¿Qué es el forecasting de la demanda?

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

El uso de estas tecnologías emergentes impulsa a las organizaciones a pensar de manera proactiva sobre la gestión de la cadena de suministro y fomenta predicciones más precisas de las necesidades de los clientes. El enfoque del forecasting está cambiando y evolucionando a medida que otras áreas de las organizaciones se ven influenciadas por la IA, incluyendo analytics impulsado por IA, inteligencia de ventas y gestión de inventario impulsada por IA.

Un informe reciente del IBM Institute for Business Value destaca el papel crucial que desempeñará la IA 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 afirma 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 la 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 costo de la cadena de suministro de cada decisión comercial y asegurarse de que esos costos se consideren desde el principio”, dice el informe.

Con el forecasting de la demanda, las organizaciones tienen las 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.

A través del análisis detallado de datos y la detección de patrones, las organizaciones pueden hacer predicciones precisas sobre el forecasting de ventas y el flujo de caja, lo que facilita la toma de decisiones informadas sobre el futuro. El enfoque del forecasting de la demanda ofrece a las empresas y a sus stakeholders más control y supervisión de las operaciones diarias.

El forecasting preciso garantizó unidades de mantenimiento de existencias (SKU) adecuadas y suficientes existencias de productos mediante la extracción 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 existencias excesivas o insuficientes, lo que puede provocar pedidos atrasados o desabastecimientos.

Un forecasting preciso de la demanda puede llevar a una mayor satisfacción del cliente y fomentar estrategias de negocios más estratégicas.

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

El propósito del forecasting cualitativo de la demanda es medir lo que está sucediendo sobre el terreno y obtener la opinión de un experto. Sondea y recopila datos de empleados, stakeholders y clientes para ayudar a pronosticar decisiones futuras dentro de una organización.

• Método Delphi: un panel de expertos trabaja para responder 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 llegar a un consenso.
• Composición de la fuerza de ventas: los vendedores son una fuente para comprender la satisfacción de los clientes y lo que buscan los clientes potenciales. En este método, se pide a los equipos de ventas la velocidad a la que esperan vender durante un tiempo determinado. El método es popular e incluso está integrado en algunas plataformas de gestión de inventario.
• Conocimiento experto o de usuario interno: si bien los datos históricos y las métricas cuantitativas permiten pronosticar la demanda con precisión, no pueden replicar los instintos y el conocimiento de usuario interno que aportan los expertos en la materia. El objetivo de este método es encontrar las excepciones a los patrones e incorporarlas a los pronósticos.
• Encuestas: una encuesta es una excelente manera de conocer una base de clientes y su actividad. Si una empresa tiene curiosidad sobre si renovar un producto en particular, el enfoque más fácil es preguntar directamente a los clientes. Es posible que una encuesta independiente no brinde el insight más efectivo, pero con el tiempo, las organizaciones pueden comparar encuestas y comenzar a encontrar patrones o correlaciones.
• Grupos focales: las organizaciones que buscan feedback más detallado pueden recurrir a entrevistas o grupos focales. Este método es una oportunidad para obtener feedback enfocado y detalles sobre productos o servicios específicos en un enfoque más privado.

Un enfoque cuantitativo para el 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.

• Promedios móviles: este método calcula la media de un número durante un período posterior. Por ejemplo, una media móvil de siete días de las ventas sería la media de los últimos siete días. Si bien 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 ciertas variables, como las campañas de correo electrónico o las tasas de conversión.
  
• Promedios estacionales: muchos factores influyen en la demanda, incluido el día de la semana, la época del mes (días festivos) y las condiciones climáticas. Algo así como que las ventas de trajes de baño aumentan en los meses de verano, especialmente en julio. Luego se desploman en octubre o noviembre. Es importante combinar estos factores conocidos con otros análisis de tendencias para obtener una visión holística.
• Modelado econométrico: este modelo considera factores y datos económicos. El modelo utiliza modelos estadísticos y matemáticos para crear representaciones teóricas de teorías económicas. Algunas de las técnicas comunes son el análisis de regresión, el análisis de series temporales y el modelado de ecuaciones estructurales.
• Barometría: este método de forecasting utiliza tres tipos diferentes de indicadores: adelantados, rezagados y coincidentes. Los principales indicadores intentan predecir lo que depara el futuro. Los indicadores rezagados analizan el pasado y examinan tanto las disminuciones en las ventas como los picos que deben seguirse más de cerca. Los indicadores coincidentes analizan puntos de datos en tiempo real para medir el estado actual de una organización.

Existen diversas estrategias de forecasting de la demanda disponibles para una organización. Cada uno cubre muchos enfoques, modelos y fórmulas diferentes, según el tamaño y el alcance de la estrategia de forecasting de la demanda.

La definición de un enfoque a corto plazo difiere según lo que la organización califique como “corto”. Sin embargo, la duración habitual varía desde el próximo trimestre hasta el año completo. Es posible que la organización tenga en mente una serie de fechas concretas a las que apuntar.

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

Las organizaciones tienen dificultades para hacer suposiciones sobre el futuro a 10 o incluso 5 años, independientemente de cuánto trabajen con los predictores. Sin embargo, los datos del pronóstico siguen siendo útiles y pueden proporcionar orientación para las organizaciones que intentan pensar en diferentes escenarios hipotéticos.

Este enfoque del forecasting de la demanda analiza los factores externos a través de una lente macro y micro. 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. El forecasting de la demanda interna es necesario para que la capacidad interna de la organización pueda satisfacer el crecimiento empresarial pronosticado. Este tipo de forecasting utiliza los propios datos de la organización para pronosticar 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 comercial debe satisfacer esa demanda. Por lo tanto, el forecasting de la demanda interna analizaría el inventario, la dotación de personal y el presupuesto para obtener un mayor insight de si la empresa puede satisfacer la demanda. Para que las operaciones sigan funcionando sin problemas, las organizaciones deben tener en cuenta a su personal y asegurarse de que cuentan con la capacidad interna necesaria para satisfacer las expectativas futuras.

Las organizaciones que buscan un enfoque mínimamente invasivo deben considerar el forecasting pasivo de la demanda. Es un proceso de forecasting que se automatiza mediante el uso de datos históricos dentro de la organización.

Este enfoque es más adecuado para organizaciones con ventas y crecimiento estables. La orientación pasiva de este modelo de forecasting de la 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 empresas en mercados disruptivos o en rápido crecimiento.

Este enfoque es para empresas de rápido crecimiento que esperan una rápida expansión (por ejemplo, startups). El forecasting activo de la demanda adopta un enfoque proactivo para medir y predecir la demanda futura de productos. Incorpora actividades comerciales internas, como campañas de marketing e investigación de mercado.

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

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

Estos analytics avanzados pueden analizar datos históricos y proporcionar insights aplicables en la práctica para los pronosticadores, lo que los lleva a una toma de decisiones más informada. Este nuevo método está revolucionando el forecasting al poder manejar grandes conjuntos de datos y adaptarse a las condiciones del mercado en tiempo real.

Aunque el forecasting de la demanda de IA se considera pasivo, se puede argumentar que es un híbrido, que presenta aspectos de métodos de forecasting tanto pasivos como activos.

No hay una manera singular de hacer el forecasting 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 a considerar, existen algunas características constantes que pueden aplicar a la mayoría de los equipos de forecasting de la demanda.

1. Establecer los objetivos del pronóstico: defina qué es lo que la organización busca pronosticar y por qué. Especifique cómo se utilizará el pronóstico y cuáles serán los resultados.
2. Determinar la información necesaria: identifique los elementos de datos necesarios para ejecutar un proceso de forecasting de la demanda y trate de reducir qué datos serán los más útiles para alcanzar el objetivo de forecasting.
3. Ejecutar un plan de recopilación de datos: reúna datos de sistemas aprobados y stakeholders. Valide la integridad, resuelva anomalías y documente todas las transformaciones para garantizar entradas coherentes y confiables.
4. Aplicar métodos de forecasting: ejecute métodos de forecasting seleccionados que utilicen datos limpios y de alta calidad. Pruebe múltiples técnicas, compare el rendimiento y elija el método que mejor satisfaga las necesidades de la organización.
   
5. Analizar e interpretar los resultados: revise los resultados del pronóstico, resalte tendencias y evalúe la varianza frente a patrones históricos. Después del análisis, convierta los insights en hallazgos claros y aplicables en la práctica.
6. Supervisar los resultados y modificarlos según sea necesario: realice un seguimiento de la precisión del pronóstico 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 ganancias. Actualice los supuestos y refine los parámetros establecidos por la organización para ayudar a garantizar la mejora continua.

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

El forecasting de la demanda puede proporcionar una visibilidad clara de las necesidades futuras de recursos, lo que permite a las organizaciones escalar las operaciones de manera proactiva en lugar de reaccionar ante cuellos de botella o cambios en el mercado. Gracias al forecasting de la demanda, los equipos de la cadena de suministro pueden ajustar con confianza la capacidad de producción, los niveles de fuerza laboral y los requisitos tecnológicos. Mediante el uso de analytics avanzados y otras técnicas de forecasting de la demanda, las organizaciones pueden reducir el desperdicio de la expansión excesiva y evitar demoras causadas por la subcontratación.

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

El forecasting de la demanda puede fortalecer la planificación financiera al basar los presupuestos en datos en lugar de suposiciones. Los equipos también pueden estimar los ingresos, los costos y el flujo de caja con mayor precisión.

En el ámbito financiero, el forecasting de la demanda desempeña un papel importante en la elaboración de estrategias de financiación que se ajusten a las necesidades operativas. El forecasting preciso de la demanda y las ventas reduce el riesgo de gastar de más durante los periodos lentos o de invertir poco antes del crecimiento.

El proceso también favorece debates más sólidos con inversionistas, prestamistas y stakeholders porque las proyecciones pueden justificarse con evidencia. Con una mayor precisión presupuestaria, las organizaciones pueden hacer un mejor trabajo de planificación de la capacidad, la planificación del inventario y estar preparadas para cuando se produzcan interrupciones.

El forecasting 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 transporte. A través de la planificación de la demanda, los equipos de operaciones pueden alinear actividades en áreas como adquisiciones, producción y distribución y considerar la estacionalidad y las series temporales de entrega.

El proceso de forecasting de la demanda 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. Este enfoque también ofrece una mayor visibilidad del nuevo potencial del mercado y la variabilidad de la demanda, lo que permite una planificación más inteligente de las existencias de seguridad y una coordinación más estrecha del suministro.

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

El forecasting de la demanda equipa a los líderes con insights aplicables en la práctica que van más allá de la hoja de cálculo y les brinda información definitiva que aclara las opciones y reduce la incertidumbre. Las organizaciones pueden comparar escenarios, evaluar riesgos y precios, y seleccionar opciones que se alineen con los objetivos comerciales.

También pueden responder más rápido a las tendencias del mercado porque utilizan datos históricos y en tiempo real en lugar de conjeturas. Una investigación de mercado intencionada y detallada genera pronósticos claros y ayuda a los equipos a asignar recursos con precisión.