Uno de los procesos más importantes de una empresa es la planificación eficaz de la demanda de los clientes (Customer Demand Planning, CDP), que comienza con pronósticos precisos. La CDP es un proceso de planificación empresarial, ya que a partir de esta, la empresa puede determinar sus ingresos, gastos, producción, inventarios, etc.

Pronosticar

Corresponde al proceso de elaborar la visión más probable de lo que será la demanda futura bajo un conjunto de suposiciones (tecnología, competidores, precios, etc.). Ante esto, la empresa debe determinar de qué forma administrará sus recursos para responder de la mejor forma al pronóstico de demanda. El pronóstico es muy importante para la cadena de valor; la empresa necesita conocerlo para coordinarse con sus proveedores y clientes. La utilización de probabilidades no es muy útil para determinar el pronóstico de ciertas situaciones, por ejemplo: promociones o lanzamientos.

Formas de ser más exactos con los pronósticos:

• Obtener datos históricos.
• Métodos cualitativos que aprovechan la experiencia de los administradores y los juicios del cliente.

Pronósticos en la Organización

El desarrollo de los pronósticos en la organización afecta a todas las áreas de la empresa (marketing, finanzas, operaciones, etc.).

Patrones de Demanda

Es una tarea difícil, ya que ésta varía fácilmente. Por ejemplo, en verano-primavera la venta de fertilizantes para el césped aumenta considerablemente. Según la información disponible, podemos encontrar cinco patrones fundamentales o básicos aplicables a la demanda, que son:

1. Horizontal: Fluctuación de los datos en base a una media constante.
2. Tendencial: Aumento o disminución del promedio en el tiempo.
3. Estacional: Patrón que se repite de aumento o disminución en un día, hora, mes o temporada.
4. Cíclico: Aumento o disminución graduales y menos predecibles de la demanda en un período más largo (ej. 1 año).
5. Aleatoria: La variación de la demanda es impredecible.

Los patrones cíclicos dependen de dos influencias: el ciclo económico (si está en recesión o expansión) y el ciclo de vida del producto. Los patrones horizontal, tendencial y estacional generalmente se utilizan de forma conjunta, cada uno con distintos grados. El patrón aleatorio se da en casos fortuitos; es por este punto que muchos pronósticos resultan errados, al ser imposible de pronosticar (fig. 1).

Diseño del Sistema de Pronóstico

Antes de realizar un pronóstico, los gerentes deben tener claro tres preguntas:

1. ¿Qué se va a pronosticar?
2. ¿Qué tipo de técnica de pronóstico se va a utilizar?
3. ¿Qué tipo de software se va a utilizar?

La Decisión de qué se va a Pronosticar

Si bien las empresas necesitan determinar la demanda de cada producto o servicio que realizan, la mejor forma de obtener un pronóstico más preciso es haciéndolo de manera agrupada y luego distribuir la demanda a nivel individual.

• Nivel de agregación: Acto de agrupar varios productos o servicios en base a sus características similares, de manera de realizar un pronóstico más preciso (ej: demanda, materiales, mano de obra y otros).
• Stock Keeping Unit (SKU): Artículo o producto individual que posee un código de identificación y que se mantiene en inventarios en alguna parte o a lo largo de la cadena de valor.

El pronóstico de los ingresos es difícil de determinar, ya que siempre está variando. La mejor forma de pronosticar es a través de unidades dadas, donde luego se multiplica por el precio y podemos calcular el ingreso. En caso de no poder determinar las unidades dadas, la otra forma es pronosticar las horas máquina a utilizar para programar y planificar la capacidad.

Selección del Tipo de Técnica de Pronóstico

En este punto nos referimos a si nuestra técnica será de carácter cualitativo, cuantitativo o una mezcla.

• Cualitativo: Aquí figuran los métodos de juicio. Métodos de juicio: La opinión de gerentes, expertos, los resultados de encuestas a clientes, etc., se transforman en estimaciones.
• Cuantitativo: Encontramos los métodos causales y de análisis de series de tiempo. Métodos causales: Utiliza datos históricos de variables independientes para pronosticar la demanda. Análisis de series de tiempo: Depende en un alto grado de la información histórica de la demanda para determinar la futura y determinar tendencias y patrones estacionales.

Pronóstico por Medio de Computadoras

Para la determinación de pronósticos a corto plazo, las computadoras son indispensables debido a que la empresa debe realizar una gran cantidad de pronósticos para todos sus productos (cientos o miles), existiendo así un gran volumen de datos. Es por esto que las empresas compran software para administrar, ordenar y pronosticar, entre otros. Existe un software para compartir información y colaborar con sus clientes, en donde ocurre una interacción por medio de internet para determinar el pronóstico.

Si bien un pronóstico por método cuantitativo es realmente importante por los datos que nos pueda entregar, debemos respaldarlo con un análisis cualitativo, ya que si no, el pronóstico pierde credibilidad. Ante esto, examinaremos métodos de juicio que se utilizan actualmente:

• Estimaciones del Personal de Ventas: Periódicamente, los vendedores deben emitir algún tipo de documento determinando estimaciones de la demanda futura, ya que ellos mejor que nadie pueden conocer el comportamiento y deseos del cliente, al estar más cerca de él.

Ventajas:

• El personal de ventas es el grupo que tiene mayores probabilidades de saber qué productos o servicios comprarán los clientes en el futuro cercano y en qué cantidades.
• Los territorios de ventas están divididos a menudo en distritos o regiones. La información desglosada de este modo puede ser útil para pronósticos de administración de inventarios, distribución y contratación de personal de ventas.
• Los pronósticos de individuos miembros del personal de ventas pueden combinarse fácilmente para obtener las cifras correspondientes a ventas regionales o nacionales.

Desventajas:

• Los prejuicios individuales de los vendedores pueden introducir sesgos en el pronóstico; además, algunas personas son optimistas por naturaleza y otras son más cautelosas.
• Es posible que el personal de ventas no siempre perciba la diferencia entre lo que el cliente “quiere” (la lista de deseos) y lo que el cliente “necesita” (una compra necesaria).

• Opinión Ejecutiva: Esta se realiza ya que las estimaciones del personal de ventas no siempre son muy precisas. Es un método de pronóstico en donde se hace un resumen de las opiniones y experiencias de los gerentes, de manera de llegar a un solo pronóstico.
• Investigación de Mercado: Es un método sistemático que permite recopilar información acerca del grado de interés que tienen los consumidores o clientes externos de un determinado servicio o producto.
• Método Delphi: Es un método para llegar a un acuerdo con un conjunto de expertos. Se utiliza cuando no existen datos históricos sobre los cuales se puedan desarrollar modelos estadísticos y cuando los gerentes no tienen la suficiente experiencia para fundamentar proyecciones. Este modelo se utiliza para elaborar pronósticos a largo plazo de la venta de un producto o servicio.

Lineamientos para Usar Pronósticos de Juicio

Es de gran necesidad utilizar pronósticos de juicio cuando no existen pronósticos cuantitativos. Aunque estos también pueden ser aplicados de manera conjunta con el fin de mejorar la calidad del pronóstico. Sirve de ajuste de los pronósticos cuantitativos cuando estos tienden a ser imprecisos y la persona que toma decisiones posee un conocimiento contextual importante (conocimiento que se adquiere con la experiencia).

Haga ajustes de pronósticos cuantitativos para compensar sucesos específicos. Por ejemplo, campañas de publicidad o actividades de los competidores; es necesario tenerlas en cuenta en un pronóstico.

Métodos

Métodos Causales (Regresión Lineal)

Este método se aplica cuando existen datos históricos y se puede identificar la relación entre el factor que se intenta pronosticar y otros factores externos o internos. Este método proporciona herramientas más avanzadas de pronósticos y son excelentes para prever los puntos de cambio de la demanda y pronosticar a largo plazo. La regresión lineal es el método causal más conocido, donde:

• Variable dependiente: Variable que se desea pronosticar.
• Variable independiente: Son aquellas que influyen en la variable dependiente, por ende, son la causa de los resultados observados.

Métodos de Serie de Tiempo (Cuantitativo)

Este método utiliza información histórica, que solo se refiere a variables dependientes. Se basa en que el patrón de la variable dependiente del pasado debería mantenerse en el futuro. Uno de los más conocidos es el pronóstico empírico: Determina que la demanda para el pronóstico siguiente es igual a la demanda de este período. También puede ser aplicado a patrones estacionales, ya que se puede adaptar para tomar en cuenta una tendencia de la demanda. El incremento (o decremento) observado en la demanda de los dos últimos períodos se usa para ajustar la demanda actual a fin de llegar a un pronóstico.

Ventajas: La simplicidad y sus bajos costos. Este método es más efectivo cuando los patrones horizontales de tendencia y estacionales son estables y existe una variación aleatoria pequeña.

Estimación del promedio: Lo podemos calcular a través de promedios móviles simples, promedios móviles ponderados y suavizamiento exponencial. Este último es muy sencillo de ejecutar, pero a veces necesita ser ajustado a la tendencia cuando alfa es menor a 0.5.

Dentro de los patrones estacionales podemos encontrar los métodos estacionales multiplicativos (los factores estacionales se multiplican por una estimación de demanda promedio y así obtener un pronóstico estacional) y aditivos (los factores estacionales se obtienen sumando una constante a la estimación de demanda promedio).

Selección de un Método de Serie de Tiempo (Cuantitativo)

Los gerentes deben tener en cuenta algunas cosas al momento de seleccionar un método. Una consideración importante es el desempeño del pronóstico, el cual determina los errores del pronóstico. Los gerentes deben aprender a medir los errores y a determinar cuándo algo no marcha bien. Luego de determinar esto, los gerentes pueden establecer criterios para determinar qué método utilizar.

Errores de Pronóstico

Los pronósticos siempre tienen errores y estos se pueden clasificar como errores de sesgo o aleatorios:

• Errores de sesgo: Son equivocaciones sistemáticas, ya sea porque el pronóstico es muy alto o muy bajo, y es debido a que se pasa por alto o por no estimar correctamente los patrones de la demanda, como los de tendencia, estacionales o cíclicos.
• Errores aleatorios: Es el resultado de factores imprevisibles que causan que el pronóstico se desvíe de la demanda real.

El error de pronóstico se puede medir de varias formas:

• Error cuadrático medio (MSE): Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.
• Desviación estándar (σ): Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.
• Suma acumulativa de errores de pronóstico (CFE): Medida de error total de pronóstico, que evalúa el sesgo en un pronóstico.
• Desviación media absoluta (MAD): Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.
• Error porcentual medio absoluto (MAPE): Medida que relaciona el error de pronóstico con el nivel de demanda, y es útil para colocar el desempeño del pronóstico en su perspectiva correcta.
• Señal de rastreo: Medida que indica si un método de pronóstico está previendo con precisión los cambios reales de la demanda.

Criterios para la Selección de Métodos de Serie de Tiempo

La medición de errores es una información útil para determinar qué método de pronóstico es mejor utilizar para un producto o servicio. Algunos de los criterios que se utilizan para seleccionar un método son:

1. Minimización del sesgo.
2. Minimizar los valores de error.
3. Satisface las expectativas de los gerentes acerca de los cambios de los componentes de la demanda.

Un método de pronóstico puede tener errores pequeños, pero ocasiona grandes errores en las estimaciones de períodos futuros. Es por eso que algunos analistas prefieren usar un conjunto de reservas como prueba definitiva. El conjunto de reserva son demandas reales de los períodos más recientes de la serie de tiempo, las cuales se reservan para probar los diferentes modelos desarrollados a partir de los períodos más antiguos.

Nunca es bueno depender de un solo modelo de pronóstico para tomar decisiones. Ante esto, nace el pronóstico combinado (pronósticos que se producen promediando pronósticos independientes basados en diferentes métodos, en diferentes datos o en ambas cosas) y el pronóstico enfocado (método de pronóstico en el que se selecciona el mejor pronóstico entre un grupo de pronósticos generados por medio de técnicas individuales).