Previsión de la demanda | Media móvil y suavizado exponencial

Las técnicas de previsión de la demanda buscan predecir las demandas futuras de bienes y servicios mediante la evaluación de factores tanto cuantitativos como cualitativos. Vea cómo utilizar la fórmula de media móvil y las técnicas de suavizado exponencial para proyectar la demanda de los clientes.

¿Qué es la previsión de la demanda?

Imagínese la temporada navideña. Los niños están listos para la visita de Santa y los padres están estresados por las compras y las finanzas. Las empresas están ultimando sus operaciones para el año calendario y preparándose para avanzar hacia lo que se avecina.

ABC Inc. fabrica cables telefónicos. Sus períodos de contabilidad y operaciones se ejecutan en un año calendario, por lo que el final del año les permite concluir las operaciones antes de las vacaciones y planificar el comienzo de un nuevo año. Es hora de que los gerentes preparen y presenten los planes operativos de su departamento a la alta dirección para que puedan crear un plan de operaciones organizacional para el nuevo año.

El departamento de ventas está muy estresado. La demanda de cable telefónico disminuyó en 2015 y los datos económicos generales sugieren una desaceleración continua en los proyectos de construcción que requieren cable telefónico. Bob, el gerente de ventas, sabe que la alta gerencia, la junta directiva y las partes interesadas esperan un pronóstico de ventas optimista, pero siente que el hielo de la recesión de la industria se acerca sigilosamente detrás de él para enfrentarlo.

Definición de la previsión de la demanda

La previsión de la demanda es el proceso de predecir cuál será el deseo de los clientes por los productos o servicios existentes. Determinando qué ajustes se deben realizar y qué nuevas ofertas despertarán el interés. Pero predecir qué querrá la gente, en qué cantidades y cuándo no es tarea fácil. Por ejemplo, los plazos pueden ser muy específicos: “¿Deberíamos enviar más chips el viernes que el jueves?” O pueden abarcar un período de tiempo, como “entre ahora y dentro de un mes” o “en el transcurso del próximo año calendario”.

Bob utiliza información del pasado de la empresa y la agrega a los datos económicos del mercado para ver si las ventas crecerán o disminuirán. Bob utiliza los resultados de la previsión de la demanda para establecer objetivos para el departamento de ventas. Mientras intenta mantenerse en línea con los objetivos de la empresa. Bob podrá evaluar los resultados del departamento de ventas el próximo año para determinar cómo salió su pronóstico.

Bob puede utilizar diferentes técnicas tanto cualitativas como cuantitativas para determinar el crecimiento o la disminución de las ventas.

Ejemplos de técnicas cualitativas incluyen:

  • Conjeturas
  • Mercado de predicción
  • Teoría de juego
  • Técnica Delphi

Ejemplos de técnicas cuantitativas incluyen:

  • Extrapolación
  • Procesamiento de datos
  • Modelos causales
  • Modelos Box-Jenkins

Estos ejemplos de técnicas de pronóstico de la demanda son sólo una breve lista de las posibilidades disponibles para Bob. Mientras practica el pronóstico de la demanda. Esta lección se centrará en dos técnicas cuantitativas adicionales que son fáciles de usar y proporcionan un pronóstico objetivo y preciso.

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

La previsión de la demanda es importante para las empresas porque identificar los niveles de demanda esperados para su producto o servicio significa que puede prepararse. No es necesario que los pronósticos sean perfectos para ser extraordinariamente útiles. Incluso los pronósticos direccionalmente precisos pueden ser de gran ayuda: el simple hecho de saber si la demanda bajará mucho, aumentará mucho o se mantendrá más o menos igual da a las empresas tiempo para prepararse, ya sea que eso signifique apretarse el cinturón, expandir una línea de producción o mantener el rumbo.

La gestión eficiente del inventario depende en parte de buenas previsiones de demanda. Un inventario insuficiente no sólo dejará a los clientes insatisfechos y le costará ingresos, sino que si sucede con frecuencia, o en una ocasión lo suficientemente importante para un cliente. También puede resultar en la pérdida de negocios futuros. Pero el exceso de existencias es costoso en términos de almacenamiento y logística, y podría dejar parte del inventario sin vender durante mucho tiempo, o para siempre, lo que resultaría en una pérdida total de la inversión. Por lo tanto, encontrar el equilibrio de inventario adecuado es un aspecto indispensable para una buena previsión de la demanda.

La previsión en empresas en crecimiento

Es particularmente importante la previsión de la demanda para las empresas en crecimiento, especialmente las pequeñas y medianas. Las empresas de tamaño y ventas estables no enfrentan los mismos riesgos y variaciones en los resultados para los que debe prepararse una empresa que intenta crecer rápidamente, y los errores en los pronósticos son absorbidos más fácilmente por una empresa más grande que por una pequeña. El escalamiento inadecuado es una de las principales causas de fracaso entre las nuevas empresas, y un pronóstico de demanda defectuoso puede llevar precisamente a eso al no preparar a la empresa para cumplir con un pedido grande o al hacer que escale demasiado rápido para satisfacer una demanda que no se materializa.

De cualquier manera, el mal pronóstico hace que la compañía se coma su pista (la cantidad de meses que puede operar antes de quedarse sin dinero) al quemar el efectivo que necesita para sobrevivir.

¿Qué factores afectan la previsión de la demanda?

Dos grupos de factores impactan el pronóstico de la demanda: aquellos que influyen en la demanda misma, incluidos eventos únicos que pueden sesgar temporalmente la demanda hacia arriba o hacia abajo, y aquellos que afectan la capacidad de su empresa para pronosticar la demanda. Exploremos cada categoría.

Factores de previsión que influyen en la demanda.

Esta categoría se divide aún más en factores que están bajo el control de la empresa, factores específicos de sus clientes y prospectos, tendencias a nivel macro y eventos únicos.

Dentro del control de la empresa

En esta categoría, piense en marketing, precios y acceso. Por ejemplo, una nueva campaña publicitaria podría atraer nuevos clientes, especialmente si se combina con una nueva oferta de productos. Si una cadena de restaurantes de comida rápida lanza un nuevo sándwich con una campaña publicitaria, también venderá más refrescos y papas fritas a medida que los clientes vengan a probar el sándwich.

Abrir una nueva tienda también debería aumentar su pronóstico de demanda, ya que un nuevo grupo de clientes ahora tendrá acceso, o al menos un acceso más fácil, a sus productos. Incluso la presencia de una empresa que no “vende” explícitamente puede impulsar la demanda: Tesla vende automóviles en línea, pero descubrió que la apertura de salas de exhibición físicas aumentaba la demanda en las áreas circundantes.

Uno de los factores de mayor impacto es el precio, porque es probable que los clientes exijan diferentes cantidades de un bien o servicio a medida que el precio sube o baja. Los pronosticadores deberían tener la mayor y mejor información sobre estos factores, porque son decisiones que toma la empresa. Si su empresa tiene dificultades para incorporar este tipo de información, anime a los pronosticadores a colaborar mejor con los equipos de ventas y marketing.

Factores del cliente

También hay factores específicos de sus clientes y clientes potenciales que afectan la demanda. Los clientes leales tienden a seguir siendo leales a menos que suceda algo malo. Los clientes muy satisfechos pueden generar negocios por referencias. Cualquier tipo de cliente podría terminar escribiendo una reseña, y el conjunto de esas reseñas podría tener un impacto sustancial en la demanda.

Pero quizás el factor específico del cliente más importante no se relaciona con su producto o servicio, sino con el problema que su producto o servicio resuelve para ese cliente y cómo esos clientes lo abordan. Si su competencia introduce un enfoque nuevo y mejor, sus datos de ventas anteriores pueden dejar de tener sentido para fines de pronóstico. Si el problema que resuelve su producto está muy extendido y el conocimiento de su solución no lo está, las ventas crecerán con la concientización y se vuelve aún más importante incorporar los planes del departamento de marketing en los pronósticos.

Tendencias macro

Las tendencias y eventos amplios a nivel macro que no tienen nada que ver específicamente con su empresa también pueden afectar la demanda, cuando impactan grandes geografías o poblaciones. Si sus clientes adultos comienzan a comer de manera más saludable, es posible que su negocio de comida rápida deba ofrecer opciones adicionales para que las familias sigan asistiendo o enfrentar una caída en la demanda sin importar lo que suceda; Por eso estos restaurantes introdujeron opciones de ensaladas.

Si una pandemia mundial paraliza los viajes de negocios, no importa cuánto los clientes prefieran su aerolínea a la de su competencia: no volarán en absoluto. Estos factores más importantes pueden basarse en acontecimientos puntuales, como una pandemia; tendencias continuas, como el envejecimiento de la población; cuestiones estacionales como el clima, que tiene una gran influencia en el comportamiento; y/o geografía, que también se correlaciona con otros factores, incluidos la cultura y el clima.

Excepcionales

Muchos consejos de previsión de la demanda se centran en métodos para aprovechar al máximo los datos históricos. Pero tanto en el pasado como en el futuro, acontecimientos puntuales pueden sesgar los pronósticos basados en datos. Si su producto experimentó un aumento en las ventas durante una semana después de que Oprah lo mencionara en su programa, la compañía probablemente no quiera incluir esos datos para crear las proyecciones del próximo año porque no es probable que vuelva a suceder.

Del mismo modo, un desastre natural que cerró el principal centro de distribución de productos probablemente no se repetirá, por lo que la caída relacionada en las ventas debería suavizarse o descontarse de otra manera. Los acontecimientos puntuales también pueden ser prospectivos. Si sabe de antemano que su marca aparecerá en un programa de televisión o que cerrará algunas tiendas por remodelación y capacitación, puede incorporar esos eventos en su pronóstico de una manera que no cambie la trayectoria general de su proyecciones de cara al futuro.

Que es la media móvil

Una media móvil es una técnica que calcula la tendencia general de un conjunto de datos. En la gestión de operaciones, el conjunto de datos es el volumen de ventas a partir de datos históricos de la empresa. Esta técnica es muy útil para pronosticar tendencias a corto plazo. Es simplemente el promedio de un conjunto selecto de períodos de tiempo. Se llama “en movimiento” porque a medida que se calcula un nuevo número de demanda para un período de tiempo próximo; el número más antiguo del conjunto desaparece, manteniendo el período de tiempo bloqueado. Veamos un ejemplo de cómo el gerente de ventas de ABC Inc. pronosticará la demanda utilizando la fórmula de media móvil.

La fórmula de media móvil se ilustra de la siguiente manera:

Media móvil = (n1 + n2 + n3 + …) / n

Donde n = el número de períodos de tiempo en el conjunto de datos. La suma del primer período de tiempo y todos los períodos de tiempo adicionales elegidos se divide por el número de períodos de tiempo. Bob decide crear su pronóstico de demanda basándose en un promedio móvil de cinco años. Esto significa que utilizará los datos del volumen de ventas de los últimos 5 años como datos para el cálculo.

AñoVolumen de ventas ($M)
20114.6
20125.3
20238.1
20147.8
20158.3
Media móvil n = 5 = (4,6 + 5,3 + 8,1 + 7,8 + 8,3) / 56.82

El gerente de ventas pronostica que la demanda de ventas para 2016 será de aproximadamente $6,82 millones. Para pronosticar la demanda de ventas para 2017 aún utilizando el promedio móvil de 5 años, simplemente elimine 2011 y agregue 2016.

AñoVolumen de ventas ($M)
20125.3
20238.1
20147.8
20158.3
20166.82

Que es suavizado exponencial

El suavizado exponencial es una técnica que utiliza una constante de suavizado como predictor de pronósticos futuros. Siempre que se utiliza un número en el pronóstico que es un promedio, se ha suavizado. Esta técnica toma datos históricos de períodos de tiempo anteriores y aplica el cálculo de suavizado exponencial para pronosticar datos futuros. En este caso, Bob también aplicará un suavizado exponencial para compararlo con el cálculo anterior de un promedio móvil para obtener una segunda opinión.

Formula de suavizado exponencial

La fórmula para el suavizado exponencial es la siguiente:

Ft=F(t-1)+α (A(t-1)-F(t-1))

Dónde:
F(t) = previsión para 2016
F(t-1) = pronóstico para el año anterior
alfa = constante de suavizado
A(t-1) = ventas reales del año anterior

La constante de suavizado es un peso que se aplica a la ecuación en función del énfasis que la empresa pone en los datos más recientes. La constante de suavizado es un número entre 0 y 1. Una constante de suavizado de 0,9 indicaría que la gerencia pone mucho énfasis en los datos históricos de ventas del período más anterior. Una constante de suavizado de 0,1 indicaría que la dirección pone muy poco énfasis en el período anterior.

La elección de una constante de suavizado es impredecible y puede modificarse a medida que haya más datos disponibles. Usaremos el gráfico de arriba con el volumen de ventas histórico para calcular el pronóstico de suavización exponencial para 2016. Hay una columna adicional para incluir el volumen de ventas pronosticado.

AñoVolumen de ventas ($M)Pronóstico
20114.64.6
20125.34.95
20238.16.53
20147.87.16
20158.37.73
20160.82

El cálculo se puede realizar de la siguiente manera, utilizando una constante de suavizado de 0,5:
F (2016) = 7,73 + 0,5 (8,3 – 7,73)

Una vez completados los cálculos, encontramos que la previsión para 2016 es igual a 8,02. Este cálculo es una fórmula bastante eficiente y bastante precisa en comparación con otras técnicas de previsión de la demanda.

Resumen de la lección

La previsión de la demanda es una parte esencial de los planes proyectados de una empresa para períodos futuros. Se pueden utilizar diferentes técnicas, tanto cualitativas como cuantitativas, y proporcionar diferentes conjuntos de datos a los gerentes cuando pronostican la demanda, especialmente en el volumen de ventas. Las técnicas de media móvil y suavizado exponencial son buenos ejemplos de métodos a utilizar para ayudar a pronosticar la demanda.