La definición de las proyecciones de la demanda

Pronóstico de la demanda

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¿Qué es el pronóstico de la demanda?

Un pronóstico de la demanda es una predicción de lo que sucederá con las ventas existentes de los productos de su empresa. Lo ideal es determinar el pronóstico de la demanda con un enfoque multifuncional. Se debe considerar las entradas de ventas y mercadeo, finanzas y producción. El pronóstico final de la demanda es el consenso de todos los gerentes participantes. También es aconsejable conformar un grupo de Planeación de Ventas y Operaciones compuesto de representantes de los distintos departamentos a los que se les encargará preparar el pronóstico de la demanda.

La determinación de los pronósticos de la demanda se realiza con los siguientes pasos:

• Determinación del uso del pronóstico

• Selección de los ítems del pronóstico

• Determinación del marco de tiempo del pronóstico

• Selección de los modelos de pronóstico

• Recopilación de datos

• Realización del pronóstico

• Validación e implementación de los resultados

El marco de tiempo del pronóstico se clasifica como sigue:

Descripción Horizonte del pronóstico

Corto plazo Mediano plazo Largo plazo

Duración Generalmente menos de 3 meses, máximo de 1 año De 3 meses a 3 años Más de 3 años

Aplicabilidad Planificación de tareas, asignación de trabajadores Planificación de ventas y producción, presupuestos Desarrollo de nuevos productos, planificación de instalaciones

¿Cómo se determina el pronóstico de la demanda?

Hay dos enfoques para determinar el pronóstico de la demanda - (1) el enfoque cualitativo, (2) el enfoque cuantitativo. A continuación hacemos la comparación de los dos enfoques:

Descripción Enfoque cualitativo Enfoque cuantitativo

Aplicabilidad Se utiliza cuando la situación es imprecisa & existen pocos datos (e.g., nuevos productos y tecnologías) Se utiliza cuando la situación es estable & existen datos históricos

(e.g. productos existentes, tecnología actual)

Consideraciones Involucra la intuición y la experiencia Involucra técnicas matemáticas

Técnicas Jurado de opinión ejecutiva

Compuesto del departamento de ventas

Método Delphi

Encuesta del mercado de consumidores Modelos de series de tiempo

Modelos causales

Métodos cualitativos de pronóstico

Su empresa puede desear probar alguno de los métodos cualitativos de pronóstico a continuación si no cuenta con datos históricos de las ventas de sus productos.

Método cualitativo Descripción

Jurado de opinión ejecutiva Se reúnen las opiniones de un grupo pequeño de gerentes de alto nivel que juntas estiman la demanda. El grupo utiliza su experiencia directiva y en algunos casos la suma a los resultados de modelos estadísticos.

Compuesto del departamento de ventas Se pide a cada vendedor (por ejemplo por cubrimiento territorial) proyectar sus ventas. Como el vendedor es el más cercano al mercado tiene la capacidad de conocer la demanda de los clientes. Las proyecciones se combinan después a nivel municipal, provincial y regional.

Método Delphi Se identifica un panel de expertos en el que los expertos pueden ser gerentes, empleados comunes, o expertos del sector. A cada uno de ellos se les solicita individualmente su estimación de la demanda. Se realiza un proceso iterativo hasta que los expertos alcancen un consenso.

Encuesta del mercado de consumidores Se pregunta a los clientes sobre sus planes de compras y su comportamiento de compras proyectado. Se necesita a una gran cantidad de encuestados para poder generalizar ciertos resultados.

Métodos de pronóstico cuantitativo

Hay dos modelos de pronóstico en este caso - (1) el modelo de series de tiempo y (2) el modelo causal. Una serie de tiempo es un conjunto de datos numéricos uniformemente separados que se obtiene observando respuestas a intervalos regulares de tiempo. En el modelo de series de tiempo el pronóstico se basa solamente en datos anteriores y asume que los factores que influencian las ventas pasadas, presentes y futuras de sus productos continuarán.

Por otro lado, el modelo causal utiliza una técnica matemática conocida como el análisis de regresión que relaciona una variable dependiente (por ejemplo, la demanda) con una variable independiente (por ejemplo, el precio, publicidad, etc.) en la forma de ecuación lineal. Los métodos de pronóstico de series de tiempo están descritos a continuación:

Método de pronóstico de series de tiempo Descripción

Enfoque simplista Asume que la demanda en el siguiente período es igual que la demanda en el más reciente período; el patrón de la demanda puede no siempre ser completamente estable

Por ejemplo:

Si las ventas de julio fueron 50, las ventas de agosto también serán 50

Método de pronóstico de series de tiempo Descripción

Promedio móvil (PM) El PM es una serie de promedios aritméticos y se utiliza si existe poca o ninguna tendencia en los datos; ofrece una impresión general de los datos en el tiempo

Un promedio móvil simple utiliza la demanda promedio durante una secuencia fija de períodos y es bueno para una demanda estable sin patrones pronunciados de comportamiento.

Ecuación:

P 4 = [D 1 + D2 + D3] / 4

P – Pronóstico, D – Demanda, No. – Periodo

(ver ejemplo ilustrativo - promedio móvil simple)

Un promedio móvil ponderado ajusta el método de promedio móvil para reflejar fluctuaciones con mayor exactitud asignando mayor peso a los datos más recientes, lo que significa que los datos más viejos son por lo general menos importantes. Los pesos se basan en la intuición y están entre 0 y 1 y deben sumar un total de 1.0

Ecuación:

PMP 4 = (P) (D3) + (P) (D2) + (P) (D1)

PMP – Promedio móvil ponderado, P – Peso, D – Demanda, No. – Periodo

(ver ejemplo ilustrativo - promedio móvil ponderado)

Alisado exponencial El alisado exponencial es un método de ponderación que responde más fuertemente a cambios recientes en la demanda asignando una constante de alisamiento que es más fuerte para los datos más recientes; es útil si los cambios recientes en los datos son el resultado del cambio real (e.g., patrón de temporada) y no solo fluctuaciones aleatorias

P t + 1 = a D t + (1 - a ) P t

Donde

P t + 1 = pronóstico del siguiente periodo

D t = demanda real en el actual periodo

P t = el pronóstico determinado anteriormente para el actual período

• = un factor de ponderación llamado la constante de alisamiento

(ver ejemplo ilustrativo - alisado exponencial)

Descomposición de series de tiempo La descomposición de series de tiempo ajusta la estacionalidad multiplicando el pronóstico normal por un factor de temporada

(ver ejemplo ilustrativo - descomposición de series de tiempo)

Las cuatro características de la demanda

La lectura de la demanda del mercado es para muchos planeadores y líderes de negocio el aspecto que más les ocupa dada la importancia del tema en términos de venta y continuidad financiera del negocio. Todos queremos satisfacer las necesidades de los clientes, todos queremos tener clientes contentos y todos queremos que el negocio prospere comercial y financieramente.

Escribirlo así, suena lógico, coherente y es un gran pliego petitorio, la gran pregunta entonces es ¿Cómo lograr mejorar la lectura de la demanda del mercado y satisfacer las necesidades de los clientes?

El mercado está sujeto a diversos factores de diferente índole, algunos de ellos son controlables por la empresa y otros no tanto, los hay fácilmente predecibles y los hay imposibles de pronosticar, como el caso de la pandemia de influenza que sufrimos el año pasado en México.

En mi labor de administrador de la cadena de suministro, la organización me pide que mantenga un elevado nivel de servicio con los clientes, importando o produciendo los artículos que solicitan al mejor costo posible, y estoy casi seguro que a ti también te lo piden. A continuación las cuatro características más importantes a considerar cuando de analizar la demanda se trate.

El comportamiento de la demanda. En otro de mis artículo narré la importancia de registrar los datos de manera histórica con la finalidad de saber lo que ocurre con la demanda del mercado y determinar si los picos y valles que presenta tienen una explicación, llámense promociones de venta, incrementos de precios, desabasto del mercado por los competidores, etc. Asumiendo que se cuenta con buena información y consistencia en los datos de demanda, el siguiente paso es su análisis.

Aquí deben ser evaluadlos los siguientes aspectos de la demanda:

La estacionalidad, si vendo artículos de playa, es de esperarse que la demanda de mis productos se incremente en algunos meses por los eventos que suceden en esos meses del año, y es de esperar que al paso del tiempo, este comportamiento se repita de manera continua. De vital importancia en este punto, reviste el cálculo del índice estacional, para ayudar a establecer una proyección de la demanda en un periodo en particular del año. Por ejemplo, la demanda de trajes de baño pudiera ser de 100 unidades mensuales, pero en el mes de Julio el promedio se eleva a 175 y en el mes Septiembre baja a 35, el índice estacional del mes de Julio será 1,75 y el de Septiembre de 0,35, quiere decir que en el mes de más venta, esta

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