y afecta casi todos los indicadores clave de rendimiento de una organización. Al igual que un impulso nervioso, envía una señal a todos los eslabones de la cadena, ajustando sus cargas de trabajo conforme al volumen de ventas previsto. Las compras, suministro, producción, logística, operaciones de almacén – todo ello se ajusta de tal manera que se garantice que hay suficiente cantidad de productos para satisfacer la demanda de los consumidores, al mismo tiempo que se evita el exceso de productos terminados. La clave aquí es mantener un equilibrio ideal cuando hay existencias suficientes, pero esta suficiencia no se convierte en un exceso.

El mantenimiento de este equilibrio se complica por el hecho de que la situación en el mercado cambia constantemente, y a veces con rapidez. Puede verse afectada por factores macroeconómicos y muchos otros factores, incluidas las tendencias del sector, actividades de los competidores, situación política, catástrofes naturales, acontecimientos de gran resonancia – hasta una simple publicación de un líder de opinión en las redes sociales. Todo ello afecta el comportamiento de compra del consumidor, de por sí ya volátil e imprevisible.

Por supuesto, es imposible considerarlo todo, pero lo ideal sería que el negocio fuera capaz de reaccionar a estos cambios o, mejor aún, adelantarse al menos a los que se pueden prever. Por eso, la precisión de la previsión es especialmente importante en la planificación de la demanda. De ella dependerá, finalmente, que la empresa pueda suministrar a tiempo volúmenes óptimos de determinadas categorías de mercancías a los lugares apropiados.

¿Cómo una previsión inexacta de la demanda puede perjudicar los resultados financieros?

Una previsión inexacta de la demanda puede tener importantes repercusiones financieras negativas para una organización, especialmente si las desviaciones son significativas. Por ejemplo, en los casos en que los analistas no logren considerar los factores que conducirán a un aumento significativo de las ventas, esto puede llevar en algún momento a que la empresa sea incapaz de vender una parte de sus productos porque, simplemente, no hay suficientes, o no pueden entregarse a tiempo en el lugar y el momento apropiados.

Por tanto, la organización perderá la oportunidad de obtener los beneficios de venta de sus productos en el momento de mayor demanda, y los consumidores se sentirán decepcionados por la imposibilidad de realizar las compras que necesitan. Y no se sabe qué es lo peor. Al fin y al cabo, es muy fácil de perder la fidelidad de los clientes, pero se necesita mucho tiempo y esfuerzos de marketing para recuperarla o captar nuevos clientes.

Y aunque la empresa consiga cubrir las brechas de inventario trasladando productos desde otras ubicaciones, ello aún conlleva costes logísticos adicionales.

Por tanto, la subestimación de la demanda a la hora de planificar las ventas puede resultar costosa. Sin embargo, la sobreestimación también tiene consecuencias desafortunadas. Las empresas tienen que gastar dinero en el almacenamiento de productos no vendidos, pagar por espacio adicional de almacén, y la acumulación de exceso de inventario bloquea el capital circulante. Además, las organizaciones tienen que reducir el precio para vender las existencias lo antes posible y, si caducan, amortizarlas por completo. La amortización de productos es la consecuencia más molesta y habitual de las previsiones inexactas en el comercio minorista.

Está claro que las consecuencias para las empresas son especialmente dolorosas cuando se producen graves errores de cálculo en la planificación de la demanda. Los errores de menor importancia provocan problemas menos notables, pero cuando se producen con regularidad, siguen teniendo un impacto significativo a largo plazo para el negocio.

Por eso, las organizaciones que buscan optimizar sus procesos y eliminar cualquier causa de costes innecesarios están implementando modernas herramientas de previsión de la demanda. Porque, ante la feroz competencia por los clientes, una previsión precisa y, en consecuencia, una gestión eficaz de las existencias puede ser una de las ventajas competitivas decisivas.

¿Cuáles son las ventajas que obtiene una empresa de una planificación precisa de la demanda?

Prevenido vale por dos. El conocimiento anticipado de las futuras fluctuaciones de la demanda permite a las empresas prepararse para ellas, lo que significa que pueden gestionar sus recursos con mayor racionalidad e implementar óptimas estrategias de producto. Veamos las principales ventajas de una previsión precisa en la planificación de la demanda.

Maximización de las ventas

El conocimiento oportuno de los picos de demanda permite a las organizaciones aprovecharlos al máximo, al preparar la cantidad necesaria de productos para la venta y evitar la escasez. Esto supone un aumento medio del 15% en las ventas.

Reducción del coste de almacenamiento de los excesos de inventario

Por otro lado, la anticipación de las caídas de la demanda ayuda a evitar el exceso de inventario y, por tanto, el coste de almacenamiento de los productos en los almacenes.

Reducción de la cantidad de productos amortizados

El mantenimiento de niveles óptimos de inventario y la evitación del exceso de inventario también garantizan que se amorticen menos productos debido a su caducidad.

Mejora del servicio

Una previsión precisa de la demanda permite mantener la disponibilidad constante de los productos que necesitan nuestros clientes sin incurrir en gastos innecesarios logísticos y de almacén. La satisfacción del cliente crece una media del 20%.

Datos más precisos para las decisiones empresariales

La previsión de la demanda es uno de los puntos de partida para la toma de decisiones administrativas. Cuanto más precisa sea la previsión, más acertadas serán las decisiones.

Política de precios más razonable

El nivel de la demanda es uno de los factores clave que hay que considerar en la estrategia de precios. Una planificación precisa de la demanda permite fijar los precios óptimos para el mercado, que es uno de los requisitos previos importantes para el éxito de las ventas.

Marketing más racional

Las actividades de marketing dan los mejores resultados cuando a la hora de planificarlas se consideran las fluctuaciones futuras de la demanda de determinados grupos de productos, teniendo en cuenta la canibalización. De esta manera, la eficacia de las promociones se incrementa en un 15%.

En general, una previsión precisa puede aumentar la rentabilidad de la empresa en un 25%. Por supuesto, esta cifra varía de una empresa a otra. Para saber qué beneficio puede obtener su empresa de una previsión precisa de la demanda, puede utilizar la calculadora.

¿Cuáles son los principales métodos de previsión de la demanda?

Tradicionalmente, los métodos de previsión de la demanda se dividen en dos grandes grupos según el nivel de formalización: intuitivos y formales o estadísticos. Los primeros, a pesar de su nombre, se basan no tanto en sentimientos irracionales como en los comentarios y la experiencia de los expertos. Por eso también se les denomina «expertos». Se dividen en previsiones individuales, cuando las previsiones son realizadas por especialistas individuales, y previsiones colectivas, cuando las previsiones se realizan durante discusiones puntuales o en serie.

Los métodos intuitivos suelen utilizarse como un complemento de los métodos formales y en situaciones de gran incertidumbre cuando faltan datos para el análisis. Por ejemplo, cuando una empresa acaba de entrar en el mercado o está iniciando una nueva actividad de negocios. La ventaja de estos métodos es que son más universales y pueden abarcar una gama más amplia de factores que los métodos formales. La desventaja es la subjetividad y la imprecisión de las previsiones.

Los métodos formales se basan en un enfoque matemático, así como en la antigua verdad de que la mejor manera de entender el futuro es estudiar el pasado. Estos métodos se utilizan cuando se dispone de una cantidad suficiente de datos históricos para el análisis, principalmente en lo que respecta a las ventas. Al estudiar las tendencias del pasado, los analistas las extrapolan al futuro. Para ello, se utilizan fórmulas y modelos matemáticos complejos que consideran diversos factores e interdependencias que pueden afectar la demanda.

La ventaja de este enfoque es su objetividad y el hecho de que proporciona un resultado cuantitativo. Su desventaja es que no es adecuado para identificar patrones no lineales complejos y que muchos factores quedan fuera del análisis en las fórmulas.

¿Cómo las soluciones de TI pueden mejorar la previsión de la demanda?

Las herramientas modernas para la previsión de la demanda que utilizan la IA y el aprendizaje automático, como SMART Demand Forecast, pueden utilizarse como una alternativa eficaz a los métodos intuitivos y formales tradicionales o complementarlos. En cualquier caso, proporcionan a las empresas ventajas que antes no estaban disponibles.

Como mínimo, simplifican y aceleran considerablemente el proceso de previsión al hacerse cargo de análisis y cálculos complejos que antes requerían un trabajo largo y minucioso de todo el departamento de análisis. Además, como demuestra la práctica, estos softwares suelen ser más eficaces que los métodos estadísticos tradicionales.

Un estudio de McKinsey Digital demostró que la previsión de la demanda mediante el uso de la inteligencia artificial puede reducir los costes de administración de la cadena de suministro entre un 25 % y un 40 %, reducir las ventas perdidas por falta de existencias en un 65 % y reducir el inventario en el almacén entre un 20 % y un 50 %.

¿Cómo se consigue esta eficacia? El software basado en la IA y el aprendizaje automático combina la precisión del análisis estadístico tradicional con la capacidad de considerar una gran cantidad de factores, algo que es inherente al análisis experto. Estas herramientas procesan conjuntos enteros de datos estructurados y no estructurados procedentes de diferentes fuentes y, normalmente, suelen producir resultados con mayor precisión que los expertos, ya que son capaces de detectar patrones ocultos. Además del historial de ventas de distintos nombres de productos en distintos periodos, aquí se puede considerar lo siguiente:

• indicadores macroeconómicos;
• tendencias del mercado;
• actividades de los competidores;
• resultados de encuestas;
• actividades de marketing propias;
• información de terminales de pago y sensores IoT;
• datos de proveedores y distribuidores;
• previsiones meteorológicas;
• información de las redes sociales, etc.

Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de procesar todos estos conjuntos de datos y encontrar correlaciones lineales y no lineales entre ellos, «ver» patrones y tendencias, incluidas las no evidentes que un analista humano podría no observar. Como resultado, se genera un modelo predictivo que se utilizará para planificar la demanda. Además, el modelo puede entrenarse y perfeccionarse con el tiempo, y cuantos más datos se añadan al sistema, más precisas serán las previsiones.

Cabe señalar que mucho dependerá de la elección de los algoritmos correctos. Sin embargo, esto es más bien la tarea de los proveedores de las soluciones de previsión. Si elige SMART Demand Forecast, nuestros expertos le ayudarán con la elección correcta, pruebas y uso posterior de los algoritmos que proporcionarán la previsión más precisa en función de las particularidades de su negocio.

Hay que resaltar que la ventaja fundamental de las herramientas de previsión de la demanda basadas en la IA frente a los métodos estadísticos tradicionales es su capacidad de considerar no solamente el pasado (datos históricos de ventas), sino también distintos factores actuales.

Además, la información puede introducirse en el sistema casi en tiempo real, como datos procedentes de terminales de pago, sensores IoT, señales de sitios web y redes sociales. Esto hace que el proceso de previsión sea continuo y más flexible, que la planificación de la demanda se adapte mejor a las cambiantes circunstancias de la actualidad y que la cadena de suministro se ajuste más a la demanda real de los consumidores.

Planes para el éxito

Para cualquier empresa, la planificación de la demanda es tanto un punto de partida como un punto de referencia. Determina hasta qué punto las actividades de la organización serán alineadas con el comportamiento de los consumidores y la eficacia con la que la empresa responderá a las demandas del mercado. Por lo tanto, es crucial que las empresas utilicen herramientas eficaces de previsión de la demanda. Las soluciones que utilizan la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, que ya están sustituyendo a las herramientas tradicionales, demuestran la mayor eficacia probada.

Solicite una presentación personal si desea obtener más información sobre cómo implementar las mejores prácticas de previsión de la demanda en su organización, solicite una presentación personal.