La necesidad de pronosticar la demanda

Existen diferentes técnicas para predecir las ventas de un producto o servicio. Al hacer uso de ellas, deben considerarse una serie de variables internos y externos de la empresa.
Todas las empresas intentan pronosticar la cantidad de demanda de sus productos para en base a ello definir la cantidad de stock en sus almacenes. De ese modo, en la parte comercial, corren menos riesgo de quedarse con stock no vendido que deberán seguir manteniendo y muy probablemente se convertirá en obsoleto, o, en el otro extremo, de no disponer del suficiente inventario para satisfacer la demanda de los clientes.
Además, tener un estimado y confiable de la demanda les ayudará a mejorar la gestión del inventario, optimizar el almacenamiento y las actividades al interior de los centros de distribución, aspectos que a la larga determinan el éxito del proceso logístico.
Pese a que la naturaleza incierta del futuro impide lograr una estimación exacta, no obstante, existen métodos de predicción que intentan prever la demanda lo más fiable y cercana posible.  Incluso, el apoyo de tecnologías como el big data y el business intellenge están contribuyendo de manera exitosa a esta mayor confiabilidad del pronóstico.
La estimación, previsión o pronóstico de demanda también la conocemos bajo el concepto de forecast de demanda o ventas. En resumen, en logística, el forecast es la estimación de la demanda o venta futura para un producto concreto o servicio en un determinado tiempo, usando inputs, ratios históricos, estimaciones de marketing y otras informaciones, a través de diferentes técnicas de previsión.
Existe diferentes métodos o técnicas de forecast, desde los más simples e intuitivos que proyectan la demanda en el corto plazo, hasta los más complejos, que proyectan o estiman la demanda en el mediano y/o largo plazo, utilizando sofisticados sistemas informáticos para su cálculo.
Métodos de forecast
En una primera clasificación, podemos identificar dos métodos de forecast: los subjetivos y los objetivos. Los métodos subjetivos de previsión están basados en un juicio a priori sobre el comportamiento de la demanda apoyado por la experiencia personal y el conocimiento del mercado.
Entre los métodos o técnicas de esta clase se encuentran la Investigación del comportamiento de compras (vía cuestionario), Opinión de detallistas, Opinión de vendedores, Técnicas Delphi.
De otro lado, los métodos objetivos de previsión o de extrapolación no se basan en “lo que se dice” sino “en lo que se ha hecho”. Además, son el resultado de una proyección matemáticamente corregida de datos históricos de la venta. Existen múltiples técnicas de previsión de datos de este tipo, que van desde la simple Media Móvil, hasta sistemas sofisticados Econométricos y de Regresión Múltiple, modelos Arima, Box-Jenkin, etc.
Factores al estimar
La cantidad demandada de productos es determinada por diversos factores o variables, que pueden ser internos o externos a la empresa, y los cuales deben ser considerados al momento de pronosticar la demanda.
Entre ellos están el tener información acerca de los competidores y proveedores que actúan en el mismo mercado, de los clientes y de los consumidores finales, así como datos de precios de ventas, demanda no satisfecha, datos históricos de ventas, estacionalidades, promociones, campañas, estimaciones de marketing, etc. Además, otro factor importante es obtener y agregar información fidedigna a través de procesos y tecnologías adecuadas que alimenten la estimación de la demanda.
Algunas recomendaciones
Al realizar esta tarea, se aconseja no utilizar un solo método de pronóstico sino dos o más técnicas que se complementen y compartan las características de elección de datos y variables; además, es recomendable mezclar los métodos basados en estadísticas con la experiencia y el know how de la empresa. Asimismo, hay para cada sector un método más adecuado que otro.
También, hay que tomar en cuenta que la demanda no siempre es constante. En ocasiones presenta fluctuaciones que responden a factores que escapan de cualquier análisis, atribuyéndole un alto grado de exposición a la incertidumbre.
Cuando un artículo tiene demanda inelástica podrá identificarse con mayor facilidad entre sus componentes factores aleatorios, de tendencia y estacionales, favoreciendo al margen de asertividad al no ser tan sensibles a las variaciones del mercado destacando por su bajo grado de complejidad en la proyección.
Si el pronóstico se hace de forma descuidada ocasionará una mala definición de objetivos que harán a la administración de la demanda, y a muchas otras funciones del negocio, desperdiciar recursos y esfuerzos en la consecución de metas inalcanzables