Un forecast preciso y sin errores

UNA ESTIMACIÓN DE VENTAS CORRECTA

¿Qué significa realmente tu demanda histórica? ¿Puede explicar por qué la demanda en un período particular es inusualmente más alta o más baja de lo que se había pronosticado? Y más importante aún, ¿sabe cuál es la mejor manera de administrar estas excepciones?

En la actualidad los datos históricos de demanda son una fuente de información para evaluar tanto el desempeño de una empresa como para anticipar la demanda futura. Dado que esta información será utilizada por una amplia gama de departamentos en todo el negocio y que determinaran un sinfín de cosas, desde futuros requisitos de compra hasta los planes de producción. En consecuencia, es vital que el historial de la demanda sea lo más correcto posible para así tener un forecast preciso y sin errores. Sin embargo, incluso si el proceso para registrar la demanda pasada es impecable, es posible que estos datos por sí solos no sean suficientes para basar tales pronósticos de demanda.

Después de todo, ¿cómo puede estar seguro de que un cambio en la demanda es el resultado de condiciones comerciales “normales”? ¿Qué pasaría si su equipo de ventas estuviera impulsando un producto en particular o qué pasaría si un cliente decidiera hacer un pedido más grande de lo normal para ahorrar en costos de logística? Dado que dichos factores pueden ser totalmente irrelevantes para los fines de la previsión, ¿deberían incluirse dichos datos en el proceso de previsión? Si es así, ¿en qué medida?

A menos que tenga una comprensión completa de las causas detrás de una excepción, no puede estar seguro de cuán relevantes serán esos datos para determinar la demanda futura.  Entonces, ¿cómo puede estar seguro de que sus niveles de servicio son apropiados?

¡TIPS PARA UN FORECAST PRECISO Y SIN ERRORES!

A continuación te entregamos 4 puntos que siempre debes considerar al momento de realizar un forecast preciso,  y así asegurar el éxito de su Cadena de Suministro.

1- Datos poco confiables

La inexactitud de los registros de inventarios, al igual que la poca confiabilidad de datos históricos de demanda, podrían inducir al error en los resultados de cualquier modelo de proyección.

2-  Peaks de demanda

La demanda aunque sea inelástica podría presentar variaciones que normalmente no pueden predecirse y en ocasiones causan una respuesta equivocada al considerarla como constante para los próximos periodos y no identificarla como comportamientos atípicos motivados por promociones o quiebres de inventario.

3- Elegir una base insuficiente de datos

Constantemente nos cuestionamos si la cantidad de datos elegidos son los correctos. Podemos encontrar diversas fuentes bibliográficas que recomiendan tomar la mayor cantidad de información histórica para absorber las desviaciones que se presentan en las variables sistemáticas del pronóstico, mientras que algunos detractores resaltan la importancia de identificar la naturaleza de la demanda del artículo, ya que ésta condiciona el resultado del margen de error de los métodos de pronóstico.

Por lo tanto, cuando la demanda por un artículo no es constante, arrastra en su estructura distintos componentes aleatorios que no permiten determinar un patrón de comportamiento en el tiempo y a los que se debe considerar la cantidad de datos más representativa sobre el periodo de pronóstico.

4- Ignorar el ciclo de vida

 Los métodos de pronóstico dependen de los patrones de tendencia y estacionalidad, por lo que es imprescindible identificar la etapa y los datos de la demanda histórica de los artículos para determinar qué tan significativos son sobre el periodo que buscamos estimar y así facilitar la elección del método cuantitativo.

Estimar la demanda de un artículo que recién se introduce al mercado, podría tomar como referencia la demanda de artículos similares, así como definir el nivel de inversión operativa y comercial para establecerlo como punto de equilibrio.