Forecast de ventas: ¿Cómo proyectar a futuro la demanda de su negocio?

Culmina el 2018 y el interrogante en muchas compañías suele ser el mismo: ¿Cómo se moverá el mercado el próximo año? ¿Qué puede hacer para lograr una planificación óptima de los recursos en los meses que están por venir? ….

Pedro es Gerente de Planeamiento Comercial de una compañía multinacional de Consumo Masivo. Una de sus responsabilidades principales es determinar el objetivo de ventas más adecuado para el siguiente año. Pedro sabe que las discusiones internas de crecimiento de mercados y ventas potenciales consumen mucho tiempo y no se basan en una estimación sólida y científica de previsión de la demanda. Por el contrario, son guiadas normalmente por la intuición y la influencia informal de los jugadores clave de la organización.

A la vez, conoce muy bien la implicancia de estas proyecciones: si sobreestima la demanda incurrirá en una inmovilización de stocks que multiplicada por el costo financiero en mercados inflacionarios, afectaría severamente el P&L (utilidades y pérdidas) de la compañía. Si la subestima, incurrirá en Out-of-Stocks lo cual impactará directamente las ventas estimadas dentro de la organización.

Pedro necesita una solución que establezca una base estadística común para la discusión interna de estimación de demanda, minimice los errores de la estimación futura, e integre los inputs de las distintas áreas de la organización en una plataforma única de manera colaborativa.

Pedro necesita incorporar analíticos predictivos al proceso de negocios.

¿Desea saber cómo usando información histórica de su empresa puede anticiparse a lo que ocurrirá y planificar en base a esta premisa para obtener mejores resultados? Entonces, lo invitamos a leer…

¿Qué posibilidades hay de que ocurra un evento?

Las soluciones de analítica predictiva (Predictive Analytics) se han convertido en la herramienta perfecta para ayudar a las empresas a responder este interrogante, ya que utilizan datos de ventas, variables del contexto que determinan la demanda y comportamientos del shopper (que con anterioridad fueron recolectados) para prever lo que ocurrirá a futuro e incidir directa y positivamente en su planificación.

La analítica predictiva ayuda a:

• Sustentar el proceso interno de la estimación de demanda sobre una base científica que sea comprensible de entender para tomar mejores decisiones.  
• Mejorar la precisión de las estimaciones y evitar errores de sobre stock que resultan en costos financieros elevados con la posibilidad de que la mercancía o el servicio no se logre vender.  
• Integrar la información que manejan distintos departamentos de la compañía en una plataforma colaborativa única que muestre un escenario consolidado de la situación actual y futura de la organización.

Todo esto implica la aplicación de diversas técnicas sobre la información recolectada, incluyendo:

• El análisis estadístico
• La minería de datos
• Machine learning (algoritmos de aprendizaje automático)
• El análisis de texto
• La integración con big data

El objetivo final es obtener patrones en los datos que sirvan no solamente para predecir resultados futuros de ventas, sino también para:

• Comprender mejor a sus clientes
• Segmentar ofertas, adaptarlas según necesidades del consumidor y ofrecerlas en el momento adecuado
• Adquirir nuevos usuarios, retenerlos y aumentar su fidelidad con la empresa.

Variables enriquecidas con Big Data

La analítica predictiva ha crecido potencialmente con la aparición del Big Data, ya que permite a las empresas acumular mayor número de datos a un costo razonable para posteriormente identificar riesgos y oportunidades implícitas antes de que puedan ocurrir.

Es importante señalar que, una vez recolectados los datos, el método para la predicción de la demanda no es el mismo para todos los productos. Por ello, la solución de analítica predictiva debe ofrecer una variedad de modelos estadísticos que permitan proyectar a futuro con mínimas posibilidades de error.

La analítica predictiva se ha difundido a tal punto que hoy es utilizada en distintos sectores, incluyendo banca, seguros, marketing, manufactura, cuidado de la salud e inclusive gobiernos para tomar decisiones basadas en datos e intentar descubrir ¿Qué quieren sus clientes? y ¿Cómo pueden hacerle frente a una competencia cada vez mayor?

Previsiones sustentadas: decisiones bien tomadas

KMG Predictive Sales Forecasting es una solución para ayudarle a mejorar la proyección de sus ventas y así evitar quiebres de stock (que se traduce en pérdidas de ventas) o sobre stock en los almacenes.

Contamos con más de 10 modelos estadísticos para adaptarnos a productos y necesidades específicas del cliente.

Entendemos el comportamiento y performance de sus promociones lo cual nos permite proyectar la demanda del futuro calendario de promociones.La solución ayuda a establecer el precio óptimo de mercado. Contamos con modelos de elasticidad cruzada que permiten determinar el impacto en sus ventas de acuerdo a las variaciones de precios de los competidores y poder maximizar el ingreso en función del precio de la competencia.

Se trata de proyectos sencillos, de corto plazo de implementación y que no requieren una gran inversión.  

En alianza con Compass LA, logramos sustentar el proceso interno de la estimación de demanda sobre una base científica que sea comprensible de entender para tomar mejores decisiones.   

¿Quiere mayor información sobre Predictive Sales Forecasting? Contáctenos.