¿Qué es el pronóstico de la demanda?

El pronóstico de la demanda es la técnica de estimar la demanda futura del consumidor durante un período específico en función de datos pasados ​​y otra información. El pronóstico de la demanda es el proceso de estimar la demanda futura de un producto o servicio. La previsión de la demanda se utiliza en la planificación empresarial para tomar decisiones como dónde construir fábricas, cuántos productos producir y cuándo almacenar el inventario. La previsión de la demanda también se utiliza en el análisis económico y en la predicción del comportamiento del consumidor.

Es el proceso de utilizar datos históricos de ventas para estimar las ventas futuras. La previsión de la demanda se puede utilizar para tomar decisiones sobre el inventario, la producción y el marketing.

Pronosticar correctamente las necesidades del cliente es un elemento crucial de cualquier negocio. Permite a los ejecutivos tomar decisiones sensatas sobre precios, oportunidades de desarrollo de la empresa y potencial de mercado con base en información precisa. La previsión de la demanda permite a las empresas evitar tomar malas decisiones sobre sus productos y mercados objetivo, y las elecciones desinformadas pueden tener consecuencias negativas de gran alcance para los gastos de mantenimiento de inventario, la felicidad del cliente, la gestión de la cadena de suministro y las ganancias.

Hay una serie de métodos que se utilizan para pronosticar la demanda, incluido el análisis de tendencias, el análisis de regresión y el análisis de series de tiempo. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección del método depende de los datos disponibles y la naturaleza del producto o servicio que se pronostica.

¿Por qué la previsión de la demanda es importante para las empresas?

La previsión de la demanda es importante para las empresas porque les ayuda a tomar decisiones informadas sobre precios, producción e inventario.

Al predecir con precisión la demanda futura, las empresas pueden evitar desabastecimientos, sobreproducción y pérdida de ventas. La previsión de la demanda también ayuda a las empresas a planificar la estacionalidad y las tendencias.

Algunas de las razones detrás de su importancia son:

1. Cumplir metas

Sin una comprensión de la demanda futura, es difícil para las empresas establecer metas y objetivos. La previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a identificar tendencias y patrones estacionales para que puedan planificar en consecuencia.

2. Decisiones empresariales

La previsión de la demanda es una entrada clave en muchas decisiones empresariales. Por ejemplo, si una empresa está considerando expandir su capacidad de producción, la previsión de la demanda puede ayudarla a determinar si hay suficiente demanda para justificar la inversión.

3. Crecimiento

La previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades de crecimiento. Por ejemplo, si una empresa ve una demanda creciente de sus productos, puede decidir expandir sus esfuerzos de marketing o abrir nuevas tiendas para aprovechar la oportunidad.

4. Gestión del capital humano

La previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a planificar sus necesidades de mano de obra. Por ejemplo, si una empresa espera un aumento en la demanda, es posible que deba contratar personal adicional.

5. Planificación financiera

La previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a planificar sus finanzas. Por ejemplo, si una empresa espera un aumento en la demanda, es posible que deba solicitar un préstamo para financiar la expansión de su capacidad de producción.

Tipos de previsión de la demanda

1. Previsión pasiva de la demanda

La previsión pasiva de la demanda es un tipo de previsión de la demanda que se basa en datos históricos para predecir la demanda futura. Este tipo de pronóstico no tiene en cuenta ningún factor externo que pueda afectar la demanda.

2. Pronóstico de demanda activa

La previsión activa de la demanda es un tipo de previsión de la demanda que tiene en cuenta los factores externos que pueden afectar a la demanda. Este tipo de pronóstico utiliza técnicas como estudios de mercado y encuestas para recopilar datos.

3. Pronóstico de la demanda a corto plazo

La previsión de la demanda a corto plazo es un tipo de previsión de la demanda que predice la demanda durante un período breve, normalmente un año o menos. Este tipo de pronóstico se utiliza para tomar decisiones sobre el inventario, la producción y la comercialización.

4. Pronóstico de la demanda a largo plazo

La previsión de la demanda a largo plazo es un tipo de previsión de la demanda que predice la demanda durante un largo período de tiempo, normalmente más de un año. Este tipo de pronóstico se utiliza para tomar decisiones sobre las oportunidades de desarrollo de la empresa y el potencial de mercado.

5. Pronóstico de demanda macro y micro

La previsión macro y micro de la demanda es un tipo de previsión de la demanda que tiene en cuenta tanto factores macroeconómicos como microeconómicos. Los factores macroeconómicos son factores que afectan a la economía en su conjunto, como las tasas de interés y el PIB. Los factores microeconómicos son factores que afectan industrias o mercados específicos, como la confianza del consumidor y el gasto.

6. Previsión de la demanda interna

La previsión de la demanda interna es un tipo de previsión de la demanda que se basa en datos internos de la empresa para predecir la demanda futura. Este tipo de pronóstico tiene en cuenta factores como las ventas anteriores, los planes de desarrollo de productos y las tendencias del mercado.

Etapas de la previsión de la demanda

1. Declaración de una teoría o hipótesis

La primera etapa del pronóstico de la demanda es desarrollar una teoría o hipótesis sobre cómo se comportará la demanda. Esta etapa implica desarrollar un modelo de cómo funciona la demanda.

2. Especificación del modelo

La segunda etapa del pronóstico de la demanda es especificar el modelo. Esta etapa consiste en elegir las variables que se incluirán en el modelo y especificar las relaciones entre esas variables.

3. Recopilación de datos

La tercera etapa de la previsión de la demanda es recopilar datos. Esta etapa consiste en recopilar datos sobre las variables que se han elegido para el modelo.

4. Estimación de Parámetros

La cuarta etapa de la previsión de la demanda consiste en estimar los parámetros del modelo. Esta etapa consiste en utilizar los datos recopilados para estimar los valores de las variables en el modelo.

5. Comprobación de la precisión del modelo

La quinta etapa de la previsión de la demanda consiste en comprobar la precisión del modelo. Esta etapa consiste en probar el modelo con datos reales para ver qué tan preciso es.

6. Prueba de hipótesis

La sexta etapa del pronóstico de la demanda es probar hipótesis sobre el modelo. Esta etapa consiste en probar el modelo con los datos para ver si se respaldan las hipótesis.

7. Pronóstico

La séptima y última etapa de la previsión de la demanda consiste en utilizar el modelo para predecir la demanda futura. Esta etapa implica usar el modelo para hacer predicciones sobre la demanda futura.

Métodos de previsión de la demanda

1. Método estadístico

El método estadístico de previsión de la demanda utiliza datos históricos para predecir la demanda futura. Este método se basa en la suposición de que el comportamiento pasado continuará en el futuro.

2. Estudios de mercado/Encuestas

El método de investigación/encuesta de mercado de previsión de la demanda implica encuestar a consumidores y empresas para recopilar datos sobre sus planes e intenciones. Este método se utiliza para recopilar datos sobre tendencias actuales y planes futuros.

3. Método compuesto de la fuerza de ventas

El método compuesto de la fuerza de ventas de previsión de la demanda implica la recopilación de datos de la fuerza de ventas de la empresa. Estos datos se utilizan luego para predecir la demanda futura. Este método es útil para empresas con una gran fuerza de ventas.

4. Opinión de expertos

Gira en torno a la recopilación de datos de expertos en el campo para obtener su opinión sobre la demanda futura. Este método es útil cuando hay pocos datos disponibles.

5. Método Delfos

El método Delphi de previsión de la demanda consiste en recopilar datos de un panel de expertos. Estos datos se utilizan luego para predecir la demanda futura. Este método es útil cuando hay pocos datos disponibles.

6. Barometría

El método barométrico de previsión de la demanda utiliza indicadores económicos para predecir la demanda futura. Este método se basa en la suposición de que las tendencias económicas continuarán en el futuro.

7. Método econométrico

El método econométrico de previsión de la demanda utiliza datos históricos e indicadores económicos para predecir la demanda futura. Este método es útil para predecir tendencias a largo plazo.

8. Experimentación A/B

El método de experimentación A/B de previsión de la demanda consiste en probar diferentes versiones de un producto o servicio para ver cuál es más popular. Este método se utiliza para recopilar datos sobre las preferencias de los consumidores.

Métricas clave de previsión de ventas

1. Plazo de ejecución del producto

El tiempo de entrega del producto es la cantidad de tiempo entre el momento en que se ordena un producto y cuando se recibe. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

2. Período de venta

El período de ventas es el tiempo que transcurre entre el momento en que se pide un producto y el momento en que se vende. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

3. Costos pagados por compra

El costo pagado por compra es la cantidad de dinero que se gasta en un producto cuando se compra. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

4. Días a pagar

Los días a pagar es el número de días que una empresa tarda en pagar a sus proveedores. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

5. Niveles de existencias

Los niveles de stock son la cantidad de productos que una empresa tiene en stock. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

6. Gastos de compra

Los costos de compra son la cantidad de dinero que se gasta en un producto cuando se compra. Esta métrica se utiliza para predecir la demanda futura.

Pronóstico de demanda automatizado

El pronóstico de demanda automatizado es el proceso de usar software para predecir la demanda futura. Este método se utiliza para recopilar datos sobre tendencias y comportamientos pasados.

Algunos de los programas que se utilizan para este propósito incluyen:

1. Fuerza de ventas Einstein

El software Salesforce Einstein se utiliza para predecir la demanda futura. Este software utiliza inteligencia artificial para recopilar datos sobre tendencias y comportamientos pasados.

2. Gestión de la demanda de Oracle

El software Oracle Demand Management se utiliza para predecir la demanda futura. Es útil para gestionar los niveles de existencias y predecir la demanda futura.

3. Planificación de la demanda de SAP

El software SAP Demand Planning es bastante eficaz para saber cuál podría ser la demanda futura. Este software es muy popular entre las empresas.

4. Planificación de la demanda de IBM

El software IBM Demand Planning se utiliza para predecir la demanda futura. Tiene una amplia gama de características que lo hacen útil para las empresas.

5. Demandworks

Puede usar el software Demandworks para ayudarlo con su pronóstico de demanda. Este software es capaz de integrarse con sus sistemas existentes.

Beneficios de la previsión de la demanda

Algunos de los beneficios de la previsión de la demanda incluyen

1. Toma de decisiones mejorada

La previsión de la demanda puede ayudarle a tomar mejores decisiones sobre su negocio. Podrás tomar decisiones basadas en datos y no en conjeturas.

2. Costos reducidos

La previsión de la demanda puede ayudarle a reducir sus costes. Podrá evitar el exceso y la escasez de existencias.

3. Mayores beneficios

La previsión de la demanda puede ayudarle a aumentar sus beneficios. Podrás vender más productos al precio justo.

4. Mejora de la satisfacción del cliente

La previsión de la demanda puede ayudarle a mejorar la satisfacción de sus clientes. Serás capaz de satisfacer sus necesidades y expectativas.

Ejemplos de previsión de la demanda

Algunos de los estudios de casos de pronóstico de la demanda incluyen

1. Walmart

Walmart es un gigante minorista que utiliza el pronóstico de la demanda para abastecer sus estantes. La empresa cuenta con un equipo de analistas que utilizan datos para predecir la demanda futura. La cadena de suministro de Walmart, con más de 11 000 puntos de venta en 27 países y un inventario promedio de $32 000 millones, es sin duda sofisticada.

Si bien su logística es bien conocida por ser precisa y tecnológicamente avanzada, en 2013 se ganó la reputación de tener un grave problema de falta de existencias en la tienda. La falta de existencias en los estantes de Walmart se atribuyó a un inventario mal administrado, lo que significa que las existencias estaban accesibles en los almacenes, pero no había suficiente personal disponible para llevarlas a la tienda.

En este caso, la reducción de costos resultó en una experiencia de cliente negativa para muchos de los clientes, lo que podría haberse evitado con una adecuada previsión de la demanda.

2. Coca Cola

Coca-Cola es una empresa de bebidas que utiliza el pronóstico de la demanda para predecir las ventas futuras. La empresa cuenta con un equipo de analistas que utilizan datos para predecir la demanda futura. El principal embotellador de Coca-Cola en India, Hindustan Coca-Cola Beverages (HCCB), se enfrentaba a un grave problema. Su fuerza de ventas de 2000 personas no podía mantenerse al día con el mercado de bebidas diverso y en constante cambio del país, y mucho menos llevar los productos a los estantes lo suficientemente rápido.

Para resolver esto, HCCB necesitaba una forma de comprender la demanda de los clientes en diferentes regiones para poder pronosticar mejor el inventario y desplegar su fuerza de ventas. HCCB se asoció con Demand Management, Inc. (DMI) para crear un repositorio de señales de demanda (DSR). El DSR es un almacén de datos centralizado que extrae datos de múltiples fuentes, incluidos los sistemas de punto de venta (POS), datos de envío y perfiles de clientes.

Luego, estos datos se limpian y estandarizan para que puedan usarse para generar pronósticos de demanda. El DSR ha ayudado a HCCB a mejorar la precisión de los pronósticos en un 30 por ciento, lo que ha llevado a reducir los niveles de inventario y aumentar la satisfacción del cliente.

3. Procter & Gamble

Procter & Gamble es una empresa de bienes de consumo que utiliza la previsión de la demanda para predecir las ventas futuras. La empresa cuenta con un equipo de analistas que utilizan datos para predecir la demanda futura. Procter & Gamble (P&G) es la compañía de bienes de consumo empaquetados más grande del mundo con más de $84 mil millones en ventas. La empresa vende más de 300 marcas en más de 180 países.

P&G enfrentaba un desafío con su marca Gillette. La empresa estaba perdiendo cuota de mercado frente a los competidores y necesitaba encontrar una manera de cambiar las cosas. P&G decidió usar el pronóstico de la demanda para ayudarlos a comprender las necesidades y los deseos de los clientes. Utilizaron datos de múltiples fuentes, incluidos datos de POS, encuestas y grupos focales.

Estos datos luego se utilizaron para generar pronósticos de demanda. La previsión de la demanda ha ayudado a P&G a mejorar la cuota de mercado de su marca Gillette. La compañía también ha visto un aumento en las ventas y las ganancias.

4. Nike

Nike es una empresa de ropa deportiva que utiliza la previsión de la demanda para predecir las ventas futuras. La empresa cuenta con un equipo de analistas que utilizan datos para predecir la demanda futura. Nike es la compañía de ropa deportiva más grande del mundo con más de $ 30 mil millones en ventas. La empresa vende sus productos en más de 160 países.

Nike se enfrentaba a un desafío con su marca Jordan. La empresa estaba perdiendo cuota de mercado frente a los competidores y necesitaba encontrar una manera de cambiar las cosas. Nike decidió usar el pronóstico de la demanda para ayudarlos a comprender las necesidades y los deseos de los clientes. Utilizaron datos de múltiples fuentes, incluidos datos de POS, encuestas y grupos focales.

Estos datos luego se utilizaron para generar pronósticos de demanda. La previsión de la demanda ha ayudado a Nike a mejorar la cuota de mercado de su marca Jordan. La compañía también ha visto un aumento en las ventas y las ganancias.

5. General Motors

General Motors es una empresa de automóviles que utiliza la previsión de la demanda para predecir las ventas futuras. La empresa cuenta con un equipo de analistas que utilizan datos para predecir la demanda futura. General Motors (GM) es la compañía automotriz más grande del mundo con más de $2.5 billones en ventas. La empresa vende sus productos en más de 150 países.

GM enfrentaba un desafío con su marca Chevrolet. La empresa estaba perdiendo cuota de mercado frente a los competidores y necesitaba encontrar una manera de cambiar las cosas. GM decidió usar el pronóstico de la demanda para ayudarlos a comprender las necesidades y los deseos de los clientes. Utilizaron datos de múltiples fuentes, incluidos datos de POS, encuestas y grupos focales.

Estos datos luego se utilizaron para generar pronósticos de demanda. La previsión de la demanda ha ayudado a GM a mejorar la cuota de mercado de su marca Chevrolet. La compañía también ha visto un aumento en las ventas y las ganancias.

¡Conclusión!

La previsión de la demanda ayuda a las empresas a mejorar sus productos y servicios mediante la comprensión de las necesidades y los deseos de los clientes. También puede ayudar a las empresas a aumentar las ventas y los beneficios.

La previsión adecuada de la demanda es fundamental para las empresas, ya que les permite planificar su producción, inventario y niveles de personal por adelantado según la demanda futura de los clientes.

¿Qué piensas? Por favor comparte tus pensamientos en la sección de comentarios.