La estacionalidad puede tener un enorme impacto en los patrones de demanda de determinados productos. Por un lado, si no se prevé correctamente, puede exponer a la empresa a riesgos de roturas de stock, con la consiguiente insatisfacción que eso generará en los clientes. Del mismo modo, sin una buena visibilidad de los cambios que la estacionalidad puede provocar en la demanda, las empresas se arriesgan a acumular niveles excesivos de stock, que exigirán inmovilizar unos recursos que estarían mejor invertidos en otro sitio. Todo esto sin mencionar el enorme impacto financiero que tendrá todo el stock obsoleto que habrá que descartar a final de temporada.
Adaptando los forecasts para que tengan en cuenta la estacionalidad podrás responder a tiempo a estos cambios en la demanda. Esto te permitirá tener niveles óptimos de stock antes, durante y después del pico estacional para mantener el coste de inventario en un nivel mínimo al mismo tiempo que sigues garantizando un alto nivel de servicio.
Para lograr esto hay una gran cantidad de factores a tener en cuenta. Por ejemplo, ¿la estacionalidad ha provocado cambios en la demanda en el pasado? ¿Cómo puedes prever patrones de demanda estacional para los artículos nuevos? ¿El efecto de la estacionalidad tiene impacto en grupos de productos o solo en artículos individuales? ¿Este impacto es solo local, nacional o internacional?
Se trata, por tanto, de numerosas variables a tener en cuenta. Es por este motivo que la Inteligencia Artifical (IA) ser revela cómo una tecnología muy útil a la hora de predecir la estacionalidad de la demanda. A lo largo de este artículo repasaremos los principales elementos a tener en cuenta para detectar prever de la mejor forma la demanda estacional. Del mismo modo, también nos adentraremos en el potencial de la IA y el Machine Learning en este campo.
La previsión de la demanda y el proceso de pedido en un mundo ideal
Imagina que tienes 150 televisiones en stock con una media de ventas de 100 unidades por periodo y una cantidad mínima de pedido de 20 unidades. El plazo de entrega son 7 días y dado que no quieres decepcionar a tus clientes con roturas, tienes un stock de seguridad de 50 unidades. ¿Cuándo es el momento adecuado para hacer un pedido y cuánto debes pedir?
La teoría del proceso de pedido
La forma más lógica de calcular tus necesidades es la siguiente: de media vendes 100 unidades por temporada, lo que equivale a 25 por semana. En 4 semanas te verías obligado a “tirar” de tu stock de seguridad. Entonces, para evitar que esto suceda, decides hacer tu pedido en 3 semanas.
Dado que estarás esperando vender otras 25 unidades en la semana 4, tu pedido duplica el MOQ (Minimum Order Quantity). Es decir, decides pedir 40 nuevas televisiones en la semana 3.
El proceso de pedido en la vida real
La situación descrita arriba es fácil de predecir. Sin embargo, es poco realista. Los patrones de demanda no suelen ser tan estables como en ese ejemplo. ¿Qué pasaría si la demanda estuviera sujeta a una tendencia? ¿Tendrás stock suficiente si hubiera un pico de demanda inesperado? ¿Cómo puedes lidiar con los cambios causados por la estacionalidad?
Entendiendo la demanda estacional
¿Qué es la demanda estacional?
La demanda estacional se refiere a patrones predecibles en la demanda de un producto o servicio que varían según las estaciones del año. Estos patrones o fluctuaciones pueden estar influenciadas por factores como la temporada, las condiciones climatológicas o los acontecimientos especiales. La gestión de la estacionalidad de la demanda es fundamental para garantizar que se cubran las necesidades de los clientes, minimizando al mismo tiempo los costes de producción y almacenamiento.
Ejemplo de estacionalidad de la demanda
Durante los meses más calurosos del año la demanda de neumáticos de invierno es más baja, mientras que la de barbacoas, por ejemplo, cae en invierno. No hay que ser un genio para darse cuenta de ello. Se sabe que estos artículos tienen un patrón estacional. Sin embargo, no sabemos exactamente cuándo empieza la temporada porque depende, por ejemplo, del tiempo que haga. Es más, un día de marzo con solo 20 grados puede que haya mucha gente que quiera hacer una barbacoa, ya que están hartos del frío del invierno y es más apetecible. Sin embargo, 3 meses después, esos 20 grados se percibirán como frío, incluso aunque el día esté soleado.
Como resultado de este comportamiento, necesitas conocer tanto la influencia estacional en la demanda como el perfil de esta a corto plazo. Por ejemplo, si la temperatura alcanza los 30 grados a primeros de mayo es muy probable que haya un ‘boom’ de ventas. Pero si cae a 15 grados en agosto, seguramente este cambio tenga un impacto menos significativo, ya que tiene lugar ya al final de la temporada. Además, con el fin de la estación a la vista, se comprende que la incertidumbre meteorológica sea mayor.
¿Cuándo termina realmente la temporada? Tomemos las barbacoas como un ejemplo: ¿cuándo deberíamos retirar el surtido de carnes para barbacoa de los lineales? ¿Quieres ahorrar costes retirando estos productos pronto? ¿O te arriesgas a mantenerlos más tiempo (soportando niveles excesivos de stock) para no decepcionar a ningún cliente?
Con el objetivo de asegurarte un alto nivel de servicio y bajos costes de inventario durante la temporada es muy importante introducir y retirar los productos de manera oportuna.
Estrategias clave para la gestión del inventario estacional
La gestión del inventario estacional es un desafío para las empresas, ya que impacta directamente en la demanda y los niveles de stock. La falta de visibilidad durante cambios estacionales puede llevar a riesgos financieros significativos, como la acumulación de inventario obsoleto.
Anticipación y ajuste localizado
La anticipación y la gestión precisa a nivel local se vuelve imperativa para evitar excesos o escasez de existencias.
Clima como factor determinante
El clima desempeña es una variable determinante en la gestión del inventario estacional. La gestión del stock debe adaptarse a las fluctuaciones en la demanda relacionadas con condiciones climáticas, evitando costes innecesarios asociados con productos caducados.
Pronósticos rigurosos y adaptabilidad
Diversos factores, incluidos eventos estacionales, afectan la demanda. Se debe implementar procesos de pronóstico rigurosos que aborden tanto la estacionalidad como las tendencias históricas, garantizando una gestión del inventario adaptativa y alineada con las necesidades cambiantes del consumidor.
Buenas prácticas para garantizarte el stock óptimo antes, durante y después de la temporada
Mejora la precisión de tus previsiones incluyendo más información externa tanto en las previsiones a corto como a largo plazo y limpia los datos históricos de eventos y promociones. Entonces podrás calcular la desviación y, basado en ella, crear tu forecast de demanda.
Desarrolla una estrategia de inventario específica, como aumentar tu stock inicial para poder hacer frente a un pico de demanda inesperado en el futuro próximo.
Revisa tu Cantidad Mínima de Pedido (MOQ) y Cantidad Económica de Pedido (EOQ). ¿Necesitas aumentar o disminuir tus cantidades de pedido para cubrir ciertos riesgos?
Cambia el nivel de tu stock de seguridaden determinados momentos de la temporada. En temporada baja, tus clientes seguramente aceptarán un nivel de servicio más bajo que en temporada alta.
Mejora tu previsión y detección de la demanda estacional a través de la Inteligencia Artificial
Mejorar las previsiones de demanda es clave para mantener un stock óptimo y, para esto, la Inteligencia Artificial puede ser de gran ayuda. En este sentido, las ventajas de los métodos que utilizan IA radican en que son más precisos. Las formas tradicionales de prever la demanda a menudo solo consideran uno o un puñado de factores, mientras que los métodos que aprovechan la IA pueden considerar una variedad de factores mucho más amplia que pueden influir en la demanda y, por lo tanto, también son capaces de reconocer mejor la estacionalidad.
Para conseguirlo, existen una amplia variedad de modelos que pueden aplicarse a la previsión de la demanda. Algunos de los más habituales para estos casos son las redes neuronales -modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano que se utilizan en una amplia variedad de tareas de Machine Learning-, los tree-based models -modelos de Machine Learning que utilizan estructuras de árbol para tomar decisiones basadas en atributos – y los modelos de regresión -aprendizaje automático para predecir valores numéricos a partir de datos de entrada-.
Previsión de la demanda con IA vs previsión tradicional
Mayor precisión de las previsiones
Como comentábamos anteriormente, a través de la IA se pueden identificar una mayor variedad de patrones estacionales/tendencias. Y, de nuevo, esto se debe a la mayor variedad de datos que puede tener en cuenta. Si un software de previsión de la demanda normalmente contempla variables como la demanda histórica, la meteorología o los eventos, la IA también podría ponderar -e interpretar- datos como trending topics en redes sociales, datos de visitas a la web, reseñas de clientes en distintas plataformas, datos macroeconómicos en tiempo real… Toda esta información agregada puede contribuir a más precisión de los forecasts y a la detección de patrones estacionales.
Identificación de correlaciones complejas e identificación de patrones
La IA puede detectar relaciones complejas y no lineales entre variables. Esto la convierte en una tecnología adecuada para pronosticar en situaciones en las que los métodos tradicionales pueden tener dificultades. Reconocer una estacionalidad que es especialmente sutil podría ser un ejemplo de esto.
Por otra parte, la IA también es muy útil para predecir las fluctuaciones en la demanda durante eventos especiales, días festivos u otras circunstancias imprevistas. Recopilando datos sobre eventos similares (como promociones anteriores o festividades pervias), es posible predecir la demanda para los eventos próximos basándonos en los registros históricos. De esta forma, pueden realizarse pronósticos que predicen la demanda en función de promociones comparables y periodos estacionales equivalentes.
Mayor adaptabilidad
Los modelos de IA pueden adaptarse y aprender a partir de nuevos datos, lo que los hace adecuados para manejar patrones cambiantes de la demanda, cambios estacionales y dinámicas del mercado.
Escalabilidad mejorada
La IA puede gestionar eficientemente grandes cantidades de datos. Esto supone que se adapta muy bien a empresas en pleno crecimiento que necesitan una tecnología escalable para afrontar la complejidad creciente de sus operaciones.
Mejora continua más eficiente
Los modelos de IA pueden ‘autooptimizarse’ y mejorar con el tiempo a medida que se exponen a más datos y retroalimentación, lo que resulta en pronósticos cada vez más precisos.
6 consejos para gestionar la demanda estacional
Desestacionaliza la demanda
Con los artículos estacionales puede que percibas una desviación alta con respecto a la demanda pasada. Esto redunda en un nivel alto de stock de seguridad. No obstante, si eres capaz de tener en cuenta estas desviaciones de la demanda, no será necesario tanto stock de seguridad. Es importante corregir tus registros históricos de ventas para adaptarlos a los patrones estacionales de demanda. De esta manera tendrás una imagen realista de tu demanda histórica que te permitirá ver si puedes reducir tu stock de seguridad. Cuando compres artículos para la temporada baja, utiliza un stock dinámico para tu patrón estacional.
Distingue entre los patrones estacionales de las promociones/eventos
Si has realizado una promoción o un evento en los últimos 2 años, esto puede aparecer en tu previsión como un dato estacional. Por eso es importante separar los patrones estacionales de la influencia de promociones y eventos. Si no limpias estos datos y finalmente decides no llevar a cabo esa promoción o evento el evento no se repite en el tercer año, tu previsión será equivocadamente alta.
Previsiones locales
Cuando quieres pronosticar la demanda de barbacoas para una ciudad concreta pero solo vendes 5 unidades en ella, tu población estadística es demasiado pequeña para hacer una previsión fiable. En este caso es mejor recabar datos de un área más amplia, lo que te dará más información sobre la que basar tus decisiones.
SKU vs agregación
Cuando introduces un artículo nuevo en tu surtido tienes información insuficiente para hacer una previsión fiable. En este caso puedes usar el patrón estacional de un artículo similar o un grupo de artículos agregados que sean parecidos. Por lo tanto, es importante calcular la previsión estacional para diferentes niveles jerárquicos. Utilizaremos los productos de climatización como ejemplo: deberíamos dividirlos en productos de calor y de frío, y no podemos ponerlos juntos cuando se trata de previsión de demanda, ya que su estacionalidad es opuesta.
Previsión de los picos de demanda
Aunque hay patrones estacionales muy claros, en algunos casos puede haber variaciones de un año a otro. Por ejemplo, la Navidad siempre se celebra en la misma fecha del calendario, pero existen variaciones significativas función del día concreto de la semana en que cae. Lo mismo ocurre con la Semana Santa, que varía su fecha de inicio cada año.
En ambos casos, veremos que el pico de la demanda puede desplazarse varias semanas antes o después de un año a otro. Esto plantea un desafío significativo en la previsión de la demanda estacional, ya que no se puede confiar en una repetición exacta de los patrones de compra de un ejercicio a otro debido a estos cambios. Por este motivo, deben tenerse en consideración diversos factores para ser capaces de identificar con precisión cuando se producirá el pico de la demanda.
Gestión del surtido según temporada
Hemos hablado en numerosas ocasiones de la importancia de disponer de un surtido optimizado a través del análisis ABC, que nos aporte el mayor margen de beneficio posible y que, en definitiva, nos ayude a alcanzar nuestros objetivos empresariales. Esto también implica decidir si hay algunos artículos que retiramos de nuestra cartera de productos durante un determinado periodo del año porque no tienen demanda suficiente.
Conclusiones: Emplea el potencial de la IA en la detección de patrones de demanda estacional
La detección de patrones de demanda estacional no es ninguna técnica nueva. Pero, del mismo modo que si sigues utilizando Excel en vez de tecnología especializada en la planificación de tu cadena de suministro, serás mucho menos competitivo si no adoptas herramientas que aprovechen la Inteligencia Artificial para pronosticar la estacionalidad.
La principal ventaja de la IA aplicada a la detección de tendencias periódicas radica en qué es capaz de tener en cuenta muchos más datos que las herramientas tradicionales y, por tanto, puede identificar patrones más complejos y menos evidentes. Del mismo modo, estas tecnologías son muy escalables, por lo que son ideales si tu compañía está en un punto de expansión acelerado, ya que podrán acompañar tu crecimiento.
Con todos estos elementos sobre la mesa -más precisión en la previsión de la demanda, detección de patrones más sutiles, mayor escalabilidad…- parece bastante evidente que apostar por una herramienta que incorpore la Inteligencia Artificial mejorará muchos de tus procesos, también a la hora de detectar y pronosticar la demanda estacional.
Preguntas frecuentes sobre estacionalidad y patrones de demanda
¿Qué es la estacionalidad de la demanda?
La estacionalidad de la demanda se refiere a las fluctuaciones que tienen lugar en la demanda de un determinado producto o servicio a lo largo del año, que pueden estar influenciadas por factores como la temporada, las condiciones climatológicas o los acontecimientos especiales. La gestión de la estacionalidad de la demanda es fundamental para garantizar que se cubran las necesidades de los clientes, minimizando al mismo tiempo los costes de producción y almacenamiento.
¿Qué son los patrones de demanda y cómo identificarlos?
Los patrones de demanda se refiere a la práctica de identificar y estudiar las fluctuaciones en la demanda de un producto o servicio a lo largo del tiempo , para poder predecir su comportamiento futuro y planificar la producción y el inventario en consecuencia. El análisis de patrones de demanda es una herramienta importante en la gestión de la cadena de suministro , ya que permite a las empresas tomar decisiones informadas y estratégicas basadas en datos históricos y tendencias de la demanda.
¿Cómo pueden los modelos de aprendizaje automático mejorar la precisión de la previsión de la demanda? ¿Qué tipos de algoritmos se utilizan habitualmente?
Los modelos basados en machine learning / IA pueden tener una mayor precisión que los modelos tradicionales porque pueden tener en cuenta más factores a la hora de hacer una previsión. Piense, por ejemplo, en el tiempo, las roturas de stock de productos relacionados, las vacaciones, las tendencias y la estacionalidad, entre otros factores.
Existe una amplia gama de modelos que pueden utilizarse, pero a grandes rasgos se dividen en las siguientes categorías:
Redes neuronales
Modelos basados en árboles
Modelos de regresión
¿Qué ventajas tiene la IA respecto métodos tradicionales para detectar la demanda estacional?
La IA ofrece ventajas significativas sobre los métodos tradicionales para detectar la demanda estacional. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático que pueden identificar patrones estacionales complejos al analizar grandes conjuntos de datos de manera más precisa y eficiente. La IA también es capaz de incorporar gran cantidad de datos externos, lo que también contribuye a una gestión más efectiva de la demanda estacional.
