Métodos estadísticos de previsión de ventas

Existen varios métodos de pronóstico estadístico diseñados para su uso con productos de movimiento lento, introducciones de nuevos productos, productos maduros estables y productos con una demanda errática. Determinar qué método de pronóstico estadístico funciona mejor para un producto a menudo se reduce a prueba y error. Debido a la confusión que rodea al método (s) a utilizar, algunas compañías traen expertos en pronósticos para ayudar a analizar los datos y determinar dónde comenzar el proceso de pronóstico.

Lo esencial

Cuando una empresa utiliza técnicas estadísticas de previsión de ventas, utiliza sus datos históricos de ventas o de demanda para intentar predecir ventas futuras. Debido a las complejas fórmulas matemáticas utilizadas para crear el pronóstico, la mayoría de las compañías confían en software avanzado para realizar esta tarea. Cada tipo de demanda requiere un método estadístico diferente para predecir mejor el pronóstico futuro.

Modelos estacionales

Existen varios métodos de pronóstico estacional. Los métodos de pronóstico estacional, como los modelos de suavizado exponencial Box Jenkins, Census X-11, Descomposición y Holt Winters, utilizan el componente estacional de un perfil de demanda de productos como un insumo importante para determinar el pronóstico futuro. La estacionalidad representa una tendencia que se repite durante periodos específicos. Por ejemplo, las mesas del comedor exhiben una alta demanda estacional en los meses previos al Día de Acción de Gracias y Navidad.

Modelos simples

Las empresas que no tienen software de pronóstico avanzado a menudo se basan en modelos de pronóstico simples administrados en una hoja de cálculo. Algunos de estos métodos incluyen el suavizado exponencial doble de Holt; suavizado exponencial adaptativo, promedio móvil ponderado y el método de promedio móvil muy común. Aunque es un modelo fácil de usar, el método de promedio móvil no alerta a una empresa sobre las tendencias futuras en los datos de un producto. La media móvil solo muestra tendencias ya formadas. Cada vez que se agrega un nuevo período a la fórmula del promedio móvil, se elimina el último período, por lo que toda la serie de tiempo "avanza" un período.

Nuevos modelos de productos

La previsión de nuevos productos sigue siendo una de las tareas de previsión más difíciles disponibles. El pronóstico de nuevos productos requiere aportaciones de fuentes generadas por computadora y por humanos Los nuevos métodos de pronóstico de productos, como la curva de Gompertz y la curva de Probit, buscan gestionar el alto período de incremento asociado con la introducción de un nuevo producto. Estos métodos también funcionan para madurar productos que se aproximan al final de su ciclo de vida.

Modelos de movimiento lento

Los productos que muestran una demanda que se mueve lentamente o tienen una demanda esporádica requieren un tipo específico de modelo de pronóstico estadístico. El modelo intermitente de Croston funciona para productos con demanda errática. Los productos con demanda errática no exhiben un componente estacional; en cambio, un gráfico dibujado de los atributos de la demanda de productos muestra picos y períodos planos en puntos intermitentes a lo largo de la serie temporal. El objetivo del modelo de Croston es proporcionar un valor de stock de seguridad en lugar de un valor de pronóstico. El valor del inventario de seguridad permite suficientes inventarios para cubrir las necesidades.