Tabla de contenido
Tabla de contenido- Previsión de la demanda e incertidumbre: ¿Qué ha cambiado en los últimos años?
- La evolución de la previsión de la demanda en los últimos años
- La diferencia entre cambios estructurales y coyunturales
- La demanda histórica ha dejado de ser fiable para la previsión de la demanda
- S&OP para una previsión de la demanda consensuada
- El cliente en el centro, independientemente del sector
- La evolución del rol del demand planner
- El papel de la tecnología en la previsión de la demanda
- KPIs para medir un buen forecast
- La gran pregunta: ¿Quién es el responsable de la previsión de la demanda?
Resumen
La previsión de la demanda enfrenta hoy un entorno de alta incertidumbre que ha transformado su enfoque tradicional basado en datos históricos. Este cambio exige mayor agilidad y colaboración interdepartamental para adaptarse a fluctuaciones rápidas y cambios estructurales en el mercado.
¿Es el mundo hoy un lugar más incierto que hace 10, 20 o 30 años? Probablemente sí. O esa es al menos la sensación generalizada. El inicio de esta era de ‘incertidumbre’ fue el covid-19, el acontecimiento global que más impacto ha tenido en la vida de las personas y durante más tiempo en, por lo menos, el último medio siglo.
Este mar de incertidumbre ha afectado de lleno a la planificación de la cadena de suministro e inevitablemente a una de sus pilares: la previsión de la demanda. En este post analizamos qué ha cambiado a la hora de elaborar un forecast.
La evolución de la previsión de la demanda en los últimos años
La previsión de la demanda siempre ha sido una actividad clave para la cadena de suministro, pero los últimos años han transformado por completo la forma de abordarla. Si antes las empresas podían apoyarse principalmente en los datos históricos para elaborar sus forecasts, hoy operan en un entorno donde las disrupciones son cada vez más frecuentes y difíciles de anticipar. La pandemia, los conflictos geopolíticos o las tensiones en el suministro de materias primas han demostrado que el comportamiento de la demanda puede cambiar drásticamente en cuestión de días.
Ante esta realidad, los procesos de planificación han tenido que ganar agilidad. Durante el COVID, por ejemplo, muchas organizaciones -especialmente en el entorno de productos para la hostelería- pasaron de realizar previsiones mensuales a revisar sus forecasts semanalmente e incluso a diario para adaptarse a un mercado en constante cambio.
Esta evolución también ha tenido un impacto más allá de la propia previsión. La incertidumbre en el suministro y el aumento del coste de las materias primas han llevado a muchas compañías a incrementar sus niveles de stock para garantizar la disponibilidad de producto. No obstante, unas reservas de stock desmesuradas no son una solución sostenible en el largo plazo por la sobreinversión, riesgos y tensión en la cadena de suministro que suponen.
La diferencia entre cambios estructurales y coyunturales
Como hemos visto, vivimos en una época de cambios constantes… Pero no todos los cambios son iguales.
Uno de los mayores retos para cualquier proceso de previsión de la demanda es distinguir si una alteración del mercado responde a una situación temporal o a una transformación permanente. Mientras que los cambios coyunturales suelen estar ligados a acontecimientos concretos y tienden a desaparecer con el tiempo, los cambios estructurales modifican de forma duradera los hábitos de consumo, los canales de venta o el comportamiento de los clientes.
La pandemia dejó numerosos ejemplos de ambos fenómenos. Algunas variaciones en la demanda estuvieron directamente relacionadas con las restricciones del momento, pero otras acabaron consolidándose. El crecimiento del e-commerce es probablemente el caso más evidente. Lo que inicialmente parecía una respuesta a una situación excepcional terminó convirtiéndose en un cambio permanente en la forma de comprar. En otros sectores también se produjeron transformaciones similares. En el mercado de las bebidas, por ejemplo, ganó protagonismo el consumo diurno y el denominado tardeo, modificando patrones que durante años habían permanecido estables.
Para los equipos de planificación, la clave está en identificar cuándo esos cambios empiezan a reflejarse de forma sostenida en los datos. Cuando la frecuencia de compra, los hábitos de consumo o los patrones de demanda evolucionan de manera consistente en el tiempo, ya no resulta prudente esperar una vuelta a la situación anterior. En esos casos, la previsión de la demanda debe adaptarse rápidamente a la nueva realidad, apoyándose tanto en el análisis de datos como en el conocimiento del negocio para tomar decisiones con mayor confianza.
La demanda histórica ha dejado de ser fiable para la previsión de la demanda
Durante décadas, los datos históricos han sido la principal referencia para elaborar una previsión de la demanda. Sin embargo, en un entorno tan cambiante como el actual, el histórico ya no puede utilizarse de forma aislada. Los picos de demanda provocados por circunstancias excepcionales pueden distorsionar las previsiones futuras, especialmente cuando los hábitos de consumo o las dinámicas del mercado han cambiado de forma permanente.
Por ello, la previsión de la demanda debe complementarse con información procedente de ventas, marketing y otros equipos cercanos al cliente. Entender qué está ocurriendo en el mercado y cómo evoluciona la competencia resulta tan importante como analizar los datos. Cuando una tendencia se mantiene durante varios años, las empresas deben asumir que se enfrentan a un cambio estructural y adaptar su estrategia, ya sea ajustando su cartera de productos o apostando por nuevas líneas de negocio con mayor potencial de crecimiento.
S&OP para una previsión de la demanda consensuada
La precisión de una previsión de la demanda no depende únicamente de los modelos estadísticos. Para que el forecast refleje realmente la situación del mercado, es imprescindible incorporar el conocimiento de áreas como ventas y marketing. Precisamente ese es uno de los principales objetivos del proceso de S&OP: construir una visión compartida de la demanda que permita alinear a toda la organización en torno a un único plan.
Sin embargo, conseguirlo requiere algo más que implantar una metodología. Es necesario explicar el propósito del proceso, fomentar la colaboración entre departamentos y contar con el respaldo de la dirección. Disponer de embajadores internos y del apoyo de la alta dirección resulta fundamental para impulsar el cambio cultural que exige el S&OP y convertir la previsión de la demanda en una responsabilidad compartida por toda la empresa.
El cliente en el centro, independientemente del sector
Aunque los procesos y desafíos varían entre industrias, los principios que sustentan una buena previsión de la demanda son universales. Ya sea en entornos B2B o B2C, el objetivo sigue siendo el mismo: entender las necesidades del cliente y garantizar que el producto esté disponible en el momento adecuado. Los ritmos pueden ser diferentes, pero la importancia de ofrecer un buen nivel de servicio permanece constante.
La experiencia en distintos sectores también demuestra que cada cadena de suministro tiene sus particularidades. Mientras que en electrónica la prioridad puede ser asegurar componentes con niveles mínimos de inventario para no detener la producción, en gran consumo cobra especial relevancia la distribución y la última milla. En sectores como el de los lubricantes, el desafío pasa por encontrar el equilibrio entre disponibilidad y costes, manteniendo el stock óptimo para responder a la demanda sin generar exceso de inventario.
La evolución del rol del demand planner
Y la previsión de la demanda no sería posible sin el demand planner, una figura ha ganado protagonismo a medida que la previsión de la demanda se ha convertido en un proceso más estratégico para las empresas. Lo que antes era una responsabilidad repartida entre ventas, marketing o análisis de datos, hoy es una función especializada que suele integrarse dentro de supply chain u operaciones. Su misión ya no consiste únicamente en elaborar forecasts, sino en conectar información de distintas áreas para construir una previsión alineada con la realidad del negocio.
Por ello, un buen demand planner necesita mucho más que capacidades analíticas. Debe comprender el mercado, colaborar con ventas, finanzas y operaciones, y tener la curiosidad necesaria para cuestionar los datos y entender qué hay detrás de ellos. La capacidad de interpretar tendencias, anticipar cambios y evaluar el impacto de las decisiones en el negocio es lo que diferencia a un generador de informes de un verdadero especialista en previsión de la demanda que aporta valor añadido a la organización.
El papel de la tecnología en la previsión de la demanda
La tecnología se ha convertido en un elemento indispensable para cualquier proceso de previsión de la demanda. A medida que aumenta el volumen de datos y la complejidad de las cadenas de suministro, resulta inviable gestionar toda la información únicamente con hojas de cálculo. Las herramientas especializadas permiten consolidar datos, automatizar cálculos y visualizar indicadores clave que facilitan una toma de decisiones más rápida y fundamentada.
Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza una buena previsión. Los sistemas pueden procesar grandes cantidades de información, pero siguen necesitando el conocimiento del negocio para interpretar riesgos, oportunidades o cambios que todavía no se reflejan en los datos. Por eso, las mejores decisiones suelen surgir de la combinación entre herramientas avanzadas y la experiencia de los equipos de planificación.
KPIs para medir un buen forecast
La precisión de la previsión de la demanda suele medirse a través de indicadores como el forecast accuracy, pero evaluar la calidad de una previsión requiere una visión más amplia. Un pronóstico puede parecer correcto sobre el papel y, aun así, generar problemas de inventario, exceso de stock o pérdidas de ventas. Por eso, es importante analizar también métricas como los niveles de inventario, los productos obsoletos o el impacto sobre el working capital.
En última instancia, un buen forecast es aquel que ayuda a tomar mejores decisiones de negocio. Si la empresa mantiene un nivel de servicio adecuado, controla sus inventarios y adapta sus previsiones a los cambios del mercado, es una señal de que el proceso funciona. Además, conviene recordar que la previsión de la demanda no es una ciencia exacta, sino una capacidad que mejora con la experiencia, el aprendizaje continuo y la revisión constante de los resultados.
La gran pregunta: ¿Quién es el responsable de la previsión de la demanda?
Aunque el demand planner desempeña un papel central en el proceso, la responsabilidad de la previsión de la demanda no debería recaer únicamente sobre esta figura. Su función consiste en facilitar el proceso, coordinar a las diferentes áreas y transformar la información disponible en una previsión consensuada. Sin embargo, quienes mejor conocen el mercado y al cliente son los equipos de ventas y marketing, por lo que su implicación resulta imprescindible para construir un forecast fiable.
Por este motivo, las organizaciones más maduras entienden la previsión de la demanda como una responsabilidad compartida. Vincular indicadores de precisión del forecast a los objetivos de los equipos comerciales puede ayudar a reforzar este compromiso y fomentar una mayor colaboración. Al final, alcanzar un equilibrio entre nivel de servicio, inventario y capital circulante depende de que todas las áreas trabajen alineadas sobre una misma previsión.
