Pronóstico de venta: Qué es y qué tipos de pronósticos hay

Pronóstico de venta: Qué es y qué tipos de pronósticos hay

 

Los pronósticos de demanda son también llamados pronósticos de venta. La creación de pronósticos de demanda implica una combinación de varios factores, que abarcan datos de ventas históricos, modelos estadísticos, investigación de mercado y otra información relevante adaptada al negocio específico. Conoce en este artículo la importancia de realizarlo.

Mediante un pronóstico de demanda integral, las empresas obtienen acceso a información valiosa sobre el potencial futuro dentro de su mercado actual y más allá. Esta información permite a los equipos tomar decisiones bien fundamentadas sobre precios, inventario, presupuestos, estrategias de crecimiento empresarial, potencial de mercado y más.

Entre otros beneficios:

  • Puedes determinar la necesidad de reposición de productos
  • Optimizas tu inventario
  • Programas la necesidad de producción
  • Gestionas precios y promociones considerando la demanda

Tipos de pronósticos de demanda

Los métodos más habituales para realizar previsiones de inventario con éxito son los cualitativos y los cuantitativos.

Pronóstico cualitativo

El pronóstico cualitativo de la demanda se basa en factores subjetivos, como opiniones de clientes y tendencias del mercado. Frecuentemente se usa cuando escasean o no hay datos históricos disponibles. Es menos preciso que el pronóstico cuantitativo, pero su implementación es a menudo más rápida y económica.

Ventajas:

  • Se puede utilizar para nuevos productos
  • Se enfoca en el sentimiento del cliente y las necesidades percibidas
  • Es rápida de desarrollar y para producir resultados

Desventajas:

  • Es subjetivo y puede dar lugar a resultados inexactos
  • Es difícil de comparar con los datos históricos u otros métodos de pronóstico
  • Se requiere mucho tiempo para recopilar datos de los consumidores

Pronóstico cuantitativo

Los métodos de pronósticos cuantitativos son los mayoritarios en los pronósticos de la demanda. Estos métodos suelen ser los más simples ya que implican proyecciones a partir de los datos de ventas anteriores, a los que se agregan algunos ajustes cualitativos basados en el criterio humano.

Análisis de una serie temporal

Los análisis de series temporales utilizan datos de muchos años para predecir una demanda potencial. Sin embargo, los datos deben producir relaciones y tendencias precisas, confiables y estables.

Las tendencias recopiladas a partir de datos del pasado se utilizan para evaluar si las tendencias actuales en la demanda de los consumidores están alineadas, atrasadas o adelantadas con respecto a lo que se podría esperar.

Otros factores pueden afectar la exactitud del análisis de serie temporal, incluida la alteración económica y las variaciones estacionales. Sin embargo, puedes utilizar técnicas estadísticas adicionales para integrar estas variaciones en los datos y el análisis.

Ventajas y desventajas del análisis de serie temporal

Ventajas:

  • Se basa en datos pasados para establecer tendencias
  • Puede identificar las relaciones a largo plazo en los datos
  • Por lo general, es menos costoso que otros métodos

Desventajas:

  • Los datos deben ser de calidad
  • Los datos deben seguir patrones claros y coherentes
  • Solo funciona si el futuro se asemeja bastante al pasado

Métodos cuantitativos más usados

Promedios móviles

El método de promedio móvil es un cálculo que toma la media de un número durante un período de tiempo anterior. Un promedio móvil de 7 días de ventas sería el promedio de ventas de cada día durante la semana anterior; de esa manera el promedio móvil semanal suavizará los picos y las caídas durante los días de semana y un promedio mensual hará lo mismo, promediando la venta en ciclos mensuales.

Proyección de tendencias

Existen muchas maneras de proyectar una tendencia de demanda, muchas de las cuales requieren hacer una suposición sobre la demanda futura. La regresión de mínimos cuadrados (también conocida como regresión lineal simple) es muy utilizada.