El pronóstico es siempre incorrecto
El pronóstico de ventas futuras nunca será «correcto», pero pueden hacerse más precisos utilizando rangos en los pronósticos y midiendo el «error de pronóstico». Esta afirmación es cierta, pero los pronósticos ayudan a cometer menos errores.
La demanda (y oferta) del mercado de un artículo es una ‘variable continua’ que consta de múltiples variables que interactúan de manera dependiente, independiente e interdependiente, creando resultados emergentes (es decir, no los espera). Estos resultados pueden ser acumulativos: lo que parecen ser influencias menores en un pronóstico pueden volverse importantes cuando se vinculan con otros eventos pequeños. Esto asegura que un pronóstico de ventas (y otros factores de la cadena de suministro) sea incorrecto.
Si un pronóstico es incorrecto, entonces desarrollar un pronóstico periódico para un artículo con un solo número de punto muy junto a cada período es potencialmente peligroso. Esto es especialmente cierto si las personas de su organización, como los directores de ventas y los jefes de contabilidad, ven los pronósticos como «precisos».
Pronosticar un rango
Por esta razón, en lugar de un pronóstico de un solo punto, use su influencia con Ventas para proporcionar un rango que identifique pronósticos optimistas y pesimistas. Pregunte por la probabilidad de lograr cada pronóstico y una explicación que refleje la probabilidad de que ocurra el pronóstico.
Para mejorar la precisión, los pronósticos se realizan por grupo de productos o línea de productos para el país o la región de ventas y cada serie temporal de datos se puede modificar aplicando cuatro análisis al conjunto de datos: tendencia, ciclo, estacionalidad y aleatoriedad.
Dentro del sistema de Planificación de Operaciones, los pronósticos por grupo de productos o línea se multiplican por su probabilidad; es más probable que esto proporcione una indicación creíble de demandas futuras. Luego, el pronóstico se puede construir para los SKU individuales, según los porcentajes de ventas anteriores dentro del grupo o línea de productos y ponderado por las características u opciones del producto (como la ropa: acabado, tamaño, color y ajuste) y futuras promociones. El proceso ahora tiene el nombre de ‘planificación de perfil proporcional’ (PPP).
Este enfoque puede ayudar con la planificación en logística y adquisiciones. Para Logística, permite la planificación del espacio de almacén y las necesidades de transporte, que tienen en cuenta una posible mayor demanda en el futuro de capacidad externa o subcontratada a negociar.
Para Adquisiciones, los artículos requeridos con largos plazos de entrega, debido a tiempos de envío o atrasos de fabricación, se pueden pedir en el nivel de pronóstico optimista. Esto puede resultar en un exceso de inventario periódico de artículos particulares, que es preferible a estar agotado. Los artículos que son fáciles de obtener y con plazos de entrega cortos se ordenan al nivel de pronóstico pesimista. Para cubrir el potencial de alcanzar el pronóstico de ventas optimista, se elevan los pedidos provisionales (con cláusulas de cancelación), por lo que el monto de un artículo se puede aumentar con poca antelación.
Los pronósticos contienen un ‘error de previsión’
Si el pronóstico en su sistema de TI no tiene la capacidad de incorporar pronósticos de rango, use una hoja de cálculo. Independientemente de cómo se haga, los pronósticos de rango pueden mejorar la precisión del pronóstico, especialmente si también se mide el ‘error de pronóstico’ que ocurre entre el pronóstico y las ventas reales.
El término «error de pronóstico» NO es una medida de desempeño, sino un término estadístico para identificar la diferencia entre situaciones planificadas y reales. Para compensar los ‘errores’ en el pronóstico, se calcula un nivel de ‘inventario de seguridad’ (o inventario) para cada SKU.
De las diversas medidas de ‘error de pronóstico’, la referencia más común es el error de porcentaje absoluto medio (MAPE). Ésta es la diferencia entre las ventas reales y las previstas (cambie cualquier signo menos a más) y divida por las ventas reales. Luego sume los errores y divida por el número de observaciones.
¿Qué tan precisos deben ser los pronósticos? El inventario debe identificarse por categorías dentro del enfoque de clasificación de inventario ABC extendido que utiliza el ‘Coeficiente de variación’ (CoV). Esta es otra parte del enfoque analítico de la gestión de inventarios (política, planificación y control) y los pronósticos de ventas que deben implementarse en las organizaciones.
Usando la clasificación ABC extendida para el inventario, los SKU en la categoría estable de mayor venta podrían esperar un MAPE del 10 al 15 por ciento. El final de las SKU variables y de baja venta puede tener un resultado MAPE de 20 a 30 por ciento y hasta 60 por ciento. Esto se debe a más incógnitas asociadas con las ventas de un SKU y la probable presencia de sesgo en el pronóstico.
Naturalmente, existe la tentación de hacer que los números se vean mejor, especialmente si las medidas de ‘error de pronóstico’ se utilizan por razones equivocadas. Aunque los resultados pueden impresionar a la alta dirección, no se recomiendan dos enfoques:
- medir solo las previsiones a nivel de grupo de productos y
- ponderación de los errores, denominado error de porcentaje absoluto medio ponderado (WMAPE)
Una medida adicional es la señal de seguimiento, que ayuda al control de inventario a nivel de SKU. Se calcula dividiendo la variación acumulada entre las ventas previstas y reales para el número de períodos bajo revisión por la desviación estándar de las variaciones.
Para cada categoría de inventario, se establece un límite de control. Los SKU en la categoría estable de mayor venta tendrán una señal de seguimiento aceptable de hasta 4. Para las categorías de inventario más variables, se activa una revisión cuando la señal de seguimiento supera el límite de control de aproximadamente 7.0.
Un objetivo de la planificación de operaciones debe ser trabajar con Ventas para mejorar MAPE y la señal de seguimiento mediante la inversión en capacitación, mejora de procesos y sistemas.
Un libro para complementar este articulo es «Planificación de la Demanda» de Raquel da Silva