La previsión de la demanda es el proceso de planificación y estimación previa de la demanda de bienes y materiales. Con ella, las empresas puedan mantener la máxima rentabilidad. Sin una previsión precisa de la demanda que tenga en cuenta las necesidades, preferencias e intenciones de los clientes, las empresas corren el riesgo de tener un exceso de existencias de productos de alto valor. O, de manera similar, pueden perder oportunidades de ventas adicionales.
Los pronosticadores de la demanda tienen habilidades y experiencia especializadas. Cuando estas habilidades se complementan con tecnología moderna y análisis predictivo, las cadenas de suministro pueden volverse competitivas y optimizadas como nunca antes.
¿Por qué la previsión de la demanda es tan importante para la cadena de suministro moderna?
Desde la pandemia, las empresas se han encontrado en un entorno empresarial altamente volátil. El comportamiento y las expectativas de los clientes cambian rápidamente. Con más empresas que adoptan prácticas simplificadas de gestión de la cadena de suministro y redes comerciales en la nube, la competencia se vuelve más feroz.
La previsión de la demanda también es importante para informar los procesos operativos clave. Por ejemplo: planificación de requisitos de materiales basados en la demanda, logística de entrada, fabricación, planificación financiera y evaluación de riesgos.
La previsión de la demanda incluye el análisis de datos históricos de ventas, así como métodos estadísticos. Según el horizonte de previsión, se distinguen los siguientes tipos de previsión de la demanda:
- Operativo. Hasta 1 mes
- Oportunista. De 3 a 6 meses
- Alcanzado fecha. De 1 año a 2 años;
- Mediano plazo. De 2 a 5 años;
- Amplio fecha. De 5 a 10 años;
- Perspectiva. Más de 10 años.
Los volúmenes de demanda y ventas dependen de la estacionalidad, la dinámica empresarial, el entorno competitivo, la política de precios, las actividades de marketing y otros factores.
Fases de una previsión
La disposición de una previsión consta de diversas fases.
- Limpieza de datos. Los datos «sin procesar» no se pueden utilizar para construir modelos sin preprocesamiento. Omisiones, anomalías, ruido, datos incorrectos introducirán distorsiones en el pronóstico.
- Selección de modelos. Para la previsión se utilizan modelos predictivos basados en fórmulas y métodos clásicos. Por ejemplo, media móvil, ARIMA, modelos aditivos basados en algoritmos de autoaprendizaje y modelos de aprendizaje automático, multiplicativos y otros.
- Contabilización de los factores del entorno empresarial. Registros de ventas de bienes de períodos anteriores, dependencias entre grupos de productos, intercambiabilidad de productos.
- Comparación y enumeración de modelos. Ninguno de los enfoques de la previsión es capaz de cubrir todas las necesidades y tener en cuenta todas las características de las ventas. Para trabajar de manera efectiva, debe crear muchos modelos, clasificarlos, elegir los correctos y crear conjuntos de modelos y tener programas para ventas de tiendas.
¿Cómo funciona la previsión de la demanda?
Idealmente, el pronóstico de la demanda debería cubrir tanto el pronóstico cualitativo como el cuantitativo. Estos requieren la recopilación de información de varias fuentes de datos a lo largo de la cadena de suministro.
Los datos cualitativos se pueden extraer de fuentes externas. Como de informes de noticias, tendencias culturales y de redes sociales, e investigación de la competencia y del mercado. Los datos de fuentes internas, como las reseñas y las preferencias de los clientes, también mejoran en gran medida la precisión de los pronósticos.
La previsión de la demanda es un proceso lento que incluye pasos desde la recopilación de datos hasta la creación de modelos y la transferencia de los resultados a los sistemas de contabilidad.
Gracias a la previsión automática de la demanda, la empresa tiene la oportunidad de mirar hacia el futuro de la forma más razonable posible. Además de evaluar las posibles necesidades de los clientes y planificar las compras, la distribución o la producción para ellos.
