¿Cada cuánto realizar un forecast?

El objetivo de Slim4, el software de optimización de inventario de Slimstock, es predecir el futuro. Específicamente, cuánto de un artículo necesitará para satisfacer la demanda del cliente. Predecir lo que va a pasar es un trabajo difícil, incluso utilizando datos históricos. Y en un mundo cada vez más interconectado, el número de datos disponibles es casi ilimitado, por lo que el desafío es obtener los datos correctos y usarlos de una manera que aumente la precisión predictiva.

Entonces,  ¿cada cuánto realizar un forecast? La tentación de utilizar el pronóstico semanal puede ser comprensible, porque superficialmente puede parecer más oportuno y, por lo tanto, más preciso. Si 12 puntos de datos son buenos, entonces 52 debería ser mejor, ¿verdad? Este no es siempre el caso.

En 25 años de ayudar a los clientes a obtener el producto correcto, en el lugar correcto y en el momento correcto, hemos visto que la mayoría de los productos se pueden predecir y ordenar de manera más precisa mediante un forecast mensual.

Cada cuanto realizar un forecast: Mensual

Cuando hablamos de cada cuanto realizar un forecast, tenemos la opción de hacerlo mensual.
El forecast mensual significa que los datos de ventas se capturan diariamente y se agrupan en meses para producir un pronóstico. Del mismo modo, el pronóstico semanal implica agrupar las ventas diarias en semanas para crear un pronóstico. Esto crea 40 períodos de pronóstico más en un año determinado.

Los forecast mensuales funcionan mejor para la mayoría de los productos porque tienden a generar errores de pronóstico más bajos. Si bien existe una variación en la cantidad de unidades que se venden semana a semana dentro de un pronóstico mensual, si estamos haciendo nuestro trabajo correctamente, tendrá la cantidad precisa en sus estantes, ya sea a principios de mes, la quincena, o los días 30.

Las tres razones principales por las que el forecast mensual es más confiable:

• • El segmento más grande del forecast mensual absorbe mejor los cambios en el tiempo de pedido. Si un cliente que normalmente ordena una parte determinada en la primera semana de un mes, decide ordenar en la segunda semana, esto puede alterar los datos de su pedido. Sin embargo, esta interrupción es casi cuatro veces más probable que sea absorbida por el forecast mensual, sin afectar los datos de su pedido.

• • Los pedidos mensuales reducen la cantidad de cero entradas en sus datos, lo que significa que la ley de promedios funcionará para usted. Si un cliente realiza un pedido por 100 unidades cada dos semanas, se obtiene un promedio simple de 50 unidades por semana. Pero, el error de pronóstico relativo a este promedio siempre será incorrecto porque la cantidad del pedido nunca es 50, es 100 o 0. Tomar una vista mensual de este patrón ordenado hace que el pronóstico correcto sea más fácil porque muestra un uso constante con menos cero entradas.

• • Los plazos mensuales manejan mejor la estacionalidad. Los meses son predecibles: están en el mismo orden cada año. Sin embargo, las semanas son un poco retorcidas: pueden moverse alrededor de más o menos 4 días en cualquier dirección. La relativa imprevisibilidad de las semanas hace que sean más difíciles de usar cuando se tiene en cuenta la estacionalidad, especialmente si solo hay unos pocos años de datos en los que basar los pronósticos. Los plazos mensuales permiten que las tendencias generales se desarrollen y se representen en los datos de su pedido de manera más confiable.

Cada cuanto realizar un forecast: Forecast semanal

Incluso un monto de forecast preciso no es muy bueno, si no muestra la demanda anticipada durante el período de tiempo correcto. Si esto sucede, tendrá desabastecimientos y pronto se cumplirán los objetivos de servicio al cliente que caen. Como se indicó anteriormente, el forecast semanal requiere más esfuerzo que el mensual, pero es apropiado para los artículos que tienen un patrón de uso repetitivo observable dentro de cada mes.

Aquí hay un ejemplo de un elemento que cumple con este criterio:

Con el 60% de las ventas en la primera semana del mes, este producto es un buen candidato para el pronóstico semanal.

Los artículos con plazos de entrega cortos y ventas constantes funcionan mejor para el pronóstico semanal. Al identificar estas oportunidades, el producto se puede pedir cerca de cuando se necesita, lo que ayuda a mejorar la rotación del inventario y la rentabilidad general de la empresa.

Otras ventajas de los pronósticos semanales:

• • Compatibilidad: si su cliente se está comunicando con usted en términos de pronósticos semanales o información semanal de punto de venta (POS), generar sus propios pronósticos en especie puede proporcionar un vínculo directo invaluable con ellos. Obtener ese vínculo directo con los datos más cercanos al cliente minorista puede superar cualquier mejora potencial en la precisión del pronóstico interno.

• • Artículos de volumen medio: si se trata de artículos de volumen medio, un enfoque semanal produce líneas de tendencia más precisas y refleja mejor los cambios en la demanda. Entonces, nos dimos cuenta.

El equipo de implementación de Slimstock lo ayudará a identificar qué tipo de pronóstico es mejor para su gama de productos en función de los datos históricos de ventas. Para los artículos que se ajustan a los criterios de pronóstico semanales, Slim4 distribuye volúmenes de datos de pronósticos mensuales a la semana apropiada del mes utilizando referencias de patrones históricos o reglas comerciales definidas. Este enfoque ofrece las ventajas obtenidas de la previsión mensual como se describe anteriormente, al tiempo que tiene en cuenta las necesidades de demanda especializadas observables dentro del mes.

Concluyendo,  ¿cada cuánto realizar un forecast? La mejor manera de decidir qué enfoque es el adecuado es programando una demostración de Slim4 con nuestros expertos en inventario. Ejecutarán sus datos de pedido a través de nuestro  software de optimización de inventario para mostrarle oportunidades de ahorro reales, que han generado un ROI posterior a la implementación de 6-12 meses para la mayoría de los clientes.