Es un hecho que tener datos limpios y fiables es una de las partes más importantes para mejorar la exactitud de pronóstico. Pero, casi tan importante es eso como saber cómo mejorar el forecast.
A menudo hablamos de la importancia de tener estrategias de almacenamiento individuales para cada uno de los mercados. Por lo tanto, es comprensible que este mismo pensamiento pueda trasladarse también al pronóstico. Después de todo, si estás personalizando tu surtido para cada mercado, ¿no tendría sentido también pronosticar cada uno de forma individual? En este caso la respuesta es no.
Supongamos que tienes 5 mercados distintos en los que vendes la misma marca de clavos en paquetes de varios tamaños. En lugar de pronosticar cada mercado por separado, obtendrás una mayor exactitud de pronóstico sumando, o agregando, la cantidad total de clavos vendidos en todos los mercados. Esto será independiente del tamaño del paquete, es decir, si se pronostican clavos, no importa si las cajas son de 50 o de 5.000.
POR QUÉ LA AGREGACIÓN AYUDA EN LA EXACTITUD DE PRONÓSTICO
La agregación es beneficiosa debido a la ley de los grandes números. Esta ley establece que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más representativo será de la población total. Esto se traduce en una mayor exactitud de pronóstico, porque nos ofrece más datos con los que trabajar. Tener más datos es útiles porque:
- Proporciona más puntos para analizar patrones, tendencias y estacionalidad.
- Suaviza la variación aleatoria que puede alterar los modelos a nivel de objeto.
Cuanto más específico sea el segmento de datos que se está agregando, mayor será la posibilidad de error, ya que generalmente hay menos datos disponibles. Esto se puede ver reflejado en el gráfico anterior, donde un artículo específico tiene menos datos generales disponibles que una marca completa, por lo que es más probable que tenga un error.
La agregación da beneficios como eliminar los valores atípicos de los datos. Sin embargo, esta función también puede ser negativa dependiendo del segmento pronosticado.
Para segmentos más específicos que ofrecen menos puntos de datos, los valores atípicos que se suavizan pueden ser patrones importantes. Por esta razón, es mejor utilizar la agregación solo para segmentos específicos como el artículo, la ubicación y el cliente cuando tienen una demanda constante y una estacionalidad predecible.
Es importante comprender que la agregación no es adecuada para todos los productos del surtido, sino que hay que decidir caso por caso.
DESAGREGACIÓN
El uso de la agregación para mejorar la exactitud de pronóstico requiere que se desagregue la cantidad del pedido a un nivel de artículo una vez calculado. Esto significa calcular el número total de 50 cajas de clavos necesarias frente a las 5.000.
Finalmente, la desagregación requiere las dos cualidades mencionadas anteriormente: mercados bien definidos y comprensión del comportamiento del cliente.
Solo puedes analizar tu inventario correctamente después de la desagregación si tienes un conocimiento detallado de quién está comprando los productos y por qué.
Slimstock ayuda a las empresas a optimizar su inventario analizando su estrategia y ajustando los niveles de stock a factores como la ubicación, la diferenciación del mercado, la estacionalidad o las promociones. Puedes hablar con uno de nuestros expertos para saber cómo reducir el exceso de stock y aumentar los niveles de servicio.
