Previsión de la demanda: Por qué el análisis predictivo es la respuesta
En este blog, verá cómo las cadenas de suministro avanzadas están aplicando el análisis predictivo para prever la demanda con mayor precisión.
La previsión de la demanda es un proceso que consiste en utilizar el análisis de datos históricos para predecir y estimar la demanda futura de un producto o servicio por parte de los clientes. Pero, si le interesa este tipo de artículo, probablemente ya esté familiarizado con él.
Este artículo no es más de lo mismo. En el artículo, pretendemos aclarar cómo se utiliza el análisis predictivo para extraer tendencias futuras de los datos, y proporcionarle información sobre cómo tomar decisiones más informadas en relación con la cadena de suministro y la gestión de existencias.
Empezaremos por repasar las normas de la previsión de la demanda (definición y ventajas). Siga leyendo para hacerse una idea de cómo las cadenas de suministro del futuro están aplicando al máximo el análisis predictivo a la previsión de la demanda.
¿Qué es la previsión de la demanda?
La previsión de la demanda es un proceso que consiste en utilizar análisis predictivos sobre datos históricos para predecir y estimar la futura demanda de un producto o servicio por parte de los clientes.
Beneficios
En el entorno digital actual, las empresas tienen acceso a una cantidad obscena de datos, pero el mero hecho de disponer de mucha información no va a suponer una ventaja competitiva. Las empresas utilizan la previsión de la demanda para tomar decisiones más informadas sobre su cadena de suministro y la gestión de existencias.
La previsión de la demanda toma esos datos y los transforma, a través del análisis predictivo, en información que orienta la toma de decisiones y puede proporcionar a las empresas:
• Más previsibilidad, tanto en los futuros movimientos del mercado como en la demanda de los clientes.
• Una gestión precisa del inventario, para acortar la distancia entre los productos y los usuarios.
• Evitar riesgos de tesorería al predecir y anticipar periodos de baja demanda.
¿Cómo funciona la previsión de la demanda? Cuantitativa frente a cualitativa
Las formas más precisas de previsión de la demanda implican tanto la previsión cuantitativa como la cualitativa. Ambas formas de previsión se basan en la capacidad de generar información a partir de diferentes fuentes de datos a lo largo de la cadena de suministro.
Los datos cualitativos pueden obtenerse de fuentes externas, como noticias, tendencias culturales y sociales o estudios de mercado y de la competencia. Los datos cualitativos también pueden recopilarse internamente a partir de las opiniones y comentarios de los clientes.
La idea es que las macrotendencias, los movimientos generales del mercado y las opiniones de los clientes no le proporcionarán cifras exactas ni suficientes datos generales para realizar un análisis cuantitativo. Sin embargo, pueden ser una fuente muy rica de información sobre cómo piensan y actúan determinadas organizaciones, industrias y personas.
Los datos cuantitativos casi siempre se recopilan internamente, desde cifras de ventas y periodos de máxima actividad comercial hasta análisis de inventarios y búsquedas. En su mayor parte, trabajará con Big Data y empleará tecnologías modernas para extraer información de estos conjuntos de datos masivos.
Estas tecnologías modernas incluyen análisis avanzados, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
La idea general es utilizar conocimientos cualitativos para ayudar a predecir futuras macrotendencias y movimientos del mercado y utilizar conocimientos cuantitativos para comprender las fluctuaciones de la demanda de su base de clientes actual en un futuro próximo con el fin de tomar decisiones más informadas con respecto a la gestión de su cadena de suministro.
¿Cómo prever la demanda con el análisis predictivo?
Desgraciadamente, no tenemos acceso a una caja negra que, por un lado, recoge las tendencias y los datos de los clientes y, por el otro, escupe información. El método que utilizan las empresas para extraer información cuantitativa y cualitativa para la previsión de la demanda es lo que se conoce como análisis predictivo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una técnica de análisis de datos que utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de escenarios futuros a partir de datos históricos. Se trata de un cálculo preciso de probabilidades basado en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Si esto empieza a sonarte muy familiar, no te preocupes, no estás teniendo un deja vu, el análisis predictivo es la columna vertebral de cualquier estrategia de previsión de la demanda exitosa.
Cuando hablábamos de generación de insight cuantitativo y cualitativo, de lo que realmente estábamos hablando era del uso de la analítica predictiva.
Pero para aprovechar adecuadamente el poder del análisis predictivo, es importante tener en cuenta los factores que afectarán a los datos que recopile sobre la demanda de los clientes. Al igual que la moda, la demanda de los clientes se mueve en ciclos. Predecir cómo y cuándo tienen lugar estos ciclos es clave para una previsión adecuada de la demanda.
¿En qué se diferencia el análisis predictivo de otros tipos de previsión de la demanda?
Cuando hablamos de previsión de la demanda, a menudo nos referimos a la analítica de la previsión. Esta forma de análisis es similar al análisis predictivo, pero tiene un inconveniente fatal.
Aunque tanto la analítica predictiva como la de previsión responden a la pregunta de «qué ocurrirá», la primera va un paso más allá para responder a «por qué ocurre». Esto puede parecer una simple diferencia que no aporta realmente ningún beneficio tangible, pero la realidad es que ofrece un gran salto adelante en precisión.
Saber por qué se va a producir un repunte de la demanda permite a los responsables de la toma de decisiones rodearse de nueva información, lo que proporciona un mayor control sobre cómo interpretan la previsión de la demanda. Los datos que se utilizan en el análisis predictivo también proceden de fuentes más diversas y actualizadas, lo que hace que las predicciones sean más oportunas y tengan menos probabilidades de cambiar con el tiempo.
Factores que influyen en el ciclo de vida de la demanda del cliente
Estacionalidad
La estacionalidad es exactamente lo que parece. Se refiere a los cambios en el volumen de pedidos a lo largo del año y coincide con un periodo de tiempo específico, que a menudo abarca un periodo de unos pocos meses. Las marcas que dependen en gran medida de la estacionalidad para sus ventas verán a menudo un gran repunte de la demanda durante su temporada alta (piense en una empresa especializada en abrigos de invierno que vende más durante los meses más fríos del año y menos en verano).
Las empresas que dependen de la demanda estacional reducen sus existencias durante los meses de menor actividad para ahorrar recursos y aumentar la producción y las operaciones en los meses previos a la temporada alta. La naturaleza cíclica de las empresas estacionales hace más atractiva la externalización de la distribución a empresas logísticas externas.
Es importante tener en cuenta la estacionalidad a la hora de utilizar análisis predictivos para asegurarse de que la información no está sesgada por lo que es, en esencia, una caída normal de las ventas.
Competencia
La competencia siempre afectará a las ventas, pero la introducción de un nuevo actor en su área de operaciones puede alejar a los clientes de sus productos y servicios. Estar atento a la nueva competencia, ya sea de una empresa que produce ofertas similares o de una solución tangente, es una parte importante del análisis predictivo.
A veces, la previsión de la demanda puede centrarse demasiado específicamente en cómo actuarán los clientes actuales en el futuro, por lo que incluir a la competencia en su análisis predictivo le proporcionará la información necesaria para responder rápidamente si alguien le roba la demanda.
Valor del ciclo de vida del cliente
Los distintos tipos de productos tienen previsiones de demanda intrínsecamente diferentes. Los artículos perecederos, por ejemplo, tendrán una demanda más recurrente, mientras que artículos como la ropa tienen periodos de tiempo más largos entre compras.
Comprender el valor del ciclo de vida del cliente (el total de compras que sus clientes realizan a lo largo de un periodo de tiempo) puede mejorar en gran medida la precisión de sus análisis predictivos en lo que respecta a la previsión de la demanda.
Conocer mejor la relación entre los clientes y sus productos puede ayudarle a impulsar los ingresos recurrentes y a determinar qué tipo de demanda puede esperar de cada cliente a lo largo del tiempo.
Geografía
Este es quizás el factor más importante a tener en cuenta cuando se utiliza el análisis predictivo para diseñar una estrategia de previsión de la demanda. La distancia entre los distintos puntos de su cadena de suministro, así como la distancia entre sus clientes y sus ofertas, es crucial para comprender dónde están sus oportunidades de crecimiento.
Amazon, por ejemplo, es famoso por haber optimizado su previsión de la demanda para optimizar las existencias en sus centros de distribución, acercando los artículos a los clientes con más probabilidades de pedirlos y ahorrando tiempo, costos de combustible y dinero.
Este es también el factor que tiene más margen de mejora, ya que puede tener un gran impacto en su cuenta de resultados.
5 pasos para empezar
1. Fijar objetivos
El objetivo de la previsión de la demanda es determinar qué, cuánto y cuándo comprarán los clientes en un periodo de tiempo determinado. La mera implantación de análisis predictivos no basta para aprovechar realmente las ventajas de la previsión de la demanda.
Determine qué áreas tienen más margen de mejora y priorice objetivos viables para esas áreas.
En este caso, tus parámetros deben centrarte en:
- Tiempo y periodo
- Tipos de productos
- Tipo de clientes
2. Recopilación y registro de datos
Para recopilar la cantidad y el tipo de datos que necesita para implementar la previsión de la demanda, tendrá que registrar información de todos los canales disponibles. Utilizar una estrategia omnicanal es una forma excelente de asegurarse de que está recopilando suficientes datos para sus modelos de análisis predictivo.
Debería recopilar datos de:
- Hora y fecha del pedido
- SKUs (Stock Keeping Units) de cada pedido
- Tasas de devolución
- Existencias antiguas y obsoletas
- Frecuencia de liquidación de existencias
- Datos de mercado
3. Limpieza de conjuntos de datos
Trabajar con grandes conjuntos de datos puede ser complicado. Su análisis sólo será tan preciso como la información que tenga a mano. Antes de soltar a los perros digitales, es importante limpiar los grandes conjuntos de datos para garantizar la precisión de la previsión de la demanda.
Asegúrese de comprobar
- La fiabilidad de sus mediciones
- La congruencia de los datos en varios canales diferentes
- Lo recientes que son los datos que está imputando
- Los sesgos invisibles en datos específicos
4. Análisis
Los patrones que se repiten constantemente son un gran indicador de tendencias que pueden utilizarse para predecir resultados futuros. Aunque la nueva información, la tecnología o la competencia pueden alterar el curso de las predicciones, la previsión de la demanda se basa en estas tendencias.
Busque patrones en:
- Estaciones
- Vacaciones
- Geografía
- Demografía
- Líneas de productos
5. Presupuestos y seguimiento
Una vez que disponga de las tendencias de previsión de la demanda, es hora de empezar a aplicarlas en la toma de decisiones. Modifique su inventario y sus líneas de producción para que estén más en sintonía con las tendencias de la demanda.
Asegúrese de hacer un seguimiento de las ventas para comprobar hasta qué punto sus previsiones han sido capaces de predecir la demanda real de los clientes. Este es quizás el paso más importante del proceso y debería utilizarse para informar sobre futuras predicciones y ajustes de sus modelos actuales de análisis predictivo.
El futuro de las cadenas de suministro modernas es predictivo
Utilizar el análisis predictivo para crear una estrategia detallada de previsión de la demanda es una forma excelente de optimizar el inventario y ofrecer a los clientes lo que necesitan cuando lo necesitan, pero es sólo una pieza del rompecabezas. La gestión de la cadena de suministro está cambiando, y el futuro de las cadenas de suministro es predictivo.
Recientemente hemos escrito un White Paper que entra en detalle sobre cómo están cambiando las cadenas de suministro y cómo deben adaptarse las empresas a la nueva realidad que coincide con estos cambios.
Si está pensando en implantar una estrategia de previsión de la demanda en su empresa, ¿por qué no se pone en contacto con uno de nuestros consultores? El análisis predictivo es una herramienta difícil de dominar, pero no tiene por qué hacerlo solo.
