En este artículo vamos a analizar cómo elegir el método de previsión de la demanda adecuado puede marcar una diferencia significativa en cuanto a precisión y eficacia. Aunque una previsión semanal pueda parecer más precisa a primera vista –debido a una mayor cantidad de puntos de datos- a menudo genera más ruido que conocimiento útil.
En este post exploramos por qué la previsión mensual tiende a ofrecer resultados más fiables para la mayoría de los productos. Desde absorber las variaciones en el calendario de pedidos hasta reducir la distorsión de los datos y manejar mejor la estacionalidad, la previsión mensual ofrece ventajas que pueden contribuir a mejorar el rendimiento del stock y la precisión de la previsión.
¿Qué es la previsión de la demanda?
En el ámbito de la cadena de suministro, la previsión de la demanda es el proceso de estimar la demanda futura para garantizar que los niveles de stock se ajustan a las necesidades de los clientes. Es esencial para retailers, distribuidores y empresas de comercio electrónico, que a menudo se enfrentan a retos como el exceso y las roturas de stock y a un control deficiente del inventario.
Una previsión precisa ayuda a las empresas a mantener la cantidad adecuada de stock, evitando costes de inventario excesivos y garantizando al mismo tiempo que los productos estén disponibles cuando se necesiten. Las previsiones semanales y mensuales se utilizan habitualmente para anticipar la demanda a corto y medio plazo.
¿Qué método de previsión es el mejor para tu empresa?
Predecir el futuro no es tarea fácil, ni siquiera utilizando datos históricos. Actualmente, el volumen de puntos de datos disponibles es casi ilimitado, por lo que el verdadero reto consiste en identificar los datos adecuados y utilizarlos de forma que aumenten la precisión predictiva.
Cuando se prepara un pedido, se suelen utilizar dos enfoques comunes: la previsión mensual y la previsión semanal. Pero ¿qué método funciona mejor? Es fácil suponer que la previsión semanal ofrece mejores prestaciones al disponer de puntos de datos más frecuentes y, a priori, más precisión. Si 12 puntos de datos son buenos, entonces 52 deben ser mejores, ¿no? Bien, esto no siempre es así. Para mejorar la precisión en la planificación, muchas empresas recurren a soluciones de software de previsión de la demanda que incorporan analítica avanzada. Sin embargo, en nuestra experiencia, más de 30 años ayudando a empresas a llevar el producto adecuado al lugar adecuado en el momento oportuno, hemos comprobado que, en la mayoría de los casos, la previsión mensual permite anticipar la demanda y gestionar los pedidos con mayor exactitud que la previsión semanal.
Previsión mensual
En pocas palabras, la previsión mensual significa que los datos de ventas se capturan diariamente y se agrupan en meses para elaborar una previsión. Del mismo modo, la previsión semanal implica agrupar las ventas diarias en semanas para crear una previsión.
Las previsiones mensuales funcionan mejor para la mayoría de los productos porque suelen generar menos errores de previsión.
Ventajas de un forecast mensual
Hay tres razones principales por las que las previsiones mensuales suelen ser más fiables que las semanales:
Mejor absorción de la variabilidad de los plazos de los pedidos
La previsión mensual utiliza periodos temporales más amplios, lo que la hace más resistente a los cambios en los patrones de pedido de los clientes. Por ejemplo, si un cliente que normalmente te encarga una pieza en la primera semana de un mes la encarga en cambio en la segunda, esto puede alterar tus datos de pedidos si la previsión es semanal. Sin embargo, esta posible desviación tiene casi cuatro veces más probabilidades de ser absorbida por la previsión mensual, dejando tus datos de pedidos intactos.
Menos entradas cero mejoran la precisión
Cuando analizamos los datos de pedidos en intervalos más amplios, como el mes en lugar de la semana, reducimos la cantidad de periodos con demanda nula (es decir, entradas con cero). Esto hace que los patrones de consumo sean más fáciles de identificar y mejora la precisión de la previsión.
Por ejemplo, si un cliente realiza un pedido de 100 unidades cada dos semanas, al observar los datos de forma semanal veríamos una semana con 100 unidades y otra con 0. El promedio semanal sería de 50 unidades, pero esa cifra nunca coincide con los pedidos reales (que son siempre 100 o 0). Esto dificulta prever con precisión la demanda real.
Sin embargo, si agrupamos los datos por mes, veremos un patrón más estable: 200 unidades al mes, sin entradas cero. De este modo, los datos reflejan mejor el consumo real del cliente y es más fácil generar previsiones acertadas.
Mejora la gestión de la estacionalidad
Los plazos mensuales permiten gestionar mejor la estacionalidad. Los meses son predecibles porque siguen el mismo orden cada año. Las semanas, en cambio, pueden cambiar hasta cuatro días de un año a otro: La semana 1 de un año puede cubrir del 1 al 7 de enero, pero al año siguiente puede ir del 3 al 9. La relativa imprevisibilidad de las semanas las hace más difíciles de utilizar cuando se tiene en cuenta la estacionalidad, sobre todo si sólo hay unos pocos años de datos en los que basar las previsiones. Los plazos mensuales permiten en mayor medida que las tendencias generales se desarrollen y queden representadas en los datos.
Previsión semanal
Aunque generar previsiones semanales requiere más esfuerzo y no garantizan mayor precisión que hacerlo mensualmente, puede ser la mejor opción para ciertos artículos cuyo consumo sigue un patrón repetitivo dentro del mes.
Veamos un ejemplo de una referencia que encaja con estas características.
Con un 60% de las ventas en la primera semana del mes, este producto es un buen candidato para la previsión semanal.
Los artículos con plazos de entrega cortos y ventas constantes funcionan mejor para la previsión semanal. Al identificar estos patrones, el producto puede pedirse cerca del momento en que se necesita, lo que ayuda a mejorar los ingresos por inventario y la rentabilidad general de la empresa.
Ventajas de un forecast semanal
Otras ventajas de las previsiones semanales son:
Compatibilidad con el cliente
Si tu cliente trabaja con datos semanales del punto de venta, generar previsiones con esa misma frecuencia puede crear un vínculo muy valioso. Al alinearte con su manera de trabajar y acercarte más al comportamiento real del consumidor final, puedes obtener beneficios que superan incluso las posibles mejoras internas en la precisión de tus propias previsiones.
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.
En Slimstock te ayudamos a identificar qué tipo de previsión es la mejor para tu gama de productos basándonos en los datos históricos de ventas. Para los artículos que se ajustan a los criterios de previsión semanal, Slim4 distribuye los volúmenes de los datos de previsión mensual a la semana apropiada del mes utilizando referencias de patrones históricos o reglas empresariales definidas. Este enfoque aprovecha las ventajas obtenidas de la previsión mensual, tal y como se ha descrito anteriormente, al tiempo que tiene en cuenta las necesidades de la demanda dentro del mes.
