¿Cómo mejorar la precisión de la previsión de la demanda y aumentar los beneficios? Consejos para minoristas

Las previsiones de la demanda dependen de muchos factores variables que requieren un análisis – desde los datos históricos hasta los factores del impacto externo. Es bastante difícil considerar todas estas variables en un entorno cambiante. Y una previsión inexacta conlleva un aumento de los costes operativos innecesarios, como los costes logísticos, de almacén o financieros, y provoca pérdidas de ventas. En este artículo hablaremos de cómo mejorar la precisión de las previsiones.   

Especificidades de la previsión de la demanda en el comercio minorista

Para mejorar la precisión de las previsiones en el comercio minorista, es necesario comprender los principales factores externos e internos. Aquí están los principales:

Impacto de las campañas promocionales en el surtido de productos
El lanzamiento de las campañas promocionales contribuye a la canibalización de productos relacionados. Por ejemplo, los descuentos en productos de en el segmento de precios más altos siempre provocan una reducción de las ventas en el segmento de precios medios. Por lo tanto, es importante cuantificar la demanda para garantizar la disponibilidad de productos para las campañas promocionales.

Comportamiento cambiable de los clientes
Las ventas están estrechamente vinculadas a las preferencias de los clientes. Es difícil decir cuál fue el incentivo para comprar un determinado producto: su precio, marca o mala experiencia de un cliente con un producto de competencia. La percepción holística del punto de venta en la mente de los clientes desempeña un papel de igual importancia. Así que, como se puede ver, hay muchos factores que afectan las ventas finales.

Contexto general
También debe tenerse en cuenta el entorno general de un determinado minorista. Se trata de los negocios cercanos, incluidas las áreas relacionadas. Por ejemplo, a la hora de salir de compra de alimentos, una persona puede ver una tienda de productos para el hogar y acordarse de la necesidad de comprar un producto de limpieza. Estos factores también afectan las ventas, aunque es muy difícil evaluar este impacto.

Impacto de factores externos
La estacionalidad, situación política y peculiaridades de la economía influyen también en la demanda y en la precisión de las previsiones de ventas. Lamentablemente, todavía no existen herramientas que puedan pronosticar con presición lo que las empresas pueden esperar en el futuro, pero las capacidades modernas de la previsión ayudan a las empresas a reaccionar a los cambios con la mayor rapidez posible.

Marca y marketing

La relación entre una determinada SKU y una necesidad clara en la mente del consumidor desempeña un papel importante. Aquí es donde ayudan las campañas publicitarias y el trabajo de desarrollo de la marca, que a su vez pueden multiplicar las ventas.

Ubicación de los puntos de venta
La ubicación de las tiendas es importante para pronosticar la demanda de los minoristas. De ella depende la cantidad de clientes y la relevancia del surtido de productos disponible.

Hace tiempo que los métodos tradicionales de análisis manual perdieron su eficacia a favor de los modelos matemáticos basados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Este enfoque no solamente prevé el uso de una fórmula, sino que mejora la precisión de la previsión de la demanda al considerar los factores internos y externos.

¿Cómo elaborar una previsión de calidad?

La precisión de las previsiones es fundamental para la gestión de inventarios, por lo tanto, todas las empresas necesitan hacer previsiones de la demanda para distintos periodos de tiempo. En función de los objetivos y tareas empresariales, se destacan varios tipos de previsiones:

• A corto plazo u operativo – para tomar decisiones con rapidez en vista de las frecuentes fluctuaciones de la demanda.
• A medio plazo – para gestionar los recursos y garantizar la eficacia empresarial.
• A largo plazo – para tomar decisiones estratégicas en cuanto a las inversiones y los cambios en el surtido de productos.

El método manual para todos los tipos de previsiones descritos anteriormente hace que este proceso sea ineficaz por varias razones:

1. Usted depende de los especialistas o equipos de proyecto específicos.
2. Ni siquiera los profesionales más experimentados pueden considerar todos los factores en el formato de una hoja de cálculo.
3. Los métodos manuales implican sobre todo el uso de una cantidad limitada de fórmulas y métodos.
4. Alta probabilidad de errores humanos en las previsiones.

Por lo tanto, para mejorar la precisión de las previsiones, los minoristas delegan los complejos cálculos matemáticos de las previsiones a los sistemas inteligentes capaces de automatizar este proceso y hacerlo más eficiente con ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

La eficacia y la precisión de las previsiones de estos sistemas dependen de la frecuencia con la que usted introduzca nuevos datos relevantes para el cálculo. Cuantos más datos analíticos de calidad proporcione al sistema, más preciso será su modelo matemático. Por lo tanto, si usted acaba de pensar en la implementación de un sistema capaz de mejorar la precisión de las previsiones, le recomendamos que empiece a trabajar ahora mismo con datos históricos y factores que ajustan la demanda.

¿Qué tipo de datos se necesitan concretamente para la previsión? Proponemos averiguarlo en el ejemplo de la solución SMART Demand Forecast. Es un sistema capaz de realizar las previsiones de la demanda tanto para las ventas regulares como para las promocionales.

La receta de los datos necesarios que los minoristas deben estructurar y acumular para realizar una previsión exitosa incluye:

• Historial de ventas
• Información detallada sobre promociones (tipo de promoción, sus plazos)
• Precios
• Actividades de marketing
• Jerarquías de productos y puntos de venta
• Información sobre los competidores (tipo, geografía, etc.)

La falta de algunos de estos datos mencionados puede afectar la precisión de la previsión. Pero esto no le limita a usted a la hora de implementar el sistema SMART Demand Forecast. Para obtener más información sobre las ventajas y capacidades de la solución, rellene el formulario.

Con empresas dispuestas a mejorar la precisión de sus previsiones estamos lanzando un proyecto piloto que incluye:

• Elaboración de plan, establecimiento de objetivos
• Descripción de los procesos empresariales
• Adaptación de todos los datos a una estructura común
• Lanzamiento del modelo en algunas de las SKU, lo que permitirá al minorista evaluar la precisión de la previsión

A continuación, viene la fase de prueba exhaustiva de la solución, en la cual se lleva a cabo la integración y el despliegue del sistema SMART Demand Forecast. El paso final consiste en la aplicación de los algoritmos del sistema a todo el surtido de productos y a todos los puntos de venta. En función de las preferencias del cliente, a continuación, el proyecto puede ser transferido bajo el control técnico de los especialistas de SMART business o ser gestionado por el cliente.

Impacto de las previsiones en los indicadores clave empresariales
Una previsión de calidad es imprescindible para un mejor control y gestión de la cadena de suministro: planificación de inventarios, mejora de la logística y perfección de la experiencia del cliente. Además, una previsión precisa tiene otras ventajas adicionales, por ejemplo:

Reducción de overstock
La amortización de exceso de productos no sólo supone un lucro cesante, sino también unos costes de eliminación imprevistos. Para evitarlo, hay que mejorar la precisión de la previsión de la demanda.

Mejora de la rotación de productos
Una previsión precisa permite reducir el exceso de reservas. Esto mejora la rotación de productos y libera los fondos congelados en el inventario.

Aumento de ventas
Una previsión de calidad asegurará el nivel requerido de la disponibilidad de productos en las estanterías, lo que facilitará las ventas regulares sin correr el riesgo de que se agoten las existencias.

Enfoque estratégico y reducción de los costes de personal
Los sistemas de previsión de la demanda se encargan de casi todo el trabajo mecánico. Esto permitirá a los analistas actuales centrarse en tareas más estratégicas, y la empresa no tendrá que gastar los fondos en la contratación de nuevos especialistas.

Por tanto, una previsión precisa estimula cambios positivos en muchos indicadores empresariales. Las previsiones basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático consideran más componentes que afectan la demanda y aceleran el proceso de toma de decisiones administrativas en la empresa.

Para obtener una consulta personal sobre SMART Demand Forecast, rellene el formulario..