El forecast accuracy, o precisión del pronóstico de la demanda, es una métrica especialmente útil en el dinámico entorno actual de las cadenas de suministro, donde los cambios son constantes y adaptarse es la clave.
Por eso, en este artículo veremos qué es el forecast accuracy, desvelando su importancia y cómo su mejora puede impulsar significativamente los resultados de cualquier empresa.
¿Qué es forecast accuracy?
El significado de forecast accuracy, o precisión del pronóstico, se centra en la exactitud con la que las predicciones sobre demanda se alinean con los resultados reales. Esta métrica se expresa usualmente en porcentaje, comparando las cifras pronosticadas contra los datos reales obtenidos.
Una alta precisión en los pronósticos implica que las previsiones estuvieron muy cercanas a lo que realmente ocurrió, permitiendo a las empresas una mejor gestión de recursos y optimización de costes.
El forecast accuracy no solo ayuda a evaluar la efectividad de los métodos de pronóstico utilizados, sino que también influye directamente en la capacidad de una empresa para responder de manera eficiente a las demandas del mercado. Al tener un panorama claro de qué tan precisos son sus pronósticos, las organizaciones pueden ajustar sus estrategias de producción y compra para evitar tanto el exceso como la falta de inventario.
Determinar el nivel de precisión deseado es un desafío en sí mismo. Mientras que un pronóstico con 100% de precisión es ideal, alcanzar este nivel es prácticamente imposible y podría no ser económicamente viable.
En cambio, establecer un umbral de precisión aceptable depende en gran medida del tipo de producto, la volatilidad del mercado y las especificidades del sector en el que opera la empresa. Por ejemplo, en industrias con alta variabilidad en la demanda, un forecast accuracy del 75% podría ser un objetivo ambicioso pero realista.
Por lo tanto, la precisión del pronóstico no se trata solo de alcanzar un número perfecto, sino de comprender los niveles de exactitud que son tanto alcanzables como útiles para la planificación y la estrategia empresarial. Identificar y entender estos umbrales permite a las empresas adaptarse con agilidad y asegurar que están utilizando sus recursos de manera óptima, reduciendo costes y mejorando el servicio al cliente.
¿Por qué es importante el forecast accuracy en la cadena de suministro?
El forecast accuracy es vital para la gestión efectiva de la cadena de suministro, influyendo directamente en varios aspectos cruciales:
- Mejora en la gestión del inventario: Con pronósticos precisos, las empresas pueden mantener niveles de inventario óptimos, evitando excesos costosos o escasez que pueda interrumpir las operaciones.
- Optimización del servicio al cliente: Un forecast acertado asegura la disponibilidad de productos, incrementando la satisfacción del cliente y fortaleciendo la lealtad y confianza hacia la marca.
- Eficiencia operativa: La precisión en los pronósticos permite planificar con mayor exactitud la producción, logística, y compras reduciendo costes operativos y maximizando el uso de recursos.
- Reducción de stock outs: Prever adecuadamente las necesidades futuras ayuda a ajustar los niveles de stock para evitar la falta de productos, manteniendo la continuidad del negocio.
- Gestión presupuestaria efectiva: Un buen forecast permite a las empresas planificar sus finanzas con más precisión, asignando recursos de manera eficiente para enfrentar la demanda futura.
Estos beneficios subrayan la importancia de una predicción precisa en la cadena de suministro, no sólo para mantener la operatividad sino para mejorar la rentabilidad y eficiencia en un mercado competitivo.
Estrategias claves para mejorar el forecast accuracy o la precisión del pronóstico de la demanda
En un entorno empresarial cada vez más guiado por datos, la precisión en los pronósticos de demanda es crucial para optimizar la cadena de suministro y las compras. Pero, ¿cómo se puede mejorar esta precisión? A continuación, exploramos estrategias clave que cualquier empresa puede implementar para afinar sus predicciones y tomar decisiones más informadas.
Mejorar la calidad de los datos
La precisión del pronóstico comienza con la calidad de los datos utilizados. Datos precisos, actualizados y bien estructurados son esenciales para realizar análisis confiables.
En muchos casos, los datos se encuentran desorganizados y dispersos a través de múltiples sistemas, lo que requiere una estrategia sólida para su recolección y limpieza. Implementar procesos para verificar la integridad de los datos y limpiarlos con outlayers puede mejorar significativamente la calidad de los pronósticos.
Además, también es importante definir procedimientos claros para la entrada de datos, asegurando que toda la información relevante se registre de manera sistemática y uniforme. Esto no solo ayuda a mantener la consistencia a lo largo del tiempo sino que también minimiza los errores humanos que podrían distorsionar los análisis.
Usar modelos matemáticos avanzados
No todos los modelos de predicción de la demanda son iguales y elegir el modelo matemático correcto es clave para obtener los resultados deseados. Los modelos avanzados pueden detectar patrones complejos y adaptarse a cambios en las tendencias mucho mejor que los modelos más básicos.
Este tipo de modelos unen herramientas estadísticas avanzadas con algoritmos que aprenden a abstraer la información del contexto del problema real. Además, los modelos avanzados consideran múltiples variables simultáneamente, lo que les permite detectar efectos como los de canibalismo entre productos o las promociones cruzadas. Por todo ello estos modelos avanzados ofrecen una visión más completa y son fundamentales para planificar de manera efectiva.
Usar modelos probabilísticos
Los modelos probabilísticos son ideales para manejar la incertidumbre del mercado. A diferencia de los modelos que predicen un único resultado, los modelos probabilísticos evalúan una variedad de posibles futuros y asignan a cada uno una probabilidad de ocurrencia.
Esto permite a las empresas prepararse para diversos escenarios, mejorando su capacidad de respuesta frente a cambios imprevistos.
En otras palabras, estos modelos permiten a las empresas desarrollar planes que consideran tanto los resultados más probables como los menos probables, ayudando a balancear riesgo y oportunidad. De esta manera, las empresas pueden crear estrategias más robustas y resilientes que se adapten dinámicamente a las condiciones del mercado.
Incorporar variables exógenas
Las variables exógenas son factores externos que afectan la demanda, como por ejemplo: estacionalidad, tendencias del mercado, actividades de competidores, condiciones meteorológicas, cambios de precios, campañas de marketing, entre otros.
Cuando se incluyen estas variables que van más allá de los datos internos, las predicciones se vuelven más precisas y ajustadas a la realidad del mercado. Esto permite a las empresas anticipar cambios y adaptar sus estrategias de manera proactiva, mejorando la precisión de sus pronósticos de demanda.
Datos en tiempo real
La incorporación de datos en tiempo real es fundamental para transformar la planificación de la demanda de un proceso estático a uno dinámico. Al integrar información actualizada constantemente, las organizaciones pueden ajustar sus estrategias de pronóstico, respondiendo a cambios en el mercado o en el comportamiento del consumidor con una agilidad sin precedentes.
En pocas palabras, esta mejora permite una reacción rápida a las desviaciones respecto a las previsiones iniciales, minimizando riesgos y aprovechando oportunidades al momento que surgen.
Human in the loop
Aunque las herramientas automáticas son poderosas para manejar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos, la intuición y el conocimiento específico del sector que aportan los humanos son insustituibles, especialmente en situaciones atípicas o cuando los datos son ambiguos.
El papel de los profesionales en este contexto es supervisar, guiar y corregir. Esto no solo mejora la precisión de los pronósticos sino que también aumenta la confianza en los sistemas automatizados, fomentando una sinergia entre tecnología y experiencia humana que es clave para la planificación de la demanda efectiva.
Conclusión
En conclusión, a medida que las empresas buscan adaptarse a un mercado cada vez más volátil y competitivo, la precisión en los pronósticos de demanda toma cada vez más protagonismo. Implementar estrategias como la mejora de la calidad de datos, el uso de modelos matemáticos avanzados, y la integración de variables exógenas y datos en tiempo real son fundamentales para alcanzar una alta precisión en los pronósticos.
En Valerdat, reconocemos la importancia de estas estrategias y las hemos integrado en nuestro sistema para mejorar la planificación de la demanda y ofrecer órdenes de compra perfectas.
Nuestro enfoque permite a las empresas no solo responder a las condiciones actuales del mercado con agilidad, sino también anticiparse a futuros cambios, asegurando que cada decisión de compra sea lo más informada y estratégicamente alineada posible.
