En un partido de fútbol, la demanda de bocadillos o bebidas puede estar condicionada por diferentes factores, como por ejemplo la hora del partido, siendo las 21h o 14h los horarios de mayor consumo dentro del estadio, la temperatura ambiental, siendo agosto el mes más caluroso de juego, o dependiendo del rival, ya que la afluencia al estadio dependerá del atractivo del partido. La predicción de la demanda consiste en entender y desarrollar un plan, lo más ajustado a la realidad posible, sobre la demanda futura. En la práctica, esto significa analizar el impacto de una variedad de variables que afectan la demanda, desde patrones históricos de demanda hasta decisiones comerciales internas e incluso factores externos, para aumentar la precisión de estas predicciones.  

Los pronósticos de demanda precisos se pueden aprovechar en todas las empresas para mejorar la toma de decisiones y los resultados en áreas como el reabastecimiento de tiendas y centros de distribución, planificación de capacidad y planificación de recursos. 

¿Por qué es tan importante la predicción de la demanda?  

Un pronóstico de la demanda muy preciso es la única forma en que predecir qué productos se necesitan para cada ubicación y canal de una tienda en un día determinado, o lo que es lo mismo, la única forma de garantizar una alta disponibilidad para los clientes mientras se mantiene un riesgo de stock mínimo.  

  Un pronóstico confiable puede respaldar las siguientes situaciones: 

  • La gestión de la capacidad.  
  • Garantizar la cantidad adecuada de personal en las tiendas y los centros de distribución. 
  • Ayudar a los compradores a gestionar las dificultades de las compras con plazos de entrega prolongados. 

Generar un pronóstico preciso es bastante simple en condiciones estables, pero todos sabemos muy bien que el mercado y los comercios son muy dinámicos y cambiantes, con muchos factores que impactan a la demanda continuamente. Los planificadores de la demanda luchan todos los días por afrontar una inmensa cantidad de variables, que incluyen: 

  • Variaciones recurrentes en la demanda de referencia (variaciones estacionales y relacionadas con los días de la semana). 
  • Decisiones comerciales internas diseñadas para captar la atención del consumidor y proporcionar una ventaja competitiva (promociones, ajustes de precios o cambios en las exhibiciones en la tienda). 
  • Factores externos (cambios en el vecindario de una tienda o situación competitiva, o incluso el clima). 

Desafíos de la previsión de la demanda  

  • Días laborables, estacionalidad y otros patrones de demanda recurrentes 

Tratar de definir la relación real entre las variables (como los días de la semana) y sus patrones de demanda asociados o el clima y el día de la semana pueden ser patrones que nos ayuden a ajustar la demanda. La venta de hielo puede generar un aumento mucho mayor de la demanda en fiestas como fin de año, o días de la semana concretos, como por ejemplo los viernes y sábados, dónde los jóvenes aprovechan y salen de fiesta.  

  • Cambios de precios, promociones y otras decisiones comerciales que afectan la demanda 

 Modelar con precisión la elasticidad del precio de un producto es una capacidad muy valiosa como parte de la previsión de promociones, así como cuando se optimizan los precios rebajados para liquidar existencias antes de un cambio de surtido o al final de una temporada. Sin embargo, la elasticidad de los precios por sí sola no capta todo el impacto de los cambios de precios.  En muchas categorías, el producto con el precio más bajo captura una parte desproporcionadamente grande de la demanda.   

La canibalización de las ventas, es el fenómeno en el que la mejora promocional de un producto provoca una reducción en las ventas de otros productos dentro de esa categoría, es bastante común y también debe tenerse en cuenta en los pronósticos.  

  • Clima, eventos locales y otros factores externos que impactan las ventas 

Los factores externos como el clima, los conciertos y juegos locales y los cambios de precios de la competencia pueden tener un impacto significativo en la demanda, pero son difíciles de considerar en los pronósticos sin un sistema que automatice una gran parte del trabajo. En un nivel alto, el impacto puede ser bastante intuitivo. En un día cálido, es probable que veas un aumento en las ventas de helados o granizados, mientras que en la temporada de lluvias aumentará la demanda de paraguas y chubasqueros, etc. 

 Sin embargo, rara vez alguien tiene tiempo para ajustar los pronósticos de helados ligeramente a la baja durante las semanas de lluvia o las olas de frío en el verano, o viceversa en las olas de calor en invierno.  

 Con esta cantidad de datos, ningún planificador humano podría tener en cuenta la gama completa de factores potenciales.  

Beneficios de una previsión de la demanda precisa  

Los pronósticos de demanda confiables forman parte de la salud de las operaciones de las empresas, ya que reducen la incertidumbre. Con un cálculo preciso de cuántos productos se venderán en un momento determinado, las empresas pueden planificar y actuar en consecuencia, reponiendo cuando sea necesario y teniendo el stock suficiente y necesario para afrontar el día a día. Los beneficios de una previsión precisa de la demanda son los siguientes:  

  • Aumento en el número de ventas. Esto se debe gracias a disponer de los productos necesarios en los momentos necesarios. 
  • Menor deterioro de los productos. En consecuencia, de una asignación de existencias precisa.   
  • Márgenes más grandes. Provocado por las rebajas optimizadas.  
  • Mayor capacidad y más confiable.  
  • Reducción de costes. La optimización en todos los ámbitos como, por ejemplo, en la distribución de los turnos del personal y de los centros logísticos puede reducir los costes.  

Debido a que los pronósticos nunca son perfectos, siempre habrá situaciones en las que los planificadores necesiten analizar un pronóstico. Los planificadores deben comprender cómo se ha producido el pronóstico y poder ajustar los cálculos utilizando su experiencia. 

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