En un mercado en constante cambio, las empresas buscan constantemente formas de ser más sostenibles. Una de las áreas en las que se puede investigar para lograr esto es la disminución de los inventarios y la corrección de la mezcla de mercado, manteniendo al mismo tiempo una alta calidad de servicio. Para muchas empresas, una respuesta es obtener una visión más precisa de la demanda futura utilizando herramientas de previsión de la demanda.

El desafío radica en que muchas soluciones utilizan algoritmos genéricos basados en la noción de que la demanda se puede predecir de manera uniforme para todas las empresas y en todas las industrias, líneas de productos y geografías. Ya sea que esté embarcando en un nuevo proyecto de previsión o que ya tenga uno, aquí hay varios aspectos que pueden afectar los resultados.

¿Quién se beneficia de la previsión de la demanda?

Durante décadas, las empresas han construido sus cadenas de suministro enfocadas en la optimización de costos, utilizando el inventario como un amortiguador para garantizar que se cumpla el servicio al cliente. Esto puede significar que cuando se introducen herramientas de previsión, los resultados son cuestionados, especialmente por las áreas del negocio que se ven afectadas negativamente. Si no hay propiedad de la ganancia y la pérdida, para muchos llevar inventario adicional no es una preocupación, ya que el enfoque es simplemente evitar una llamada de un cliente insatisfecho por falta de suministro. La mayoría de los ejecutivos de ventas preferirían tener más stock que menos, por lo que la falta de estrategia y transparencia es uno de los problemas más comunes al introducir la previsión.

Incorporando información de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba

Dependiendo de a quién se le pregunte dentro de la empresa, es probable que la previsión esté sesgada. Una desconexión común es cuando los ejecutivos de ventas optimistas predicen el comportamiento del cliente basándose en sus ventas, pero el marketing se enfoca en lograr el retorno de la inversión de una campaña enfocada. Una previsión más analítica puede ayudar a resaltar las brechas entre los objetivos de rendimiento financiero (de arriba hacia abajo) y los planes de ventas y operativos (de abajo hacia arriba) al comienzo del ciclo de planificación. De esta manera, las señales de advertencia temprana pueden provocar acciones proactivas en caso de cualquier desconexión. Permitir que los equipos de ventas aprovechen la previsión les brinda información sobre las actividades planificadas en lugar de las previsiones generales que se centran en sus objetivos de ventas generales.

Escuchando “El Ruido”

Detalles transaccionales como las ventas, el margen bruto y la rotación de inventario son datos que, por defecto, se incluirán en una previsión. La pregunta que vale la pena explorar es qué pasa con esas gemas no transaccionales como el sentimiento del cliente, el clima o incluso eventos localizados. Estos ciertamente tendrán un impacto en los resultados y, sin visibilidad, no se pueden referenciar con precisión. ¿Cuántas reuniones se llevaron a cabo donde hubo un pico en los resultados y la previsión lo niveló sin una explicación cuantificada? Muchas herramientas de previsión progresivas están comenzando a utilizar previsiones impulsadas por el cliente que proporcionan puntos de entrada de datos para publicidad, actividades promocionales, movimientos de precios de los competidores y datos externos que incluso pueden ser ingresados por el personal, por ejemplo, en el mostrador de ventas al por menor.

El aumento de los productos hechos a medida

A medida que las tendencias de fabricación de procesos se trasladan al extranjero, hay una demanda de productos más innovadores y configurables en el mercado. Esto, a su vez, está teniendo un impacto en la importación y en las materias primas. El desafío para las organizaciones será esforzarse por tener cadenas de suministro más receptivas y ágiles. Para aquellos que manejan grandes volúmenes de artículos de alta velocidad y plazos de entrega cortos, la clave está en comprender el ciclo de vida de las materias primas para garantizar un suministro eficiente al mercado. Los entornos de ingeniería bajo pedido requieren herramientas precisas de planificación de requisitos de materiales, lo que significa que dependerán y, con suerte, incentivarán al resto de la cadena de suministro para proporcionar información crítica sobre la demanda.

Tu producto, tu mercado

Independientemente de la herramienta de previsión que utilice (o esté considerando), el desafío es asegurarse de que proporcione resultados aplicables a su producto, industria y geografías. Al igual que con la inteligencia localizada, nada distorsiona más una previsión que la generalización. Evaluar los patrones y comportamientos de los pedidos de los clientes con compensación por ciclos de productos y condiciones del mercado ayuda a resaltar cualquier anomalía en los resultados. Llevar las suposiciones directamente al mercado y obtener comentarios de los clientes asegura que el sentimiento esté en línea con la previsión. Los resultados de un período específico pueden indicar un patrón particular, pero no es hasta que esas suposiciones se prueban que se pueden considerar precisas.

Tanto si está ejecutando actualmente o evaluando una herramienta de previsión, el mejor consejo es personalizarla. No asuma que porque ha funcionado para cientos de organizaciones, se ajustará automáticamente a su negocio. Es importante recordar que las herramientas de planificación de la demanda no son soluciones en sí mismas, sino herramientas que ayudan en el proceso de planificación. Escuchar los latidos de su negocio con “oídos abiertos” todavía puede ser una de las herramientas de planificación futura más efectivas.