La previsión de la demanda es la técnica que consiste en estimar la demanda futura de los consumidores durante un determinado periodo de tiempo utilizando datos e información históricos.

Una previsión adecuada de la demanda proporciona a las organizaciones una valiosa información sobre sus perspectivas en sus mercados actuales y en otros, lo que permite a los directivos tomar decisiones informadas sobre precios, planes de crecimiento empresarial y potencial de mercado.

Sin previsión de la demanda, las empresas se arriesgan a tomar decisiones erróneas sobre sus productos y mercados objetivo, y esas decisiones pueden tener consecuencias de gran alcance para los costes de mantenimiento de las existencias, la satisfacción de los clientes, la gestión de la cadena de suministro y la rentabilidad.

Dirigir una empresa no es una tarea menor. Nunca se sabe realmente cómo va a resultar todo, pero hay que ser capaz de responder a preguntas como éstas:

  • ¿Cuántas unidades de inventario necesitas tener a mano para tener un stock completo de cada SKU?
  • ¿Con qué frecuencia proyectas reponer el inventario?
  • ¿Cómo cambiarán esas previsiones con el tiempo?
  • ¿Dónde esperas estar dentro de un año?

Tal vez sólo tengas una idea de la demanda de tus productos. 

No pasa nada. La previsión de proyecciones es una de las cosas más difíciles de hacer bien. E incluso cuando llevas un tiempo haciéndolo y empiezas a cogerle el tranquillo, tus proyecciones vuelven a cambiar.

Tanto si tu marca está experimentando ventas graduales como si está en modo de alto crecimiento, te guiaremos a través de algunos consejos para mejorar tu capacidad de previsión de la demanda.¿Qué es la previsión de la demanda?

La previsión de la demanda es el proceso de utilizar el análisis predictivo de los datos históricos para estimar y predecir la futura demanda de los clientes de un producto o servicio. La previsión de la demanda ayuda a la empresa a tomar decisiones de suministro mejor informadas que estiman las ventas e ingresos totales para un periodo de tiempo futuro.

Mediante la previsión de la demanda, las empresas pueden optimizar inventario prediciendo las ventas futuras a partir del análisis de los datos históricos de ventas para tomar decisiones empresariales informadas sobre todo, desde la planificación del inventario y las necesidades de almacenamiento hasta la realización de ventas flash y la satisfacción de las expectativas de los clientes.

 

La mayoría de las metodologías clásicas de predicción de demanda pueden dividirse en tres categorías:

Predicción cualitativa

Cuando no hay muchos datos con los que trabajar, como cuando una empresa es nueva o se lanza un producto al mercado, se utilizan enfoques de predicción cualitativos. En este caso se emplean otras informaciones, como opiniones de expertos, estudios de mercado y evaluaciones comparativas, para elaborar estimaciones cuantitativas de la demanda.

Esta estrategia se utiliza con frecuencia en campos como la tecnología, donde los nuevos productos pueden ser únicos y la demanda de los clientes es difícil de predecir con antelación.

Análisis de series temporales

Cuando se dispone de datos históricos de un producto o línea de productos y los patrones son evidentes, las organizaciones suelen emplear la técnica de análisis de series temporales para la previsión de la demanda. Un análisis de series temporales puede ayudar a detectar variaciones estacionales de demanda, patrones cíclicos y las principales tendencias de ventas.

El enfoque del análisis de series temporales funciona mejor en organizaciones bien establecidas con varios años de datos para trabajar y con patrones de tendencia muy estables.

Modelos causales

Como incorpora información detallada sobre los vínculos entre las variables que afectan a la demanda del mercado, como los rivales, las presiones económicas y otros factores socioeconómicos, el modelo causal es la herramienta de previsión más avanzada y compleja para las empresas. Los datos históricos, como el análisis de las series temporales, son esenciales para desarrollar una previsión de modelo causal.

Por ejemplo, una empresa de venta de ropa podría desarrollar una previsión de modelo causal teniendo en cuenta factores como sus datos históricos de ventas, el presupuesto de marketing, las actividades promocionales, las nuevas tiendas de ropa de su zona, los precios de sus competidores, el clima, la demanda general de su zona e incluso la tasa de desempleo local.

Ventajas de la predicción de la demanda

Sin demanda, no hay negocio. Y sin un conocimiento profundo de la demanda, las empresas no son capaces de tomar decisiones correctas sobre el gasto en marketing, la producción, la dotación de personal, etc.

La previsión de la demanda nunca será precisa al 100%, pero hay medidas que se pueden tomar para mejorar los plazos de producción, aumentar la eficiencia operativa, ahorrar dinero, lanzar nuevos productos y ofrecer una mejor experiencia al cliente.

Preparar el presupuesto

La predicción de demanda ayuda a reducir los riesgos y a tomar decisiones financieras eficientes que repercuten en los márgenes de beneficio, el flujo de caja, la asignación de recursos, las oportunidades de expansión, la contabilidad de las existencias, los costes operativos, la dotación de personal y el gasto global. Todos los planes estratégicos y operativos se formulan en torno a la previsión de la demanda.

Planificar y programar la producción

La previsión de la demanda te permite ofrecer los productos que tus clientes quieren, cuando los quieren. La previsión de la demanda requiere que el cumplimiento de los pedidos esté sincronizado con tu marketing antes del lanzamiento.

Nada mata más rápido el progreso (o la reputación) que estar sin stock durante semanas. Una previsión de la demanda y un control de inventario adecuados pueden ayudar a garantizar que una empresa no compre un inventario insuficiente o excesivo.

 

Almacenamiento de inventario

La predicción de la demanda puede ayudar a gastar menos dinero tanto en órdenes de compra de inventario como en almacenamiento, ya que cuanto más inventario tenga, más caro será su almacenamiento. Una buena gestión del inventario implica tener suficiente producto a mano, pero no demasiado.

Un seguimiento minucioso de los niveles de inventario le permite reabastecerse fácilmente y prever el inventario a lo largo del tiempo.

Errores de predicción de demanda en el sector retail

 

Desarrollar una estrategia de precios

La predicción de la demanda no sólo consiste en perfeccionar el programa de producción de una empresa para abastecer la demanda, sino que también debe ayudar a fijar el precio de los productos en función de esta. Al comprender el mercado y las oportunidades potenciales, las empresas pueden crecer, formular precios competitivos, emplear las estrategias de marketing adecuadas e invertir en su crecimiento.

Si se decide rebajar los precios o poner un artículo en promoción, la demanda puede aumentar temporalmente para ese producto. Sin esa venta, es posible que no se produzca ese aumento.

Si hay una oferta limitada de un producto de gran demanda, se puede utilizar el principio de escasez para aumentar el precio como oferta exclusiva. Sin embargo, es necesario vigilar a los nuevos competidores, ya que la oferta puede aumentar.

 

Si bien la integración de la previsión de la demanda basada en el machine learning proporciona una base sólida para empezar con la IA aplicada, el viaje de la empresa no debería terminar ahí. Una amplia gama de dificultades de planificación comunes en el comercio minorista han sido abordadas previamente con éxito por la IA, desde la optimización del personal hasta la mejora de la gestión del inventario en la tienda y la optimización más automatizada y eficaz de las rebajas. Al implementar la IA práctica en todos los procesos básicos de comercio, se puede obtener una gran cantidad de beneficios sorprendentemente sencillos e inmediatos.

La previsión de la demanda permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre cualquier cosa, desde la gestión del inventario hasta la eficiencia de la cadena de suministro. Como las expectativas de los clientes cambian más rápido que nunca, las empresas necesitan un método para prever la demanda con precisión.

 

Imagen: Freepik

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  • Technical Writer at Keepler. "I've been a technical writer and instructional designer for different industries for a decade now and I still haven't stopped learning. When I'm not reading and writing about new methodologies you can find me writing science fiction."