Pronóstico de las ventas
suarezviviana7xdApuntes2 de Diciembre de 2018
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ÍNDICE
Introducción…………………………………………………................................ | 03 |
3.1.-Caracteristicas de la demanda……………………………………………... | 04 |
3.2.-Diseño del sistema de pronósticos…………………................................ | 06 |
3.3.-Metodos de juicios……………………………………................................ | 09 |
3.4.- Métodos casuales. Regresión lineal y múltiple usando un software…………………………………………………………………………….. | 11 |
3.5.- Métodos de series de tiempo usando un software................................. | 13 |
3.6.- Criterios para la selección de métodos con series de tiempos……………………………………………………………………………... | 15 |
Conclusión…………………………………………………………………………. | 23 |
Fuentes de consulta ……………......……………………………………………. | 17 |
INTRODUCCION
Un pronóstico de ventas le permite a las empresas identificar problemas y oportunidades rápidamente. Para que estas realicen algo al respecto. En el ámbito financiero por ejemplo puede evitar problemas de flujo de efectivo o caja, haciendo de este modo una mejor designación de los recursos a las diferentes tareas, lo que a su vez evitara problemas de producción.[pic 7]
Si bien es siempre inteligente esperar lo inesperado, un plan de ventas bien construido, combinado con un apropiado pronóstico de ventas, le permite a las empresarios invertir más tiempo desarrollando su empresa más que respondiendo a los desarrollos de marketing y ventas del día a día.
3.1 CARACTERISTICAS 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.[pic 8]
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.
El comportamiento de la demanda: 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 evaluados 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. Para los pronósticos, se sabrá en qué momento incrementar los inventarios y cuando disminuirlos y ganar puntos financieros en la organización.
La tendencia: si las ventas de mi producto se están incrementando, al graficar los datos, esto tiene que mostrarse de manera evidente, habrá meses en los que la demanda no muestre un comportamiento incremental, pero en la fotografía general la tendencia puede ser alcista, o por el contrario, puede ser estable o estar en declive, un análisis gráfico de ello nos puede dar un excelente indicador de lo que sucede en el comportamiento. Al igual que la estacionalidad, las estimaciones y cálculos de la tendencia de la demanda son de mucha utilidad, herramientas hay muchas y variadas, los promedios móviles simples, dobles, suavización exponencial, simple, doble, la regresión lineal entre las más populares. El reto aquí es definir cuál utilizar al tratar de predecir el comportamiento de la demanda. Lo que ayudará a definir el modelo a utilizar es la combinación del análisis de tendencia con la gráfica de madurez de un producto en el mercado, si estos ya tienen tiempo en el mercado, por ejemplo, Coca Cola, es de esperar un comportamiento estable en la demanda con una tendencia alcista, por lo que la regresión lineal será la más recomendable, pero para el caso de un juguete de moda, que recién acaba de ser introducido en el mercado, un promedio móvil simple puede ser la mejor opción, depende en gran medida de los datos y de la información de que se disponga.[pic 9]
La variación aleatoria: hablamos hace un momento de productos nuevos en el mercado o modas que se presentan en el uso de algún producto bien sea porque el actor o actriz de moda lo utiliza y como líderes de opinión influencian en el mercado y provocan un comportamiento atípico en el mismo, en casos como estos habrá altos y bajos en su venta, sin que ésta se pueda predecir con exactitud, aquí lo conveniente es monitorearlo y prepararse con inventario para amortiguar el efecto de la demanda. En el análisis de la demanda es conveniente separar estos artículos y tratarlos de manera diferente y no mezclarlos con el resto de los productos.[pic 10]
La variación cíclica: esta se presenta en periodos largos en el tiempo, por ejemplo en época de elecciones municipales, presidenciales o de cualquier índole, habrá productos (anuncios espectaculares, carteles, etc.) que presenten un comportamiento atípico quizá incremental, por lo que, nuevamente el registro oportuno de este tipo de eventos resulta de suma importancia, para no jugar a las adivinanzas cuando de predecir la demanda se trate.[pic 11]
3.2 DISEÑO DEL SISTEMA DE PRONOSTICOS.
Muchas de las técnicas de pronóstico que se utilizan actualmente se desarrollaron en el siglo XIX; un ejemplo de ello son los análisis de regresión. Con el desarrollo de técnicas de pronóstico más complejas, junto con el advenimiento de las computadoras, los pronósticos recibieron más atención durante los años recientes. Este desarrollo es en especial cierto desde la proliferación de la pequeña computadora personal. [pic 12]
Se continúan desarrollando nuevas técnicas de pronóstico. Esta atención se enfoca de manera particular en los errores, que son parte inherente de cualquier procedimiento de pronóstico. Es raro que los pronósticos coincidan al pie de la letra con el futuro, una vez llegado este, quienes pronostican solo pueden intentar que los inevitables errores sean tan pequeños como sea posible. El objetivo general de los pronósticos es establecer un mecanismo de apoyo teórico práctico, que permita tomar una decisión, en cualquier aspecto que sea, para que con la misma y con unas bases estadísticas sólidas permitan eliminar cualquier posible error al tomar una decisión.
Las técnicas de pronóstico que pueden emplearse para complementar el sentido y la capacidad administrativa de los que toman las decisiones son elementos de juicio en el proceso de pronóstico. Quienes toman la decisión los harán mejor si a partir de la comprensión de las técnicas de pronóstico, tanto cualitativa como cuantitativa, las utilizan de manera adecuada, en vez de que se vean forzados a planear el futuro sin el beneficio de esta valiosa información complementaria.
En los últimos años, el papel del pronóstico con base en el juicio ha cambiado. Antes de la llegada de las técnicas modernas de pronóstico y del poder de las computadoras, el juicio del administrador era la única herramienta de pronóstico disponible. No existe evidencia de que los pronósticos basados solo en juicios no sean tan precisos como aquellos que emplean la aplicación de técnicas cuantitativas.
El ser humano posee un conocimiento único e información interior que no están disponibles en los métodos cuantitativos. Sin embargo de manera sorprendente estudios empíricos y experimentos de laboratorio han demostrado que sus pronósticos no son más precisos que los de los métodos cuantitativos. El ser humano tiende a ser optimista y subestimar la incertidumbre del futuro. Además el costo del pronóstico con métodos de juicio es a menudo considerablemente más alto que cuando se utilizan métodos cuantitativos.
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