Guía completa de previsión de la demanda: Métodos y mejores prácticas.

La previsión de la demanda,  demand planning en inglés, es una herramienta clave para la toma de decisiones empresariales, ya que te permite anticiparte a las necesidades de tus clientes y mejorar su satisfacción al mismo tiempo que optimizas los procesos de producción y tus flujos de stock.

En este artículo, te explicamos todo lo que necesitas saber sobre la previsión de la demanda, desde los conceptos básicos hasta los métodos más avanzados, pasando por las herramientas que te pueden ayudar y los errores comunes que debes evitar. 

Factores a considerar en la previsión de la demanda

Para realizar una previsión de la demanda precisa, es necesario tener en cuenta diversos factores que pueden alterarla. Algunos dependerán en su mayor parte de ti y de tu forma de gestionar el negocio y otros te vendrán dados.

A continuación, te presentamos algunos de los principales factores a considerar:

1. Factores internos: Entre los factores internos que pueden afectar la demanda se encuentran la disponibilidad de productos o servicios, la calidad de los mismos, los precios y las promociones que se ofrezcan, así como la calidad del servicio al cliente.

2. Factores externos: Incluyen factores económicos, como la situación del mercado, el nivel de ingresos de los consumidores y la tasa de desempleo; factores sociales, como la cultura, la moda y las tendencias; y factores políticos, como las leyes y regulaciones.

Métodos de previsión de la demanda

Los métodos de previsión de la demanda se pueden dividir en dos categorías principales: métodos cuantitativos y métodos cualitativos.

Métodos cuantitativos de previsión de la demanda:

Los métodos cuantitativos permiten hacer análisis objetivos y precisos basados en datos numéricos y estadísticos, lo que resulta útil para prever tendencias numéricas y hacer proyecciones a largo plazo en diversos campos, como la economía y las finanzas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos métodos pueden ser limitados en su capacidad para considerar factores subjetivos o impredecibles que pueden influir en los resultados finales. Por lo tanto, es necesario complementar los métodos cuantitativos con otros enfoques más subjetivos, como la investigación cualitativa y la experiencia práctica. 

Por ejemplo: un restaurante utiliza métodos cuantitativos para predecir el número de clientes que tendrá en un día determinado. Sin embargo, no tienen en cuenta factores subjetivos como el clima, la competencia en la zona, o la popularidad de un nuevo plato en el menú. Si hay un día lluvioso o un nuevo restaurante popular abre en la misma zona, la demanda podría ser mucho menor de lo que predijeron y podrían terminar con exceso de comida que no se vende. Esto muestra la limitación de los métodos cuantitativos en no considerar factores subjetivos que pueden influir en la demanda.

Los principales métodos cuantitativos de planificación de la demanda son:

1. Análisis de tendencias: 

Este método se basa en la suposición de que la demanda futura seguirá una tendencia lineal, exponencial o logarítmica basada en datos históricos. Los datos se ajustan a una línea de tendencia y se utilizan para proyectar la demanda futura. Por ejemplo, si una empresa quiere prever la demanda de un producto para los próximos 6 meses, puede utilizar los datos históricos de ventas para los últimos 12 meses y ajustar una línea de tendencia para predecir la demanda futura. Si se usa este método es importante tener en cuenta factores de estacionalidad que pueden crear patrones de subidas o bajadas dentro de una tendencia general. Es importante tener en cuenta también que en ciertos sectores, «las modas» tienen un impacto importante y que ciertas tendencias pueden verse radicalmente interrumpidas por la aparición de una nueva «moda».

2. Modelos estadísticos: 

Uno de los modelos estadísticos más utilizados en la previsión de la demanda es el promedio móvil, que utiliza la media de un número determinado de períodos anteriores para predecir la demanda futura. Por ejemplo, si se utiliza un promedio móvil de tres meses, se tomará el promedio de las ventas de los últimos tres meses para prever la demanda del próximo mes. Este modelo es útil para predecir la demanda a corto plazo y para ajustar los niveles de inventario en consecuencia. 

Otro modelo estadístico común es el análisis de series de tiempo, que se utiliza para analizar patrones estacionales, cíclicos y de tendencia en los datos históricos y proyectarlos hacia el futuro. Este modelo es útil para prever la demanda a largo plazo y para planificar la producción y los niveles de inventario en consecuencia.

3. Análisis de datos históricos: 

Este método utiliza datos históricos de ventas y otros indicadores económicos para proyectar la demanda futura. Por ejemplo, si una empresa quiere predecir la demanda de un producto en particular, puede utilizar los datos históricos de ventas de ese producto, así como los indicadores económicos relevantes, como el PIB o el índice de precios al consumidor (IPC), para prever la demanda futura.

4. Análisis de series temporales: 

Este análisis se basa en datos históricos de ventas. Los datos se analizan para encontrar patrones estacionales y tendencias a largo plazo, y luego se utilizan modelos estadísticos para prever la demanda futura. Este método es muy útil para prever la demanda de productos que tienen patrones de ventas estacionales, como por ejemplo, los productos para la temporada de Navidad.

5. Modelos de regresión: 

El modelo de regresión, usa datos históricos de ventas y otros factores externos para prever la demanda futura. Los factores externos pueden incluir cambios en la economía, la competencia y las tendencias del mercado. Se utilizan modelos estadísticos para analizar los datos y prever la demanda futura. Por ejemplo, una empresa de bebidas puede utilizar un modelo de regresión para prever la demanda que tendrá en función de la economía, las tendencias de salud y los cambios en la competencia.

6. Análisis de datos de redes sociales: 

Este método implica analizar datos de redes sociales. Los datos pueden incluir menciones de productos o marcas en las redes sociales, comentarios de clientes y tendencias del mercado en las redes sociales. Por ejemplo, una empresa de moda puede utilizar este tipo de análisis para prever la demanda futura de una nueva línea de ropa en función de las tendencias actuales en las redes sociales. 

Un ejemplo de éxito es SHEIN, la plataforma de moda que ha revolucionado el mundo del retail al implementar un modelo de producción fast fashion basado en el análisis de tendencias en redes sociales. SHEIN utiliza análisis de datos de redes sociales para prever las tendencias futuras en la moda y adaptar su producción en tiempo real, convirtiéndose en la plataforma por excelencia del «real time retail». Por ejemplo, si una tendencia de moda comienza a ganar popularidad en las redes sociales, SHEIN puede responder rápidamente produciendo y vendiendo prendas que se ajusten a esa tendencia. 

Métodos Cualitativos de previsión de demanda:

Los métodos cualitativos tienen como principal ventaja la capacidad de obtener información detallada y profunda sobre los consumidores y sus necesidades. Estos métodos permiten una mayor flexibilidad y adaptabilidad a situaciones cambiantes en el mercado, y también pueden ser útiles en el desarrollo de nuevos productos y servicios. Sin embargo, su principal inconveniente es que pueden ser subjetivos y no proporcionar una medida cuantitativa precisa de la demanda. Algunos ejemplos:

1. Encuestas de opinión: 

Este método implica la realización de encuestas para obtener información sobre las opiniones y expectativas de los consumidores y expertos. Por ejemplo, una empresa de productos alimenticios puede realizar una encuesta para conocer las preferencias de los consumidores en cuanto a los sabores o la apariencia de los envases.

2. Análisis Delphi: 

El método Delphi implica reunir a un grupo de expertos junto a un mediador y unas técnicas estructuradas para discutir y llegar a un consenso sobre las expectativas de la demanda futura.

El proceso se realiza de forma anónima para evitar la influencia de opinión y se utiliza como método de prospección y análisis d escenarios futuros con el fin de adoptar decisiones informadas y las mejores estrategias para la empresa.

  3. Análisis de escenarios: 

Se trata de una técnica en la que se consideran diferentes posibles escenarios futuros y se estima la demanda en cada uno de ellos. Por ejemplo, una empresa puede considerar varios escenarios posibles de la economía y estimar la demanda en cada uno de ellos, para luego tomar decisiones en función de los resultados.

Errores comunes en la previsión de la demanda que debes evitar

Cometer errores en la previsión de la demanda puede llevarte a acumular stock innecesario o a sufrir las temidas roturas de stock .

A continuación, enumeramos algunos de los errores más comunes que se suelen cometer a la hora de intentar planificar la demanda:

1. Planificar sin disponer de suficientes datos históricos:

Supongamos que una tienda de ropa ha decidido agregar una nueva línea de ropa deportiva. Sin embargo, la tienda no tiene datos históricos sobre las ventas de ropa deportiva, lo que dificulta la previsión de la demanda para esta nueva línea. En este caso, la tienda podría recopilar información de mercado, hacer encuestas y buscar datos de la competencia para tener una idea más clara de la demanda potencial.Es importante no sacar conclusiones precipitadas basadas en una muestra de datos demasiado pequeña o extrapolar basándonos en realidades que no se ajustan a la nuestra

2. No considerar la estacionalidad 

Una tienda de juguetes puede esperar un aumento significativo en la demanda durante la temporada navideña. Si la tienda no tiene en cuenta la estacionalidad, podría planificar inadecuadamente su producción y gestión de inventario. Para evitar esto, la tienda debería considerar la estacionalidad al planificar la producción y la gestión de inventario para asegurarse de tener suficientes existencias durante los períodos de alta demanda.Es vital hacer ingeniería inversa teniendo en cuenta el inicio de estos períodos de alta demanda y los tiempos de producción y envíos, para planificar tus pedidos y hacer acopio de stock suficiente.

3. Tomar decisiones basadas en suposición o en la intuición:

Supongamos que una tienda de electrónica asume que la demanda de televisores de pantalla plana disminuirá debido a la introducción de tecnologías nuevas. Sin embargo, la demanda de televisores de pantalla plana sigue siendo alta debido a su costo relativamente bajo en comparación con las últimas incorporaciones del sector. Si la tienda se basa en esta suposición, podría planificar inadecuadamente sus pedidos y acumular stock de un tipo de producto sin demanda y quedarse corto de aquellos productos que sí piden sus clientes conduciéndole a la peor situación de todas: sobrestock y roturas de stock al mismo tiempo. 

4. Falta de comunicación entre departamentos: 

Una tienda de ropa podría planificar una oferta en su sección de ropa de invierno para liquidar el inventario restante, pero si el departamento de compras no tiene conocimiento de esta oferta, podrían interpretarlo como un pico de demanda y decidir continuar comprando más stock de esa misma colección, lo que daría lugar a un exceso de inventario y una pérdida financiera para la tienda. Para evitar esto, es importante que los departamentos trabajen juntos y compartan información relevante para realizar una previsión precisa y coherente.

¿Cómo mejorar la precisión de tus previsiones de demanda?

Aunque prever la demanda nunca es una tarea fácil, existen diversas estrategias que pueden ayudar a las empresas a mejorar la precisión de sus pronósticos y reducir los riesgos asociados a la gestión de inventario y la planificación de la producción. En este apartado, vamos a enseñarte algunas de las formas más efectivas en las que las empresas pueden mejorar la precisión de la previsión de la demanda y garantizar que sus operaciones estén siempre un paso por delante.

1. Mejora de la calidad de los datos: 

Una gestión de stock digitalizada es el primer paso para asegurarte que tienes datos precisos de rotación. Hacer inventariado de forma frecuente y anotar transferencias entre tiendas, robos, pérdidas y descuentos.

Contar con herramientas como un medidor de personas también puede resultar de utilidad para entender, no solamente las ventas de tus tiendas sino la afluencia de las mismas y la conversión de visitante a venta de tu equipo comercial.

2. Integración de datos de diferentes fuentes: 

Por ejemplo, una tienda de  electrónica quiere mejorar la precisión de la previsión de la demanda de sus productos. Para ello, podría combinar datos internos, como historiales de ventas y datos de producción, con datos externos, como tendencias del mercado y comportamiento del consumidor. Al integrar estos datos, el negocio podría obtener una visión más completa de la demanda y mejorar la precisión de la previsión.

3. Monitorización y ajuste continuo de la previsión de la demanda: Supongamos que una tienda de deportes quiere mejorar la precisión de la previsión de la demanda de productos de temporada, como trajes de baño en verano y abrigos en invierno. Para ello, podría utilizar herramientas y técnicas de análisis para monitorizar las desviaciones de la previsión real y ajustar en consecuencia. Al hacerlo, la tienda podría mejorar la precisión de la previsión a lo largo del tiempo y mantener la demanda del mercado lo más precisa posible.

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Stockagile utiliza técnicas de análisis y aprendizaje automático para generar pronósticos precisos de la demanda y ofrece información en tiempo real sobre el rendimiento de las ventas y los niveles de inventario.

Además, Stockagile permite ajustar y refinar continuamente las previsiones a medida que se recopilan más datos y se realizan nuevas ventas, lo que puede ayudar a garantizar que los niveles de inventario estén optimizados y que los productos estén disponibles para los clientes cuando los necesiten. 

Por último, contar con un Software como Stockagile, te ayudará  a adaptar tu estrategia de compras y reposiciones a dicha demanda, mejorando la eficiencia de tu negocio.

En conclusión, la previsión de la demanda es una tarea crucial para cualquier negocio que quiera optimizar su cadena de suministro y maximizar su rentabilidad. Con tantos factores que pueden afectar la demanda, es importante que las empresas utilicen una combinación de métodos cuantitativos y cualitativos para prever con mayor precisión las tendencias futuras.

Al mismo tiempo, es importante que las empresas estén atentas a los errores comunes a la hora de realizar sus pronósticos y que trabajen en la mejora continua de la calidad de los datos y la monitorización de sus negocios para ajustar sus pronósticos en consecuencia.