¿Qué es la previsión de la demanda?

El proceso de previsión de la demanda mejora la precisión de las previsiones en tiempo real, ayuda a las organizaciones a gestionar sus niveles de inventario y orienta las decisiones comerciales basadas en datos. Las organizaciones con visión de futuro están recurriendo a herramientas de inteligencia artificial (IA), machine learning (ML), análisis predictivo y automatización en su enfoque de previsión de la demanda.

El uso de estas tecnologías emergentes impulsa a las organizaciones a pensar de forma proactiva en la gestión de la cadena de suministro y alimenta predicciones más precisas de las necesidades de los clientes. El enfoque de la previsión está cambiando y evolucionando a medida que otras áreas de las organizaciones se ven influidas por la IA, como el análisis impulsado por la IA, la inteligencia de ventas y la gestión de inventarios con IA.

Un informe reciente del IBM® Institute for Business Value destaca el papel crucial que la IA desempeñará en las operaciones de la cadena de suministro en los próximos años. De hecho, el 64 % de los directores de la cadena de suministro (CSCO) encuestados afirman que la IA generativa está transformando por completo los flujos de trabajo de su cadena de suministro. El informe también predice que los asistentes digitales aumentarán el volumen de toma de decisiones en un 21 % para 2026.

"No se trata solo de explicar cómo llegarán los materiales del punto A al punto B. También se trata de medir el coste de la cadena de suministro de cada decisión empresarial y de asegurarse de que esos costes se tienen en cuenta desde el principio", dice el informe.

Con la previsión de la demanda, las organizaciones disponen de herramientas y conjuntos de datos para predecir la demanda futura e impulsar una toma de decisiones más inteligente que puede ahorrar tiempo y dinero a una organización.

Mediante el análisis detallado de los datos y la detección de patrones, las organizaciones pueden realizar predicciones precisas sobre la previsión de ventas y el flujo de caja, facilitando la toma de decisiones informadas sobre el futuro. El enfoque de previsión de la demanda ofrece a las empresas y a sus stakeholders un mayor control y supervisión de las operaciones diarias.

Una previsión precisa aseguró unidades adecuadas de mantenimiento de stock (SKU) y suficiente stock de productos al extraer de múltiples fuentes de datos, como bases de datos, ventas pasadas y hojas de cálculo. Sin este enfoque, las organizaciones corren el riesgo de tener un exceso o una escasez de inventario, lo que puede provocar pedidos pendientes o desabastecimientos.

Una previsión precisa de la demanda puede aumentar la satisfacción del cliente y fomentar estrategias de negocios más estratégicas.

La previsión de la demanda puede abordarse de muchas maneras diferentes. El método de previsión de la demanda que elija una empresa dependerá del alcance y los objetivos de futuro. La mayoría de los métodos se dividen en dos categorías: enfoques cualitativos y cuantitativos.

El propósito de la previsión cualitativa de la demanda es medir lo que ocurre sobre el terreno y obtener la opinión de los expertos. Sondea y recopila datos de empleados, stakeholders y clientes para ayudar a prever las decisiones futuras dentro de una organización.

• Método Delphi: un panel de expertos trabaja para responder a una pregunta de forma independiente y se reúne para compartir sus hallazgos. Después de compartir, el panel crea una respuesta acordada por todos los expertos. Este método cualitativo puede requerir rondas posteriores de feedback hasta alcanzar un consenso.
• Composición de la fuerza de ventas: los vendedores son una fuente para comprender la satisfacción del cliente y lo que buscan los clientes potenciales. Con este método, se pide a los equipos de ventas el precio al que esperan vender durante un tiempo determinado. El método es popular e incluso está incorporado en algunas plataformas de gestión de inventarios.
• Conocimiento experto o interno: aunque los datos históricos y las métricas cuantitativas prevean con precisión la demanda, no pueden replicar los instintos y el conocimiento interno que proporcionan los expertos sobre el terreno. El objetivo de este método es encontrar las excepciones a los patrones e incorporarlas a las previsiones.
• Encuestas: una encuesta es una excelente manera de conocer una base de clientes y su actividad. Si una empresa tiene curiosidad por renovar un producto en particular, la forma más sencilla es preguntar directamente a los clientes. Una encuesta independiente puede no ofrecer el conocimiento más eficaz, pero con el tiempo, las organizaciones pueden comparar encuestas y empezar a encontrar patrones o correlaciones.
• Grupos de discusión: las organizaciones que buscan feedback más detallados pueden recurrir a entrevistas o grupos de discusión. Este método es una oportunidad para obtener comentarios y detalles específicos sobre productos o servicios específicos en un enfoque más privado.

Un enfoque cuantitativo de forecasting de la demanda es el núcleo de todo el proceso. Los métodos suelen incluir proyecciones básicas a partir de datos históricos de ventas y modelos sofisticados que utilizan análisis predictivos impulsados por IA.

• Medias móviles: este método calcula la media de un número a lo largo de un periodo posterior. Por ejemplo, una media móvil de siete días de las ventas sería la media de los últimos siete días. Aunque parece un enfoque retrospectivo, ayuda a formar patrones legibles y líneas de tendencia accesibles.
• Estadística: una forma de emplear métodos estadísticos es a través de la predicción de tendencias y el análisis de regresión. La proyección de tendencias analiza el pasado (conjuntos de datos históricos) para predecir las demandas futuras. El análisis de regresión analiza la relación entre determinadas variables, como las campañas de correo electrónico o las tasas de conversión.
  
• Promedios estacionales: muchos factores influyen en la demanda, como el día de la semana, la época del mes (días festivos) y las condiciones meteorológicas. Algo así como que las ventas de bañadores aumentan en los meses de verano, especialmente en julio. Luego caen en picado en octubre o noviembre. Es importante combinar estos factores conocidos con otros análisis de tendencias para obtener una visión holística.
• Modelo econométrico: este modelo tiene en cuenta factores y datos económicos. El modelo utiliza modelos estadísticos y matemáticos para crear representaciones teóricas de teorías económicas. Algunas de las técnicas más comunes son el análisis de regresión, el análisis de series temporales y el modelado de ecuaciones estructurales.
• Barometría: este método de previsión utiliza tres tipos diferentes de indicadores: adelantados, rezagados y coincidentes. Los principales indicadores intentan predecir lo que depara el futuro. El análisis rezagado analiza el pasado y observa las disminuciones en las ventas o los picos que deben seguirse más de cerca. Los indicadores coincidentes analizan los puntos de datos en tiempo real para medir el estado actual de una organización.

Hay distintas estrategias de previsión de la demanda disponibles para una organización. Cada uno cubre muchos enfoques, modelos y fórmulas diferentes, dependiendo del tamaño y alcance de la estrategia de previsión de la demanda.

La definición de un enfoque de corto plazo varía según lo que la organización califique como “corto”. Sin embargo, la duración habitual oscila entre el próximo trimestre y el año completo. Incluso puede haber una serie concreta de fechas que la organización planea fijar.

La previsión de la demanda a largo plazo se mide en años y es menos precisa debido a la naturaleza del marco temporal en el que se realizan las predicciones.

Las organizaciones tienen dificultades para hacer suposiciones sobre el futuro dentro de 10 o incluso 5 años, independientemente de lo extensamente que trabajen con los pronosticadores. Sin embargo, los datos de la previsión siguen siendo útiles y pueden servir de orientación a las organizaciones que intentan pensar en diferentes escenarios hipotéticos.

Este enfoque de la previsión de la demanda analiza los factores externos desde una perspectiva macro y micrométrica. Estos factores externos podrían ser las condiciones económicas, los competidores o las tendencias cambiantes de los consumidores.

Las organizaciones deben considerar las fuerzas externas que puedan interrumpir el comercio, identificar qué ofertas ampliar y anticipar posibles escaseces.

Los factores internos son tan importantes como los externos. La previsión interna de la demanda es necesaria para que la capacidad interna de la organización pueda satisfacer el crecimiento empresarial previsto. Este tipo de previsión de la demanda utiliza los propios datos de la organización para prever la demanda. Los datos internos pueden ser el historial de ventas, los niveles de inventario, la capacidad y otros puntos de datos que se centran en las operaciones internas.

Si se espera que la empresa duplique la demanda de los clientes en los próximos dos años, la operación empresarial debe satisfacer esa demanda. Por lo tanto, la previsión interna de la demanda analizaría el inventario, el personal y el presupuesto para obtener un mayor conocimiento sobre si el negocio puede satisfacer la demanda. Para que la operación funcione sin problemas, las organizaciones deben tener en cuenta a sus personas y asegurarse de que tienen la capacidad interna necesaria para cumplir con las expectativas futuras.

Las organizaciones que buscan un enfoque mínimamente invasivo deberían considerar la previsión pasiva de la demanda. Es un proceso de previsión que se automatiza utilizando datos históricos de dentro de la organización.

Este enfoque es el más adecuado para las organizaciones con ventas y crecimiento estables. La orientación pasiva de este modelo de previsión de demanda hace proyecciones basadas en la suposición de que la organización no va a cambiar mucho con el tiempo. Esta característica lo convierte en un enfoque menos ideal para las empresas en mercados disruptivos o en rápido crecimiento.

Este enfoque es para las empresas de rápido crecimiento que esperan una expansión rápida (por ejemplo, las empresas emergentes). La previsión activa de la demanda adopta un enfoque proactivo para medir y predecir la demanda futura de productos. Incorpora actividades empresariales internas, como campañas de marketing e investigación de mercado.

El enfoque también tiene en cuenta factores externos como las perspectivas económicas y las tendencias del mercado actual.

La previsión de la demanda está evolucionando con la ayuda de la IA y los métodos de machine learning (ML). Concretamente, la previsión de la demanda de IA es el uso de la inteligencia artificial para estimar la demanda futura de productos o servicios.

Estos análisis pueden analizar datos históricos y proporcionar conocimiento que se puede ejecutar para los pronosticadores, llevándolos a una toma de decisiones más informada. Este nuevo método está revolucionando la previsión al poder gestionar vastos conjuntos de datos y adaptarse a las condiciones del mercado en tiempo real.

Aunque la previsión de la demanda de IA se considera pasiva, se puede argumentar que es un híbrido, que presenta características de los métodos de previsión tanto pasivos como activos.

No existe una única forma de hacer la previsión de la demanda. Todo depende de la situación en la que se encuentre la organización y de lo que intente lograr. Aunque existen muchos métodos que se deben considerar, hay algunas características consistentes que pueden aplicarse a la mayoría de los equipos de previsión de demanda.

1. Establezca los objetivos de la previsión: defina qué es lo que la organización pretende prever y por qué. Obtenga información específica sobre cómo se utilizará la previsión y qué aspecto tendrá el resultado.
2. Determine la información necesaria: identifique los elementos de datos necesarios para ejecutar un proceso de forecasting de la demanda e intente reducir qué datos serán los más útiles para alcanzar el objetivo de previsión.
3. Ejecute un plan de recopilación de datos: recopile datos de sistemas aprobados y stakeholders. Valide la integridad, resuelva anomalías y documente todas las transformaciones para garantizar entradas coherentes y fiables.
4. Aplique métodos de previsión: ejecute métodos de previsión seleccionados que utilicen datos limpios y de alta calidad. Pruebe múltiples técnicas, compare el rendimiento y elija el método que mejor se adapte a las necesidades de la organización.
   
5. Analice e interprete los resultados: revise los resultados de las previsiones, resalte las tendencias y evalúe la varianza con respecto a los patrones históricos. Después del análisis, convierta los conocimientos en hallazgos claros y procesables.
6. Monitorice los resultados y modifíquelos según sea necesario: realice un seguimiento de la precisión de las previsiones a través de métricas y evalúe las condiciones cambiantes. Ajuste el proceso de planificación según sea necesario y considere los cambios en el margen de beneficio. Actualice las suposiciones y refine los parámetros establecidos por la organización para ayudar a garantizar la mejora continua.

La previsión de la demanda ofrece varios beneficios importantes a una organización. Este enfoque puede ayudar a aumentar el valor empresarial a largo plazo y a optimizar las operaciones de la cadena de suministro mediante iniciativas estratégicas.

La previsión de la demanda puede proporcionar una visibilidad clara sobre las necesidades futuras de recursos, permitiendo a las organizaciones escalar operaciones de forma proactiva en lugar de reaccionar a cuellos de botella o cambios de mercado. Con la previsión de la demanda, los equipos de la cadena de suministro pueden ajustar la capacidad de producción, los niveles de personal y los requisitos tecnológicos con confianza. Mediante el uso de análisis avanzados y otras técnicas de previsión de la demanda, las organizaciones pueden reducir los residuos derivados de la sobreexpansión y evitar los retrasos causados por la subcontratación.

A través de un enfoque disciplinado, las organizaciones pueden mantener un rendimiento constante durante los ciclos de crecimiento y estar preparadas cuando haya un aumento de la demanda. Con las herramientas de previsión adecuadas, los equipos pueden acelerar su tiempo de comercialización y ofrecer estratégicamente nuevos productos y servicios en el momento oportuno.

La previsión de demanda puede fortalecer la planificación financiera al fundamentar los presupuestos en datos en lugar de en suposiciones. Los equipos también pueden estimar los ingresos, los costes y el flujo de caja con mayor precisión.

Dentro de las finanzas, la previsión de la demanda desempeña un papel importante en la creación de estrategias de financiación que se ajusten a las necesidades operativas. Las previsiones precisas de la demanda y las ventas reducen el riesgo de gastar en exceso durante los periodos lentos o de invertir poco antes del crecimiento.

El proceso también apoya conversaciones más sólidas con los inversores, los prestamistas y los stakeholders, ya que las proyecciones se pueden justificar con pruebas. Con una mayor precisión presupuestaria, las organizaciones pueden hacer un mejor trabajo de planificación de la capacidad, planificación del inventario y estar preparadas para cuando se produzcan interrupciones.

La previsión de la demanda ayuda a las organizaciones a mantener la gestión del inventario en el momento adecuado y a mitigar las fluctuaciones, los desabastecimientos y los costos de mantenimiento. A través de la planificación de la demanda, los equipos de operaciones pueden alinear las actividades en áreas como las compras, la producción y la distribución y tener en cuenta la estacionalidad y las series de plazos de entrega.

El proceso de previsión mejora la resiliencia de la cadena de suministro a lo largo de todo el ciclo de vida y ayuda a garantizar que los productos lleguen a los clientes sin demora. El enfoque también proporciona una mejor visibilidad del potencial de nuevos mercados y de la variabilidad de la demanda, lo que permite una planificación más inteligente de las existencias de seguridad y una coordinación más estricta del suministro.

La gestión estratégica del inventario y la gestión de la cadena de suministro también aumentan la satisfacción del cliente al garantizar una disponibilidad constante del producto.

La previsión de la demanda dota a los líderes con conocimientos procesables que se pueden ejecutar y que van más allá de la hoja de cálculo y les proporciona información definitiva que aclara las opciones y reduce la incertidumbre. Las organizaciones pueden comparar escenarios, evaluar riesgos, precios y seleccionar opciones que se alineen con los objetivos empresariales.

También pueden responder más rápidamente a las tendencias del mercado porque utilizan datos históricos y en tiempo real en lugar de conjeturas. La investigación de mercado intencional y detallada impulsa previsiones claras y ayuda a los equipos a asignar recursos con precisión.