5 consejos rápidos y notables para mejorar la precisión de los pronósticos

Muchas empresas hacen algún tipo de pronóstico, debido a su importancia para los beneficios que proporciona. Sin embargo, la mayoría de las empresas también se quejan de la precisión de su proceso de pronóstico y quieren saber cómo pueden mejorar la precisión del pronóstico.

La gestión de la cadena de suministro es una amplia gama de funciones complejas que se alinean para cumplir un objetivo común: la satisfacción del cliente. Un cliente puede entrar en su tienda o navegar por su sitio web para comprar sus productos. ¿Qué sucede si su tienda no cuenta con el artículo y no está disponible? El cliente puede esperar pedidos pendientes, pero debido a varias razones, en su lugar puede buscar un producto similar en otra tienda, lo que provoca una pérdida en las ventas. En cualquier caso, el cliente no está contento, lo que equivale a una pérdida para los propietarios. Entonces, permítanme dividirlo en una ecuación simple, para lograr la satisfacción del cliente y obtener ganancias, es necesario asegurar que la oferta satisfaga la demanda. Esta ecuación puede satisfacerse utilizando la técnica de pronóstico. El pronóstico es el proceso de predecir el futuro basado en datos pasados y presentes. El pronóstico es una excelente técnica para garantizar que se tendrá la cantidad correcta de inventario para los próximos meses. La demanda futura se puede predecir con semanas o meses de anticipación utilizando varios programas de pronóstico de la cadena de suministro.

Hay dos métodos comunes de pronóstico: cualitativo y cuantitativo. En los casos en que los datos históricos no están disponibles, el método cualitativo es útil. Este método generalmente consiste en técnicas Delphi, que revisan las estimaciones de la fuerza de ventas, la investigación de mercado, el juicio de expertos y el consenso del panel. Este método no es muy confiable ni preciso. Por lo tanto, si busca una precisión constante, el método de elección debe ser cuantitativo. El pronóstico cuantitativo no solo es confiable y preciso, sino que también permite la satisfacción del cliente y mantener a los proveedores contentos sin tener que lidiar con pedidos urgentes. La técnica cuantitativa juega con los datos previamente disponibles y muestra un patrón en el análisis de tendencias. Los métodos cuantitativos comunes utilizados son el rango promedio móvil y el suavizado exponencial.

Importancia de la precisión del pronóstico:

Las investigaciones muestran que los analistas de negocios utilizan un software de cadena de suministro con herramientas de pronóstico para predecir la demanda con el fin de tener siempre disponible el suministro. Cuando se subestima la demanda, significa que la compañía no tiene suficientes existencias para satisfacer a todos sus clientes. En tales casos, los clientes leales pueden decidir esperar hasta que el producto esté nuevamente en el mercado, pero los nuevos clientes que necesiten el producto se dirigirán de inmediato a sus competidores. Las empresas a menudo tienden a hacer pedidos urgentes a los proveedores para evitar que sus clientes se alejen, pero esto solo empeora la situación para ellos, ya que terminan pagando el doble a los proveedores, lo que lleva a una reducción en las ganancias y los ingresos netos.
Ahora puede pensar que es mejor tener un inventario adicional a mano para evitar la molestia de los pedidos de último minuto, pero la sobreestimación de la demanda también tiene una consecuencia. Cuando una empresa posee acciones adicionales, se convierte más en un pasivo que en un activo. Hay varios costos asociados con el inventario, como los costos de mano de obra, los costos de mantenimiento y los costos de almacenamiento (en caso de que el inventario deba trasladarse a un CD diferente). El exceso de inventario es equivalente al desperdicio, especialmente en el caso de bienes perecederos. Es una barrera para el crecimiento y bloquea la red de distribución. Por lo tanto, mantener el exceso de stock no es una solución. Esto llevará a la disminución de los márgenes de beneficio. Contar con suficiente stock para satisfacer la demanda es la solución óptima para lograr y mejorar la precisión de los pronósticos.

Consejos para mejorar la precisión del pronóstico :

1. Establezca su nivel de pronóstico más cercano a los clientes: sabemos que la cadena de suministro implica un gran ecosistema de personas y procesos. Así que también sabemos que hay varios niveles en la cadena de suministro entre los proveedores y los consumidores finales. Con la gran cantidad de personas involucradas, los impulsores de inventario y las políticas internas y externas, hay muchas posibilidades de que los datos y la información se distorsionen. Esto conduce a una ineficiencia en los pronósticos e inventarios a nivel de la cadena de suministro. Este fenómeno se llama el  efecto látigo. Esto hace que sea muy importante garantizar que los pronósticos se realicen a nivel del cliente para mejorar la precisión y la comunicación de los pronósticos.

2. Filtre el pronóstico a excepciones : el software de pronóstico archiva los datos de demanda anteriores, de los cuales algunos artículos ya no están disponibles o son variables únicas. En lugar de revisar la gran base de datos para todos los datos anteriores, las compañías deben filtrar los datos que son relevantes e importantes. La mejor manera de hacer esto es categorizar el inventario según el análisis ABC, lo que ayudará a concentrarse en los artículos de alta demanda en primer lugar y de baja demanda en último lugar.

3. Enfoque en el pronóstico de la demanda, no en el pronóstico de ventas: se ha mencionado que la clave para el pronóstico es hacer coincidir la oferta con la demanda. Pero la clave para mejorar la precisión de los pronósticos es tratar a los dos como variables separadas. Cuando una empresa está agotada en una línea de productos, significa que no ha habido ventas para ese producto en particular durante el tiempo que no estuvieron en stock. La demanda aún puede estar llegando, excepto que no se puede satisfacer hasta que se reaprovisione el producto. Esta es la verdad del lado de la demanda. Pero en el lado de las ventas, la historia muestra que no ha habido ventas porque no hubo demanda. Esta diferencia en los tipos de datos puede ser muy crucial en el pronóstico y, por lo tanto, se deben utilizar los datos de demanda.

4. Identifique datos de demanda distorsionados: las empresas a veces establecen un requisito mínimo para que los pedidos alcancen su punto de venta deseado. Al infligir parámetros como el tamaño del lote, la cantidad mínima de pedido, los incentivos de ventas, etc., los datos de la demanda se distorsionan porque los clientes terminan solicitando la cantidad mínima solo para cumplir con sus pedidos. Esto es inexacto ya que no significa la demanda real. Esto puede disminuir la precisión del pronóstico y necesita ser identificado y eliminado.

5. Evalúe la precisión del pronóstico : existen herramientas que se pueden usar para evaluar la precisión del pronóstico, lo que ayudará a determinar el monitoreo del progreso e informar el resultado a los patrocinadores. La evaluación del pronóstico le dará al equipo de pronóstico una visión general de su desempeño durante el período de tiempo. Para los analistas que lo han estado haciendo excepcionalmente bien, esto mejorará su rendimiento para lograr una precisión continua y ofrecer resultados sobresalientes. Para aquellos que han estado dando un rendimiento promedio, esto actuará como una llamada de atención para acelerar su juego. Una vez que se lleva a cabo un proceso, se puede documentar y utilizar para futuras referencias. ¡La evaluación de la precisión del pronóstico es seguramente el paso más importante para mejorar la precisión del pronóstico!
Ahora sabe por qué la previsión es tan importante y qué debe hacer para mejorar la precisión de la previsión.




Nada cambiará las estructuras de gestión, las culturas de la empresa, los comportamientos o los procesos en sí, hasta que los ejecutivos de negocios aprendan a apreciar las contribuciones de las cadenas de suministro como impulsores del valor del negocio.

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Ing. Juan José Crespo Hernández.
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