La importancia del forecast para la gestión de la demanda
El forecasting se considera una herramienta clave para el éxito de una empresa afectando, directamente, en muchas partes de la cuenta de resultados y, por tanto, del EBIT de la misma. Entendamos que estamos hablando de calcular una demanda que se ve afectada por dos factores tipológicamente diferenciados:
- Factores tangibles. Típicamente, datos objetivos del negocio, como son el histórico de información de pedidos, ventas y ofertas, junto con contratos ya firmados y entregas pactadas.
- Factores intangibles o futuribles. En este tipo de factores se incluyen todo tipo de estimaciones; ventas futuribles en base al impacto que entendemos tendrá una campaña de marketing, el resultado del lanzamiento de un producto, la venta estacional asociado a un factor (como puede ser un medicamento para la gripe), el efecto de la competencia, etc… en general, datos que se basan en estimaciones, más o menos formales, pero futuribles en cualquier caso.
La comprensión y la predicción, de esta demanda de los clientes, son fundamentales también para evitar roturas de stock y mantener los niveles de inventario correctos, acorde con la necesidad, sabiendo que la perfección de los cálculos no existirá pero que sí se acercará a una medida óptima.
En este caso, los métodos basados en estadísticas han creado modelos y algoritmos de previsión de la demanda que, dependiendo del sector y el caso que ocupe, tiene un grado de acierto considerable. Seleccionar el método más adecuado al sector y a la situación del mercado es fundamental para la empresa, no existiendo un único método aplicable. Además, es aconsejable el mezclarlo con la experiencia y el Know-how de la empresa, junto con los métodos estadísticos que existen, como procedimiento más óptimo a seguir.
Los métodos estadísticos aportan objetividad basándose en cálculos comprobados en todo tipo de sectores e industrias. Fundamentalmente, si se tiene un histórico de ventas, se pueden realizar estimaciones en base a proyecciones. Los datos históricos generan proyecciones denominadas “serie de tiempo’. Éstas pueden ser representadas en gráficas que permiten detectar tendencias, estacionalidades, cómo ha afectado a la demanda la situación económica de una región, cómo ha afectado la acción del marketing o comercial, etc…
Este método es un método sencillo y simple, así como muy utilizado en la industria, pero que tiene como limitación el tener datos históricos que puedan ser repetibles en el futuro. Dado que la situación de los mercados y sectores es cambiante, las situaciones vividas en el pasado no siempre se repiten, bien porque ahora hay otros competidores, bien porque tenemos otra estrategia de competir o porque hablamos de nuevos productos o lanzamientos, bien porque el consumidor ha cambiado, etc…
La importancia del forecast para la gestión de la demanda es cada día creciente. Se crean nuevos datos y métodos a diario. Por ejemplo, el uso del BigData incluye información de la masa de consumidores potenciales, competencia incluyendo sus comportamientos, que antes eran imposibles analizar. No obstante, los resultados de estos cálculos deberán ser acompañados del juicio de expertos en marketing o negocio para realizar ajustes, al alza o a la baja, del Forecasting.
