Los consumidores de hoy son más exigentes y esperan mejores productos y experiencias. Si no están satisfechos, a menudo buscan en otra parte. una encuesta de 25,000 consumidores globales reveló que el 64% quiere que las empresas respondan más rápidamente a sus necesidades cambiantes.
El enfoque tradicional de “hacerlo, venderlo y repetir” ya no satisface las expectativas de los clientes. Las empresas ahora deben anticipar lo que quieren los clientes antes de saberlo y cumplir esos deseos antes que la competencia.
Pero, ¿cómo pueden exactamente las empresas predecir lo que quieren sus clientes? Continúe leyendo mientras exploramos cinco técnicas de previsión de la demanda para ayudar a los clientes a sentirse escuchados y comprendidos.
Índice del contenido
¿Qué es la previsión de la demanda y por qué es importante?
3 tipos de previsión de la demanda que necesitas conocer
5 técnicas de previsión de la demanda que le ayudarán a evitar sorpresas
La previsión de la demanda en tiempo real revolucionará las cadenas de suministro
¿Qué es la previsión de la demanda y por qué es importante?
Pronosticar la demanda es similar a ser un meteorólogo, pero en lugar de predecir el sol o la lluvia, las empresas pronostican qué cantidad de sus productos desearán los clientes en los próximos períodos. En otras palabras, predecir la demanda de los clientes es simplemente un proceso de estimación que determina la demanda futura de los bienes o servicios de una empresa.
Semejante predicción no es el resultado de conjeturas. En cambio, las empresas utilizan métodos cuantitativos, como herramientas estadísticas y econométricas, y técnicas cualitativas, como estudios de mercado u opiniones de expertos, para predecir con precisión las tendencias de la demanda. Exploraremos estos métodos más profundamente en las siguientes secciones.
La previsión de la demanda es un componente importante de la gestión de la cadena de suministro y las empresas pueden beneficiarse enormemente de su implementación de varias maneras:
- Optimización gestión de inventario: Al predecir con precisión la demanda futura, las empresas pueden mantener niveles óptimos de inventario. Esto puede ayudarles a evitar desabastecimientos, que podrían provocar pérdidas de ventas y clientes molestos, o un exceso de existencias innecesario, que inmoviliza el capital y crea problemas de almacenamiento.
- Reducir costos: Las empresas pueden asignar recursos de manera eficiente al predecir con precisión la demanda futura y expandir o contraer la capacidad de producción y la fuerza laboral. Esto puede ayudar a reducir el desperdicio en la asignación de recursos, reduciendo costos y mejorando la rentabilidad.
- Mejorar la satisfacción del cliente: Comprender la demanda de los clientes implica satisfacer o superar sus necesidades garantizando que los productos adecuados estén disponibles cuando y donde se necesiten. Los pronósticos de demanda permiten a las empresas alinear sus cadenas de suministro con la demanda de los clientes, lo que resulta en clientes satisfechos y decisiones comerciales acertadas.
3 tipos de previsión de la demanda que necesitas conocer
La previsión de la demanda implica una variedad de herramientas y técnicas. Sin embargo, antes de profundizar en ellos, es fundamental que comprendamos primero el concepto de análisis de la demanda. ¿Listo para un recorrido rápido? Exploremos los tres tipos principales de pronóstico de la demanda:
Pronóstico cualitativo
Los métodos de pronóstico cualitativo generalmente se utilizan cuando no se dispone de datos históricos o cuando una empresa está lanzando un nuevo producto o ingresando a un nuevo mercado. Se basa en el conocimiento y la experiencia de los expertos de la industria, las opiniones de las partes interesadas y otros factores subjetivos en lugar de datos puramente matemáticos.
Por ejemplo, digamos que una empresa de teléfonos inteligentes planea lanzar un nuevo modelo de teléfono. Podrían utilizar métodos de pronóstico cualitativo, como grupos focales, encuestas o entrevistas, para comprender qué características podrían gustarles a los consumidores, cuánto estarían dispuestos a pagar y cuántas unidades podría esperar vender la empresa. ¿La desventaja de la previsión cualitativa? Es subjetivo y puede verse influenciado por sesgos cognitivos.
Previsión de la demanda de series temporales
El pronóstico de la demanda de series de tiempo es un enfoque de pronóstico cuantitativo para predecir las necesidades futuras de los clientes. Este método basado en datos considera datos históricos para estimar la demanda futura.
Esto incluye evaluar datos de ventas anteriores para identificar patrones, tendencias crecientes o cualquier cambio relacionado con diferentes épocas del año, que podrían influir en la demanda futura. Utiliza métodos estadísticos como regresión lineal y promedios móviles para construir estas previsiones de demanda.
Entre estas técnicas, la regresión lineal es como dibujar la mejor línea recta posible a través de un grupo de puntos en un gráfico. Esta línea es la mejor suposición de la tendencia subyacente de los datos, lo que ayuda a predecir escenarios futuros. Si vemos que la línea de ventas pasadas tiene una tendencia ascendente, es un indicador útil de que es probable que las ventas futuras también aumenten.
Previsión pasiva de la demanda.
El pronóstico pasivo de la demanda es otro método cuantitativo que utiliza datos de ventas pasadas para predecir la demanda futura. Pero a diferencia del pronóstico de la demanda de series temporales, el pronóstico de la demanda pasiva se considera más simplista. Por lo general, es ideal para empresas con ventas estrictamente estacionales o en constante crecimiento (empresas que ven el mismo patrón en las ventas año tras año).
Consideremos una pequeña tienda que vende Decoraciones de navidad. Como un reloj, sus ventas se disparan en noviembre y diciembre de cada año y se mantienen tranquilas durante el resto del año. Esta tienda podría utilizar el pronóstico de demanda pasiva observando sus últimas ventas de noviembre y diciembre para tener una buena idea de qué esperar este año. Usando un ejemplo simplista, si vendieron 100 adornos para árboles de Navidad en diciembre pasado y el negocio está creciendo de manera constante, podrían esperar vender alrededor de 110 o 120 este año.
5 técnicas de previsión de la demanda que le ayudarán a evitar sorpresas
Armado con el conocimiento de los distintos tipos de pronóstico de la demanda, ahora es el momento de explorar en profundidad las cinco técnicas principales de pronóstico y comprender su funcionamiento esencial:
método Delfos
El método Delphi es un proceso cualitativo iterativo que aprovecha la sabiduría colectiva de un grupo de expertos. Este enfoque iterativo gira en torno a refinar las opiniones y recomendaciones de varias personas con conocimientos para generar proyecciones precisas sobre la demanda futura de un producto o servicio. Aquí hay un desglose de este proceso iterativo:
- Selección de los expertos: Reúna un grupo diverso de expertos en el campo empresarial, incluidos especialistas de la industria, analistas de mercado o incluso miembros de la organización con experiencia interna y amplio conocimiento del mercado.
- Haciendo la pregunta: El facilitador envía una encuesta a los expertos, que incluye consultas relevantes para la demanda futura de la empresa, como por ejemplo: "¿Qué factores influirán en la demanda de nuestros productos en los próximos dos años?"
- Recogiendo opiniones: Las respuestas de la encuesta se recopilan independientemente de cada experto, lo que garantiza una libre expresión de pensamientos sin interferir con las opiniones de los demás.
- Compartir comentarios: El facilitador compila una descripción general de las ideas y opiniones clave transmitidas en las respuestas y redistribuye este resumen al grupo, lo que permite a los expertos examinar las tendencias y perspectivas generales de sus pares.
- Reevaluación de opiniones: Con esta nueva información, los expertos reevalúan sus respuestas anteriores y hacen revisiones basadas en los conocimientos adquiridos de otros participantes.
- Repitiendo el proceso: Para llegar a un consenso, el ciclo de cuestionar, compartir comentarios y revisar opiniones se repite hasta que las predicciones de los expertos se alinean.
Estudio de mercado
Estudio de mercado Es un proceso sistemático de recopilación, análisis e interpretación de datos valiosos sobre las preferencias, necesidades y comportamiento de los consumidores objetivo. Como técnica cualitativa de pronóstico de la demanda, utiliza discusiones de grupos focales y encuestas para comprender las preferencias de los consumidores y anticipar la demanda futura de productos o servicios.
Consideremos un escenario en el que una marca vende deliciosas barras de chocolate. Han notado una disminución constante en las ventas de sus tradicionales barras de chocolate con leche. En lugar de entrar en pánico, emplearon sus mejores habilidades de detective y realizaron una investigación de mercado cualitativa.
La marca organizó debates virtuales en grupos focales con amantes del chocolate de diferentes grupos de edad, orígenes y ubicaciones geográficas. Les preguntaron sobre sus preferencias de chocolate: ¿les gusta el chocolate con leche o les gusta más el chocolate negro o el blanco? ¿Buscan chocolates de origen único? ¿Prefieren agregar nueces, frutas u otros ingredientes a las barras de chocolate?
También enviaron encuestas en línea a una audiencia más amplia a través de sus páginas de redes sociales para recopilar más detalles sobre por qué están cambiando. ¿Son más conscientes de su salud? ¿Vegano? ¿O simplemente siguen las tendencias de Instagram?
Una vez que obtuvieron los resultados, encontraron una demanda creciente de chocolate vegano, y los consumidores buscaban golosinas alternativas sin lácteos. También descubrieron que sus clientes anhelan la creatividad, ansiosos por ingredientes interesantes y perfiles de sabor inesperados.
Basándose en estos conocimientos, la marca lanzó una barra de chocolate amargo apta para veganos con una interesante mezcla de sal marina y caramelo. Esta no es una decisión aleatoria basada en caprichos; es estratégico, calculado y se basa en las preferencias de los compradores, todo gracias a una exhaustiva investigación de mercado.
Modelo de pronóstico ingenuo
El modelo de pronóstico Naïve es un método cuantitativo sencillo que utiliza la demanda real del período más reciente para determinar el pronóstico posterior. Este modelo opera según el principio de que la historia a menudo se repite, lo que indica que los datos pasados pueden predecir con precisión la demanda futura. Debido a que no requiere cálculos complicados ni conocimientos estadísticos profundos, se le llama acertadamente “ingenuo”.
Supongamos que el propietario de una empresa opera una tienda de comercio electrónico que se especializa en botellas de agua reutilizables y ecológicas. Estas botellas han ganado una popularidad considerable debido a su naturaleza respetuosa con el medio ambiente, y han mostrado una demanda constante durante varios meses.
Utilizando el ingenuo modelo de pronóstico, el dueño de la tienda se basaría en las ventas del mes más reciente (por ejemplo, 500 botellas de agua) para predecir la demanda del mes siguiente. Dado que la demanda de botellas de agua reutilizables se mantiene relativamente estable sin verse afectada por cambios estacionales o tendencias del mercado, la simplicidad del modelo ingenuo pronostica con precisión las ventas anticipadas en el mes siguiente.
modelo probabilístico
Los modelos probabilísticos son herramientas avanzadas de pronóstico estadístico que dependen en gran medida de fórmulas matemáticas y medidas estadísticas. Se utilizan cuando el futuro es incierto. "Probabilístico" proviene de la palabra "Probabilidad", el término matemático para la probabilidad de que ocurra un evento.
En el modelo probabilístico, las empresas utilizan datos de ventas pasadas y fórmulas matemáticas para predecir posibles demandas futuras. ¿Qué significa eso? Simplemente, es como mirar las ventas anteriores de sombreros para el sol en los meses de verano. Si se producen altas ventas cada junio, julio y agosto, un modelo probabilístico también predeciría altas ventas en estos meses para los próximos años según el patrón que observe.
La “distribución de Poisson” y el “modelo de probabilidad bayesiano” son modelos probabilísticos populares:
Modelo de Poisson
Piense en la distribución de Poisson como una predicción de la lluvia. Es posible que sepamos que es probable que llueva 10 de cada 30 días, pero no podemos predecir qué días específicos serán; eso es aleatorio. De manera similar, la distribución de Poisson ayuda a las empresas a estimar cuántos clientes, por ejemplo, es probable que visiten su tienda o sitio web cada día.
Al utilizar la distribución de Poisson, el propietario de un negocio puede notar que vende alrededor de 100 sombreros al día en promedio. En los días soleados, este número aumenta y en los días nublados desciende. A través del modelo de Poisson, el taller puede conocer:
- Las probabilidades de vender, digamos 50 sombreros en un día nublado,
- ¡O los 150 sombreros de alto vuelo en un día soleado!
modelo bayesiano
El modelo de probabilidad bayesiano consiste en actualizar las predicciones a medida que llegan nuevos datos. Supongamos que una marca de ropa vende abrigos de invierno en línea. Con base en datos históricos (creencias previas), se observa que las ventas de abrigos de invierno en septiembre han sido relativamente bajas. Por lo tanto, la marca podría predecir inicialmente que este patrón continuará en la próxima temporada de septiembre.
Sin embargo, en la actual temporada de septiembre, ven un repentino aumento en las ventas a mediados de mes (nueva evidencia). Estos datos les incitan a actualizar su predicción inicial. Una posible razón podría ser una caída repentina de la temperatura o un invierno inusualmente temprano este año.
Con estos nuevos datos, la marca ajusta ahora sus predicciones utilizando el modelo bayesiano, anticipando un aumento de la demanda en la temporada actual y posiblemente en la próxima de septiembre (probabilidad posterior). El negocio del comercio electrónico puede abastecerse en consecuencia, listo para satisfacer la demanda inesperada.
Modelo de aprendizaje automático
Un modelo de aprendizaje automático utiliza aprendizaje profundo y redes neuronales para discernir relaciones complejas. Estas relaciones son a menudo demasiado complejas y no lineales para que las herramientas estadísticas tradicionales puedan desentrañarlas. Suena impresionante, ¿no?
Visualícelo como un cerebro digital que aprende incesantemente de los patrones que observa, donde, en este contexto, los patrones son hábitos de compra de los consumidores. Al igual que nuestro cerebro refuerza la memoria mediante la repetición y la observación, los modelos de aprendizaje automático también se adaptan y perfeccionan la comprensión con el tiempo.
Como ejemplo, considere una empresa que vende productos de belleza para mujeres. Podrían aprovechar una herramienta como La solución de inteligencia artificial de Alibaba. Esta plataforma simula y examina la demanda del mercado y luego preprocesa los datos utilizando inteligencia de datos y algoritmos de pronóstico de series de tiempo.
El modelo de aprendizaje automático puede identificar tendencias emergentes analizando los patrones de compra de los clientes. Por ejemplo, es posible que observe un aumento en la demanda de protector solar cada verano. Como otro ejemplo, la modelo podría detectar que los lápices labiales de edición especial son muy buscados cada vez que la empresa inicia una nueva colaboración con un destacado maquillador influyente.
La previsión de la demanda en tiempo real revolucionará las cadenas de suministro
Ya sea que las empresas decidan utilizar un método cualitativo como investigaciones y encuestas de mercado, o un método cuantitativo avanzado como los modelos de aprendizaje automático (o una combinación de ambos), está claro que la previsión de la demanda está experimentando cambios significativos.
La evolución de la previsión periódica a la previsión en tiempo real está impulsada por una creciente disponibilidad de datos instantáneos sobre el comportamiento de los clientes. Esta inmediatez significa que las empresas ya no necesitan esperar semanas o meses para recopilar datos y hacer pronósticos.
Pueden adaptarse rápidamente, lo que permite una toma de decisiones más precisa. Al hacer esto, las empresas pueden responder más rápidamente a los cambios en la demanda, lo que lleva a la creación de una cadena de suministro más eficiente y receptiva. Para obtener más estrategias y técnicas sobre cómo comprender a los clientes y sus comportamientos, consulte el centro de blogs!
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