¿Por qué la predicción ingenua no es tan buena? 

El software de pronóstico es una herramienta de gran beneficio para todas las empresas que lo implementan en su proceso de planificación de inventario. La precisión en el software de pronóstico también es extremadamente importante, razón por la cual existen múltiples métodos que conforman un software de pronóstico preciso.

Aunque por sí solos suenan muy bien, es importante tener en cuenta todos los métodos de pronóstico cuantitativos y cualitativos al pronosticar la demanda. Por ejemplo, la previsión ingenua es un método común y, cuando se usa con otros métodos, puede ayudar en los procesos de planificación del inventario. 

Las dos categorías principales de pronóstico son el pronóstico cuantitativo y cualitativo. Cada una de estas categorías se compone de varios métodos. 

Cuantitativo 

La previsión cuantitativa utiliza datos medibles. Utiliza datos históricos que son confiables y precisos, por ejemplo, ventas pasadas, informes laborales y estadísticas de una empresa. El uso de este tipo de datos elimina los riesgos de inexactitud y sesgo en los pronósticos. 

El método de pronóstico cuantitativo se puede dividir en los siguientes cuatro enfoques: el enfoque ingenuo, la proyección de tendencias, los promedios móviles y el suavizado exponencial. 

Enfoque ingenuo 

El enfoque ingenuo considera lo que sucedió en el período anterior y predice que volverá a suceder lo mismo. 

Ejemplo: el mes pasado vendió 250 computadoras, por lo que predice que este mes volverá a vender 250 computadoras. 

Proyección de tendencias 

La proyección de tendencias es uno de los tipos más clásicos de previsión empresarial. Es bastante simple de entender, ya que toma las tendencias anteriores de una serie de tiempo y predice que se producirán las mismas tendencias. 

Ejemplo: el año pasado sus ventas se mantuvieron estables, pero durante las vacaciones casi se duplicaron. Con la proyección de tendencias, se prepara para el mismo aumento en las ventas durante la próxima temporada navideña. 

Promedios móviles 

Los promedios móviles analizan el promedio de períodos anteriores y asumen que el próximo período estará en el rango de ese promedio.

Ejemplo: en los 4 períodos de ventas anteriores, obtuvo un ingreso neto promedio de $ 4,500. En el próximo período de ventas, tendrá un ingreso neto de alrededor de $ 4,500. 

Suavizado exponencial 

El suavizado exponencial también utiliza promedios. En lugar de solo obtener un promedio y usarlo como el próximo pronóstico, pondera cada vez más los exponentes según factores externos, como la temporada o la edad de un producto. Esto se hace para “suavizar” los promedios y crear un pronóstico confiable. 

Ejemplo: a medida que su producto envejece, utiliza ponderaciones que disminuyen exponencialmente en sus promedios para determinar los ajustes de precios. Los consumidores a menudo esperan pagar menos por productos más antiguos. 

Cualitativo 

A diferencia de los métodos cuantitativos, la previsión cualitativa utiliza datos que no se pueden medir. Se basa en opiniones y consejos de expertos y es útil para empresas nuevas que no tienen muchos o muchos datos históricos. Los métodos cualitativos son útiles, pero es importante tener en cuenta la información de una manera imparcial y sin prejuicios. 

El método de pronóstico cualitativo se puede dividir en los siguientes cuatro enfoques: opinión ejecutiva, método Delphi, estimaciones de la fuerza de ventas y encuestas a consumidores.  

Opinión ejecutiva 

Esto sucede cuando un grupo de ejecutivos toma decisiones sobre el futuro de una empresa. Ejemplo: los ejecutivos de Coca-Cola utilizan su experiencia en la industria para tomar una decisión importante con respecto a la campaña de marketing para el nuevo año.  

Método Delphi

El método Delphi se utiliza como un grupo de profesionales de la industria para dar una opinión sobre el futuro de la empresa. Esta opinión se entrega a otro grupo de expertos, que interpreta y discute la opinión antes de presentar la opinión “final” a los responsables de la toma de decisiones de la empresa. 

Ejemplo: un gerente hace que todos los empleados envíen de forma anónima sus predicciones de ventas durante el próximo trimestre. Luego los compila, los revisa y envía un pronóstico final a su jefe, quien creará el pronóstico real. 

Estimaciones de la fuerza de ventas  

Esto sucede cuando los empleados de ventas individuales usan su experiencia y conocimiento para hacer sus propios pronósticos de ventas 

Ejemplo: los representantes de ventas esperan cerrar tres acuerdos importantes este mes, por lo que el pronóstico se ajusta para representar sus predicciones.  

Encuestas al consumidor 

Los consumidores dan sus opiniones sobre los productos. Estas opiniones se tienen en cuenta al realizar previsiones.  

Ejemplo: entrega encuestas a cada cliente que realiza una compra. Cada encuesta tiene las mismas preguntas y se envían de forma anónima.  

Pensamientos finales 

Existen varios métodos para crear un software de planificación de la demanda confiable. Si bien cada uno de estos enfoques es útil, es importante tenerlos en cuenta a la hora de realizar previsiones. Es decir, si el objetivo es tener una previsión precisa. En Avercast, utilizamos todos los métodos de pronóstico cuantitativos y cualitativos anteriores. 

Nuestro software utiliza más de 200 algoritmos para producir los pronósticos más precisos posibles. Los pronósticos precisos son un beneficio que fortalece la planificación de inventario de cualquier empresa. 

Si cree que su empresa podría mejorar la planificación de su inventario, o si está interesado en implementar un software de previsión o un software de planificación de la demanda extremadamente eficaz, póngase en contacto con el equipo de Avercast hoy mismo. 

Tenemos el software que te hará más fuerte. Nunca puede estar demasiado preparado para satisfacer la demanda de los consumidores y con Avercast se sentirá más preparado que nunca. ¡Contáctenos hoy para una demostración gratuita o llámenos! 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *