En el vertiginoso mundo de la cadena de suministro, donde la única constante es el cambio, la capacidad de anticipar y adaptarse a las fluctuaciones en la demanda se ha convertido en un elemento crucial para el éxito empresarial. Es por ello que dominar la previsión de la demanda no solo es un desafío, sino una verdadera necesidad.
En este artículo, nos sumergiremos en el fascinante mundo de la mejora de la previsión de la demanda, desentrañando estrategias innovadoras y herramientas de vanguardia que están revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro.
Importancia de la previsión de la demanda
En su esencia, la previsión de la demanda se trata de una estimación informada sobre cuánto se venderá de un producto o servicio en un período determinado, fundamentada en un análisis minucioso de datos históricos y tendencias del mercado.
Es crucial diferenciar la previsión de la demanda (demand forecasting) de la planificación de la demanda (demand planning), ya que aunque la primera se encarga de predecir cuánto se venderá de cada producto, la segunda transforma esos resultados en una estrategia tangible.
Por ejemplo, el algoritmo puede pronosticar que se venderán 20 unidades del producto A y 50 unidades del producto B, pero es la planificación de la demanda, que teniendo en cuenta también los objetivos empresariales, convertirá estos números en decisiones operativas y estratégicas concretas.
La previsión de la demanda adquiere una importancia monumental en la gestión empresarial, ya que sirve como cimiento para la toma de decisiones más inteligentes en la planificación de la producción, la gestión de inventarios y las operaciones de la cadena de suministro en su conjunto. Los estudios indican que las empresas que cuentan con una sólida demand forecasting logran tomar las mejores decisiones y por ende obtener mejores resultados.
En pocas palabras, todas las estrategias y planes operativos son afectados por la previsión de la demanda, consolidándose como un pilar fundamental para el éxito empresarial.
Ventajas de la previsión de la demanda
A continuación, encontrarás algunas de las principales ventajas que el demand forecasting tiene para ofrecer. Aquí podrás confirmar cómo anticiparse al futuro se traduce directamente en un crecimiento sólido y sostenible para tu empresa.
Optimización de la Gestión de Stock
Al prever con precisión las futuras necesidades del mercado, las empresas pueden ajustar sus niveles de inventario de manera más precisa, evitando excedentes innecesarios o, por el contrario, escasez que pueda llevar a una rotura de stock. Esto no sólo preserva la satisfacción del cliente, sino que también evita la pérdida de ventas y protege la reputación de la marca.
La previsión acertada se convierte así en la clave para mantener un stock óptimo y rentable, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo los costes asociados.
Minimiza Costes
El demand forecasting no sólo se trata de anticipar la demanda, sino también de administrar recursos de manera eficiente.
Al prever con precisión, las empresas pueden evitar gastos innecesarios asociados con comprar en exceso, gastos de almacenamiento por tener inventario no vendido y por ende, evitar tener capital inmovilizado.
Mejora de la Gestión de la Cadena de Suministro
Una previsión precisa de la demanda actúa como un catalizador para la mejora continua de la gestión de la cadena de suministro. Cuando se comprenden las necesidades del mercado, las empresas pueden ajustar sus procesos de producción y distribución de manera más efectiva, reduciendo los tiempos de entrega y mejorando la eficiencia en toda la cadena.
Esto no solo impacta positivamente en la rentabilidad, sino que también fortalece la posición competitiva de la empresa.
Mejora de la Gestión de Riesgos
La incertidumbre es inherente a cualquier operación empresarial, pero una sólida demand forecasting permite a las empresas gestionar y mitigar riesgos de manera más efectiva. Al comprender las fluctuaciones del mercado, las empresas pueden anticipar posibles desafíos, ajustar sus estrategias y tomar medidas preventivas.
La previsión de la demanda se convierte así en una herramienta estratégica para la gestión proactiva de riesgos.
Mejor Servicio al Cliente
Finalmente, esta previsión contribuye directamente a ofrecer un mejor servicio al cliente. Al garantizar la disponibilidad de productos cuándo y dónde los clientes los necesitan, se fortalece la relación con el cliente y se fomenta la lealtad.
La capacidad de cumplir consistentemente con las expectativas del cliente se convierte en un diferenciador clave en el mercado competitivo en el que nos encontramos.
Estrategias para mejorar la previsión de la demanda
La clave para una previsión de la demanda efectiva no sólo reside en comprender el pasado y el presente, sino también en adoptar estrategias dinámicas que preparen a las empresas para un futuro lleno de incertidumbre.
En esta sección, exploraremos detalladamente las estrategias claves diseñadas para mejorar la previsión de la demanda en la cadena de suministro.
1. Incorporación de Variables Exógenas: Observando el Entorno
La demanda no existe en un vacío, está moldeada por su entorno y todo tipo de factores externos, como por ejemplo: estacionalidad, tendencias del mercado, actividades de competidores, condiciones meteorológicas, cambios de precios, campañas de marketing, entre otros.
Estos elementos, a menudo pasados por alto, son esenciales para una comprensión completa de la demanda. Por lo tanto, para mejorar la previsión de la demanda los algoritmos que se utilicen tienen que ser capaces de analizar y adaptarse a estas variables exógenas en constante cambio.
En contraste con estos algoritmos avanzados que incorporan variables exógenas, están los algoritmos ciegos, que no toman en cuenta estos elementos cruciales y corren el riesgo de ofrecer pronósticos inexactos y limitados. Imagina depender de un algoritmo que sólo examina datos históricos internos, ignorando influencias externas como la estacionalidad, las estrategias de competidores o los cambios en las condiciones del mercado.
Este enfoque, sin dudas, conducirá a decisiones erróneas en la producción, inventario y estrategias de marketing, generando costes innecesarios y perdiendo oportunidades valiosas.
En pocas palabras, para mejorar la previsión tienes que utilizar algoritmos avanzados y de última generación que adopten una perspectiva más amplia, y tengan la capacidad de anticipar y responder frente a las variables del entorno que, a fin de cuentas, definen la demanda.
Considerando factores internos para una mejor previsión de la demanda
Para conseguir una mejora en la previsión de la demanda, como hemos visto los algoritmos tienen que tener la capacidad de incorporar variables exógenas, pero esto no es todo. También, tienen que ser capaces de incorporar variables internas que pueden afectar la demanda.
Aquí es donde entran en juego dos conceptos claves: crosselling y canibalización. El primero implica la capacidad de anticipar cómo la demanda de un producto puede influir en la demanda de otro, permitiendo estrategias más alineadas y complementarias. En contraste, la canibalización prevé cómo la introducción de un nuevo producto podría afectar las ventas de uno existente.
Estos algoritmos integradores no solo ofrecen una visión más completa de la demanda, sino que también permiten tomar estrategias más precisas y adaptativas, llevando la previsión de la demanda a un nivel superior de sofisticación y eficacia.
2. Predicción Probabilística: Abrazando la Incertidumbre
En el complejo mundo de la previsión de la demanda, la certeza total es una ilusión inalcanzable. Aceptar la naturaleza incierta de las predicciones es el primer paso hacia estrategias más robustas. Si bien es imposible acertar con un 100% de fiabilidad lo que se venderá, la clave está en entender y manejar bien esa incertidumbre.
Los sistemas más potentes, aquellos que verdaderamente mejoran la previsión, son los que no temen aceptar y abrazar la incertidumbre.
En este contexto, los modelos de predicción probabilística ofrecen una visión más completa y realista del futuro, ya que te permiten entender muy bien qué es lo que va a ocurrir con mayor probabilidad, pero no se quedan sólo ahí, también son capaces de mostrarte qué otros escenarios pueden surgir con sus respectivas probabilidades.
Contrastando con la flexibilidad de los modelos de predicción probabilísticos, aquellos que no adoptan este enfoque enfrentan limitaciones significativas. Los modelos estáticos, al ignorar la naturaleza incierta de la demanda, a menudo ofrecen perspectivas demasiado rígidas y simplificadas del futuro.
Como estos modelos se centran únicamente en un escenario fijo, no capturan la complejidad de las variaciones posibles, dejando a las empresas vulnerable a cambios no anticipados.
En resumen, la mejor estrategia es dejar de temer a la incertidumbre y convertirla en un aliado para una toma de decisiones más informada y una mayor capacidad de adaptabilidad.
3. Human-in-the-loop: Entre la Tecnología y la Experiencia
En el dinámico mundo de la previsión de la demanda, la integración de «Human-in-the-loop» emerge como un enfoque innovador que puede potenciar significativamente los resultados obtenidos.
Este enfoque implica sistemas que aprenden de manera activa a través del feedback humano, incorporando conocimientos especializados y ajustes contextuales que podrían pasar desapercibidos para los algoritmos solos.
En este caso, se aprovecha la riqueza de la experiencia humana y su capacidad para comprender matices que escapan a los datos puramente cuantitativos. La colaboración armoniosa entre la inteligencia humana y la tecnología crea una retroalimentación, que permite a los algoritmos producir resultados más precisos y adaptativos.
4. Dominando el Futuro con Valerdat: Elevando la Previsión
En el vertiginoso universo de la cadena de suministro, donde la incertidumbre se encuentra en cada esquina, Valerdat se erige como el líder de la previsión de la demanda. Sus algoritmos, respaldados por la inteligencia artificial más avanzada, le permiten no sólo anticipar la demanda, sino comprenderla en su totalidad.
La capacidad de leer el entorno con precisión es la base sobre la cual se alza el liderazgo de la previsión de Valerdat. En Valerdat comprendemos la importancia de incluir todas las variables exógenas y variables internas que puedan modificar el entorno y afectar así a la demanda.
Además, Valerdat no le teme a la incertidumbre, por el contrario, la abraza. Sus modelos avanzados no sólo ofrecen una visión detallada de lo que probablemente ocurrirá, sino que también exploran diferentes escenarios, preparando a las empresas para cualquier eventualidad.
En pocas palabras, Valerdat no solo mejora el juego, lo redefine. Su capacidad para anticipar, adaptarse y convertir la incertidumbre en oportunidad establece un estándar incomparable en el arte de la previsión. Cuando eliges Valerdat, eliges la certeza en un mundo incierto, el control en la turbulencia y, sobre todo, la confianza en el futuro.