En el dinámico mercado actual, la innovación es clave para cualquier empresa que aspire a crecer y capturar mayor cuota de mercado. No sólo se trata de inventar algo completamente nuevo, sino de introducir modelos mejorados y versiones actualizadas que respondan a las cambiantes demandas de los consumidores. Sin embargo, el lanzamiento de un nuevo producto conlleva desafíos significativos, especialmente cuando se trata de pronosticar su demanda.
En este artículo, veremos cómo las empresas pueden enfrentar eficazmente estos desafíos y asegurarse de que sus nuevos productos tengan el mejor comienzo posible.
El costo de obtener pronósticos incorrectos para un nuevo producto
Lanzar un nuevo producto siempre viene acompañado de incertidumbres, especialmente cuando se trata de predecir cómo responderán los consumidores. Un pronóstico preciso es crucial; sin embargo, lograrlo puede ser desafiante. Aquí exploramos qué sucede cuando los pronósticos no son acertados y cómo impacta esto en los negocios.
Un pronóstico de demanda demasiado optimista puede llevar a la producción o compra excesiva del producto. Esto no sólo resulta en un incremento de los costes de almacenamiento, sino que también puede llevar a una depreciación del valor del producto, especialmente si es de naturaleza perecedera o sujeta a modas rápidas.
En otras palabras, tener un sobrestock puede atar capital innecesariamente, reduciendo la liquidez y aumentando la presión sobre los recursos financieros de la empresa.
Por otro lado, subestimar la demanda de un nuevo producto puede ser igualmente perjudicial. Si produces o compras menos de lo que el mercado requiere, enfrentarás una pérdida de ventas potenciales. Esto no sólo afecta los ingresos directos, sino que también puede dañar la reputación de tu marca. Los clientes insatisfechos que no pueden obtener el producto que desean a tiempo podrían optar por alternativas ofrecidas por la competencia, lo que podría resultar en una pérdida de cuota de mercado a largo plazo.
Errores más frecuentes al momento de pronosticar la demanda de un nuevo producto
Pronosticar la demanda de un nuevo producto es una tarea compleja que, si no se aborda correctamente, puede llevar a errores significativos que impacten negativamente en los resultados de la empresa.
A menudo, las empresas se apoyan demasiado en las opiniones y la experiencia de sus ejecutivos para pronosticar la demanda de nuevos productos. Si bien la intuición puede ser valiosa, depender únicamente de ella sin respaldo de datos concretos puede llevar a pronósticos altamente erróneos.
Por ello, es clave complementar la intuición con análisis de datos rigurosos y metodologías de pronóstico probadas para obtener estimaciones más precisas y fundamentadas.
Otro de los errores más frecuentes es el uso inadecuado de herramientas estadísticas. Algunas empresas que utilizan herramientas más anticuadas tienden a adivinar cuando se enfrentan a situaciones únicas, como lanzamientos de nuevos productos o promociones especiales. Este enfoque resulta en pronósticos poco fiables, que pueden traer grandes consecuencias perjudiciales para toda la empresa.
La mejor estrategia para pronosticar la demanda para el lanzamiento de un nuevo producto
Lanzar un nuevo producto siempre presenta desafíos únicos, especialmente cuando se trata de predecir cómo responderá el mercado. En sectores como la moda, donde las colecciones cambian con frecuencia, o en tecnología, donde productos innovadores vienen a reemplazar a los anteriores constantemente, estos pronósticos son muy necesarios.
Entonces, ¿cómo puedo hacer una predicción de demanda sin un histórico de demanda? Aquí es donde Valerdat toma protagonismo.
Utilización de atributos de productos para una predicción avanzada
Valerdat emplea un enfoque avanzado que va más allá de los métodos tradicionales, utilizando inteligencia artificial para analizar detalladamente los atributos de los productos, como la categoría, subcategoría, tamaño, color, y mucho más. Esta metodología permite identificar todas las similitudes con el nuevo producto, mejorando significativamente la precisión del pronóstico.
Identificación de similitudes entre los atributos
Clustering y aprendizaje automático
La plataforma de Valerdat realiza un clustering de productos con atributos similares que han sido lanzados previamente. Este agrupamiento ayuda a identificar patrones y tendencias que se aplican al nuevo producto.
Cada clúster tiene sus dinámicas de consumo y los productos de cada clúster se comportan de forma similar debido a sus similitudes. Cuando aparece un producto nuevo, tenemos que ver a qué clúster pertenece. ¿Cómo? Mediante sus atributos. Esta claro que no tenemos el histórico de ventas, pero antes de sacar un producto si que conocemos los atributos de este.
Utilizando un modelo de predicción robusto, Valerdat puede estimar la demanda de un nuevo producto basándose en cómo productos similares han sido recibidos en el mercado.
En el gráfico que se muestra a continuación, se observa cómo la predicción de un producto nuevo (representada por la línea intermitente negra) se deriva del comportamiento de ventas de productos similares, basándose en la subfamilia, familia y colección.
Ajustes dinámicos y mejora continua
Además, Valerdat ajusta continuamente sus pronósticos basándose en datos en tiempo real y aprendizajes obtenidos a medida que el producto llega al mercado.
Esto incluye la consideración de preventas y datos de lanzamientos iniciales, lo que permite refinar las proyecciones y adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda o en las condiciones del mercado.
Consideración de la canibalización
Valerdat también tiene en cuenta la canibalización potencial entre productos y cómo los lanzamientos de nuevos artículos pueden afectar a las ventas de productos existentes.
La inteligencia artificial de Valerdat evalúa cuidadosamente el impacto en los ingresos y en la participación de mercado, asegurando que se maximicen los beneficios sin sacrificar la salud del catálogo existente.
Canibalización del Producto nuevo D
Conclusión
En resumen, predecir la demanda de un nuevo producto presenta desafíos únicos, pero con las herramientas y estrategias adecuadas, se pueden minimizar los riesgos asociados.
Valerdat, con su enfoque innovador basado en inteligencia artificial, ofrece una solución robusta para anticiparse a los lanzamientos de nuevos productos. A través del análisis avanzado y el aprendizaje automático, mejora significativamente la precisión de los pronósticos. Así, Valerdat asegura que las empresas estén preparadas para enfrentar los desafíos del mercado, maximizando su rendimiento y evitando costes innecesarios.
