Pronóstico de producción: cómo satisfacer mejor la demanda del cliente
Publicado: 2022-06-25La previsión de producción es parte integral del éxito de su marca directa al consumidor (DTC).
La previsión eficaz de la producción agiliza la gestión de inventario y simplifica la planificación de la producción, pero al mismo tiempo mejora la satisfacción del cliente.
Siga leyendo para obtener más información sobre la importancia de la previsión de producción y familiarícese con todos los diferentes métodos de previsión entre los que puede elegir su marca.
¿Qué es la previsión de producción?
El pronóstico de producción es el proceso de estimar la demanda futura de productos minoristas, así como los recursos necesarios para fabricar esos productos.
Por lo general, estos recursos incluyen mano de obra, dinero, maquinaria y materias primas.
La previsión de producción ayuda a las marcas basadas en productos a mantener niveles óptimos de inventario. De esa manera, pueden mantener contentos a los clientes y aumentar su rentabilidad general.
¿Cómo exactamente? Cuando se hace correctamente, la previsión de producción le ayuda a realizar estimaciones más precisas de la demanda futura. De esa manera, puede sentirse seguro al enviar órdenes de compra (PO) para lo que necesita para satisfacer la demanda y evitar la escasez o el exceso de existencias.
Una previsión adecuada puede:
- Mejorar la eficiencia en cada etapa de la cadena de suministro
- Prevenir situaciones de falta de existencias y, posteriormente, pérdidas de ventas
- Logre cantidades óptimas de pedidos que ahorren dinero a su marca
- Deleite a los clientes con una selección consistente de productos
- Mantenga el flujo de efectivo en una trayectoria ascendente constante
Cada uno de estos beneficios juega un papel en el éxito de su empresa. ¿Pero el mayor beneficio de todos? La previsión de producción hace que su marca sea mucho más resistente frente a las incertidumbres a lo largo de su cadena de suministro de comercio electrónico.
La previsión de producción es más importante que nunca
En estos días, la previsión de la producción es más importante que nunca, especialmente a la luz de los desafíos actuales de la cadena de suministro y las crecientes expectativas de los clientes.
Tome la escasez de fórmula para bebés de 2022, por ejemplo. La mayoría de las fórmulas no han estado disponibles durante meses. Pero eso no significa que no hubiera demanda de estos productos agotados (la hubo).
Con la introducción de ByHeart, la cuarta fórmula infantil aprobada por la FDA en los EE. UU., se espera que la escasez esté llegando a su fin. Los pronósticos precisos permitirán a los minoristas afectados eludir los problemas de la cadena de suministro causados por la escasez, como los plazos de entrega prolongados y el exceso de inventario.
Pero para hacer esto, los pronósticos de los minoristas deben tener en cuenta la demanda que no pudieron satisfacer además de la fórmula infantil que vendieron.
Esta escasez en todo el país no es un caso atípico después de la pandemia de COVID-19. Muchas industrias enfrentan desafíos similares en la cadena de suministro (¿recuerdan cuando no había papel higiénico?).
Afortunadamente, una previsión de producción adecuada puede ayudar a las marcas a superar estos desafíos (sin tener un exceso de existencias de seguridad) y, al mismo tiempo, hacer que la marca sea más resistente frente a futuras interrupciones.
Los 3 tipos principales de previsión de producción
Los 3 tipos principales de pronósticos de producción son pronósticos cualitativos, modelos causales y análisis de series de tiempo.
Pronóstico cualitativo
El pronóstico cualitativo se usa cuando los datos históricos son escasos o inexistentes, por ejemplo, cuando se lanza una nueva marca o producto.
Sin estos datos, los gerentes de producción tienen que usar su mejor juicio. Alternativamente, pueden apoyarse en datos cualitativos de sus clientes y equipos de ventas internos obtenidos a través de encuestas, sondeos y otros métodos similares.
Al encuestar a sus clientes, puede obtener información a la que no se puede acceder desde los datos de ventas estáticos, como información que evalúa la satisfacción con su marca o mide el interés en un nuevo lanzamiento.
Encuestar a su equipo de ventas también puede ayudarlo a predecir qué tan bien se venderá un nuevo producto. De esta manera, puede crear pronósticos de producción para satisfacer adecuadamente esta demanda.
Una vez que haya recopilado información cualitativa, puede convertirla en estimaciones cuantitativas para sus productos terminados y materias primas. Esto hace que el pronóstico cualitativo sea relativamente preciso, aunque inicialmente se basó en opiniones y juicios subjetivos.
| Cuándo usar métodos de pronóstico cualitativos: | Los minoristas pueden implementar herramientas de pronóstico cualitativo cuando no tienen datos históricos en los que apoyarse. Este modelo de pronóstico lo utilizan con mayor frecuencia las marcas que están comenzando o aquellas que se están preparando para lanzar un nuevo producto o línea de productos. |
Modelado causal
El modelado causal es cuando las marcas intentan pronosticar eventos futuros dentro del mercado minorista.
Estas predicciones consideran variables que a menudo influyen en el movimiento del producto y las tendencias del mercado, como la disponibilidad de inventario y las preferencias de los consumidores.
La idea detrás del modelo causal es determinar el impacto que tendrán esas variables en la demanda real y su capacidad para cumplir con los pedidos.
Por ejemplo, ¿la falta de disponibilidad de inventario provocará retrasos en el cumplimiento de las ventas minoristas? ¿O cierto producto se volverá viral en las redes sociales, provocando un aumento en la demanda?
En términos generales, el modelado causal comienza con una evaluación del mercado en su estado actual, incluida la ubicación de su empresa en comparación con sus competidores.
A partir de ahí, deberá identificar todas las variables que pueden influir en la dirección en la que podría moverse el mercado. Nuevamente, esto incluye cosas como:
- Comportamientos y preferencias del comprador.
- El flujo de su cadena de suministro
- Si los productos y materiales están fácilmente disponibles
Una vez que tenga una buena idea de lo que sucederá con el mercado más grande, puede aplicar esas variables a sus estimaciones de pronóstico.
A menudo, el modelado causal analiza las consideraciones de canalización, la información de encuestas de mercado y los resultados de un análisis de series temporales.
| Cuándo usar métodos de modelado causal: | Los minoristas pueden usar modelos causales una vez que hayan identificado las variables independientes y dependientes que afectan el pronóstico. Estas variables incluirán competidores del mercado, fuerzas económicas y opiniones de los consumidores o tendencias de compra. |
Análisis de series temporales
El análisis de series de tiempo es una estrategia que hace pronósticos basados en datos con marcas de tiempo. Más específicamente, un comerciante recopila estos datos a intervalos constantes dentro de un período de tiempo designado, en lugar de registrarlos al azar.
Luego, su equipo es responsable de analizar estos datos, lo que puede arrojar luz sobre el "por qué" detrás de los diferentes resultados del inventario, como por qué las ventas de la empresa se estancaron en el tercer trimestre.
El análisis de series temporales también puede revelar cómo cambian las variables a lo largo del tiempo; por ejemplo, cómo fluctúan los datos variables durante varias semanas, meses, trimestres o incluso un año de ventas.
Sin embargo, un análisis de series de tiempo requiere una amplia gama de puntos de datos.
Muy pocos datos dejarán agujeros en su análisis, lo que puede causar pronósticos de inventario inexactos o poco confiables. Por otro lado, un amplio conjunto de datos le permitirá descubrir tendencias de ventas y eliminar valores atípicos como la variación estacional de la demanda.
| Cuándo utilizar métodos de análisis de series temporales: | Los minoristas pueden aprovechar los análisis de series temporales cuando tienen una gran cantidad de datos no estacionarios, como patrones de compra variables. Este método puede ser útil para ver cómo ciertos activos de inventario o puntos de datos cambian durante un período determinado. |
Cómo pronosticar la producción utilizando los mejores métodos de pronóstico
La previsión de producción está lejos de ser un proceso único para todos los minoristas.
En cambio, existen múltiples métodos de pronóstico entre los que su marca puede elegir según sus necesidades, capacidades, tipos de productos y datos disponibles.
Por ejemplo, una empresa que lanza su primer producto sin duda requerirá un método de pronóstico diferente al de una empresa que ha estado en el negocio durante varios años.
Del mismo modo, una marca que experimente fluctuaciones en la demanda debido a la estacionalidad pronosticará de manera diferente que una marca con números de ventas constantes durante todo el año.
Por esta razón, siempre debe definir las necesidades de su marca antes de elegir un método de pronóstico o hacer predicciones sobre la demanda futura.
Estos son algunos de los métodos de pronóstico más comunes.
El método Delfos
El método Delphi es un tipo de pronóstico cualitativo. Usando el modelo Delphi, los minoristas consultan a expertos en inventario para informar sus pronósticos de producción. Estas opiniones se recogen a través de varias rondas de cuestionarios que se envían a cada experto.
Después de cada ciclo, un facilitador externo recopila las respuestas, genera un informe resumido y distribuye este informe a todos los participantes.
A partir de ahí, los expertos leen el informe y están de acuerdo o en desacuerdo con las respuestas de los demás (y posiblemente hagan sugerencias adicionales sobre el proceso de pronóstico).
El método Delphi no está completo hasta que todo el grupo haya llegado a un consenso.
Si bien esta estrategia lleva algo de tiempo, permite a los minoristas obtener información de varias personas con conocimientos y, dado que no implica ninguna discusión en persona, sus expertos pueden estar ubicados en cualquier parte del mundo.
Dicho esto, los cuestionarios deben completarse dentro del mismo período de tiempo, así que tenlo en cuenta si eliges probar el método Delphi.
| Para qué se utiliza este método: | El método Delphi se utiliza para llegar a una decisión de pronóstico encuestando a un panel de expertos. Las aplicaciones típicas del método Delphi incluyen pronósticos de ventas a largo plazo y ventas de nuevos productos (donde no existen datos históricos). |
| Precisión de este método: | El método Delphi se clasifica como "regular a muy bueno" en términos de precisión del pronóstico. Este nivel de precisión se aplica en todos los ámbitos: para pronósticos de producción a corto plazo (0 a 3 meses), mediano plazo (3 meses a 2 años) y largo plazo (2 años y más). |
| Recursos y datos necesarios: | El método Delphi requiere la ayuda de un panel de expertos, una serie de cuestionarios y un facilitador externo para revisar toda la información relevante (enviada a través de los cuestionarios). |
El método de la analogía histórica
El método de analogía histórica es un enfoque cuantitativo para la previsión en el que las ventas anteriores de un producto similar ayudan a predecir las ventas probables de un nuevo SKU. En esencia, es un análisis comparativo de la introducción y el crecimiento de artículos de inventario similares.
El pronóstico por analogía histórica asume que dos productos diferentes tienen suficiente en común para seguir el mismo comportamiento de línea de base con respecto a las ventas y la demanda de los clientes.
Los minoristas analizan el ciclo de vida del producto y la demanda del inventario anterior con el supuesto de que un artículo nuevo en la misma categoría de producto o similar también seguirá esa trayectoria.
Por ejemplo, supongamos que su marca está introduciendo un producto en un nuevo tamaño, color o sabor. Usando el método de analogía histórica, puede usar datos de ventas históricas del producto "original" para guiar sus estimaciones de producción.
También es importante señalar el riesgo de canibalización del producto con el método de analogía histórica. La canibalización ocurre cuando un nuevo producto desplaza a uno existente. Es decir, su último lanzamiento afecta las ventas de un artículo más antiguo (y potencialmente perjudica su flujo de efectivo).
A menos que esté introduciendo una categoría totalmente nueva, es probable que los nuevos productos afecten hasta cierto punto a sus artículos existentes. Esto es algo a tener en cuenta al crear pronósticos de producción para nuevos SKU e inventario antiguo.
| Para qué se utiliza este método: | El método de analogía histórica crea pronósticos para nuevos SKU u ofertas de productos. Las aplicaciones típicas de la analogía histórica incluyen ventas de productos nuevos y de largo alcance. En algunos casos, también se utiliza para pronosticar los márgenes de beneficio. |
| Precisión de este método: | El método de analogía histórica clasifica como "pobre" para los pronósticos a corto plazo (0 a 3 meses). Sin embargo, se considera de "buena a regular" en su precisión para las estimaciones de previsión tanto a mediano plazo (3 meses a 2 años) como a largo plazo (2 años y más). |
| Recursos y datos necesarios: | El método de analogía histórica requiere datos de ventas de varios años en uno o más productos que son similares a su SKU más nuevo. Sin estos conocimientos históricos, no podrá analizar adecuadamente las tendencias de ventas o el comportamiento de los compradores. |
El método de la media móvil
El método del promedio móvil a veces se denomina "promedio móvil" o "promedio móvil".
Independientemente del término que prefiera, este método analiza un rango de puntos de datos creando una serie de promedios del conjunto completo de datos. Para las marcas de DTC, este conjunto de datos proviene de su información histórica y se usa para identificar patrones de compra que podrían afectar sus estimaciones.
El promedio móvil es un método de pronóstico estadístico generalmente utilizado para predecir tendencias a corto plazo y demanda a largo plazo. A menudo se usa junto con datos de series temporales para ayudar a suavizar las fluctuaciones a corto plazo (como la estacionalidad) y resaltar los ciclos de ventas a largo plazo.
Esta estrategia encuentra el promedio de un conjunto de datos con marca de tiempo y luego aplica ese promedio a la demanda futura de sus productos.
Pero, ¿cómo se “mueve” este método? Se está moviendo en el sentido de que puede cambiar su rango de datos según sea necesario. Esto hace que la estrategia sea más flexible que confiar en un conjunto de datos rígido o en un modelo de hoja de cálculo estático.
| Para qué se utiliza este método: | El método del promedio móvil identifica las tendencias de ventas a corto plazo y la demanda a largo plazo de sus productos. También es un método apropiado para mantener el control del inventario sobre productos de bajo volumen o de baja venta de su catálogo. |
| Precisión de este método: | El método del promedio móvil ocupa un lugar bastante bajo en términos de precisión de pronóstico. Se considera "pobre" para los pronósticos a corto plazo (0 a 3 meses) y mediano plazo (3 meses a 2 años) y es "muy pobre" con respecto a las estimaciones a largo plazo (2 años y más). |
| Recursos y datos necesarios: | El método del promedio móvil requiere un mínimo de 2 años de datos históricos e historial de ventas si ocurren fluctuaciones estacionales. De lo contrario, si sus productos no experimentan estacionalidad, puede optar por usar menos datos según sea necesario. |
El método de proyección de tendencias.
La proyección de tendencias es la forma más directa de estimar el pronóstico de producción. Este método utiliza los datos de ventas anteriores de su empresa para predecir la producción futura.
La idea es que los factores responsables de las tendencias pasadas y los picos en la demanda continúen aproximadamente al mismo ritmo. En otras palabras, se supone que la previsión de la demanda seguirá patrones históricos.
De esta manera, puede estimar rápidamente los cronogramas de producción, ya que anticipa que las cosas se verán como en los meses, años anteriores, etc.
La proyección de tendencias es un estilo cuantitativo de pronóstico que se basa en datos tangibles y concretos de sus ventas anteriores. Para usar este método, su marca debe tener aproximadamente 2 años de datos acumulados y listos para analizar.
| Para qué se utiliza este método: | La proyección de tendencias se usa para las marcas de DTC que desean una forma simple y sin complicaciones de pronosticar. Es mejor para pronósticos intermedios o a largo plazo para artículos de inventario populares. |
| Precisión de este método: | La proyección de tendencias se clasifica como "muy buena" en su precisión para los pronósticos a corto plazo (0 a 3 meses). Además, es una "buena" opción para estimaciones de producción a mediano plazo (3 meses a 2 años) y largo plazo (2 años en adelante). |
| Recursos y datos necesarios: | La proyección de tendencias requiere algunos años de datos de ventas anuales para garantizar la precisión. Una buena regla general es tener entre 2 y 5 años de datos para analizar con fines de pronóstico. |
El método del modelo de regresión
La previsión de regresión de ventas se utiliza para comprender cómo ciertos factores dentro del proceso de ventas afectan el rendimiento del producto y cómo esos factores pueden predecir cambios en las previsiones de ventas a lo largo del tiempo.
Aunque tanto las variables independientes como las dependientes están en juego dentro del modelo de regresión, la variable dependiente, el rendimiento de las ventas, siempre permanece igual. El rendimiento de las ventas puede extenderse a cualquier cosa, desde los ingresos totales hasta el total de productos vendidos.
Por el contrario, sus variables independientes son los factores que está examinando que afectan el rendimiento de las ventas. Las variables independientes comunes incluyen sus estrategias de marketing, campañas en redes sociales o la cantidad de mercados donde vende.
Con el pronóstico de regresión de ventas, los minoristas pueden obtener información sobre cómo podría ser el futuro en función del rendimiento anterior de ventas y producción.
El análisis de este rendimiento ayuda a anticipar las necesidades futuras y puede revelar los cambios que deben realizarse, como expandir el lugar donde vende o gastar más dinero en marketing.
| Para qué se utiliza este método: | La previsión de regresión examina las variables independientes y dependientes que pueden afectar el rendimiento de sus ventas. Este método ayuda a pronosticar categorías de productos específicas. |
| Precisión de este método: | El pronóstico de regresión se clasifica como "bueno a muy bueno" tanto para la precisión del pronóstico a corto plazo (0 a 3 meses) como a mediano plazo (3 meses a 2 años). Por el contrario, se sabe que los pronósticos a largo plazo (2 años en adelante) tienen una precisión "pobre" con este método. |
| Recursos y datos necesarios: | La previsión de regresión requiere un historial de ventas trimestrales de varios años para observar tendencias significativas en el rendimiento de sus ventas. También requiere que considere la influencia de las variables independientes y dependientes en los datos. |
El método de análisis del ciclo de vida.
El método de análisis del ciclo de vida observa el ciclo de vida de un producto para pronosticar su crecimiento potencial. Este método representa el rendimiento de un producto dentro de un marco de tiempo determinado basado en un análisis de curva S. A menudo se usa para anticipar tendencias de compra y señalar las necesidades minoristas.
El ciclo de vida de un producto se suele dividir en cinco etapas:
- Experimentación y desarrollo
- Introducción al mercado
- Crecimiento de las ventas de productos.
- Madurez y saturación del producto
- Caída del mercado para el producto
En las diferentes etapas de este ciclo, la demanda de sus productos y la producción pueden aumentar rápidamente, estabilizarse o disminuir constantemente. El análisis de este flujo y reflujo puede guiar su toma de decisiones para la reposición de inventario, reordenación y más.
¿Utiliza este método para pronosticar la demanda de un nuevo producto? Examine el lanzamiento de un artículo similar para mejorar la precisión de sus estimaciones.
En general, la demanda comienza lentamente y luego se acelera a medida que se activan las promociones y los productos ganan más visibilidad.
La dificultad radica en predecir qué tan rápido progresará el ciclo de vida del producto, por lo que es bueno consultar listados de productos similares siempre que sea posible.
| Para qué se utiliza este método: | El método de análisis del ciclo de vida se basa en un análisis de curva S del ciclo de vida del producto. A menudo se usa para generar pronósticos de producción para nuevos productos que se preparan para su lanzamiento. |
| Precisión de este método: | El método de análisis del ciclo de vida ocupa un lugar bastante bajo en cuanto a precisión de pronóstico. De hecho, es "pobre" en su precisión para pronósticos a corto plazo (de 0 a 3 meses) y de "pobre a bueno" para pronósticos a mediano plazo (de 3 meses a 2 años) y a largo plazo (de 2 años en adelante) . |
| Recursos y datos necesarios: | El método de análisis del ciclo de vida requiere datos sobre las ventas anuales del producto que se está considerando, o datos de un producto similar al introducir un nuevo SKU en el mercado. |
Un pronóstico preciso requiere datos precisos
El pronóstico preciso comienza con datos de inventario precisos. Período.
Afortunadamente, Cogsy y ShipBob pueden ayudarlo a eliminar los obstáculos para la precisión del inventario, de modo que pueda pronosticar la demanda con claridad y confianza.
La importancia de tener datos precisos
No es ningún secreto que los datos precisos son el alma de su marca DTC. Después de todo, cuantas más inexactitudes haya en sus datos, más problemas tendrá.
Los datos precisos garantizan que evite los desabastecimientos y el exceso de existencias al mismo tiempo que respalda relaciones más sólidas con los proveedores.
Esto se debe a que los proveedores se frustran cuando sus órdenes de compra son incorrectas constantemente o requieren mucha edición. Después de todo, esto les genera más trabajo y dolores de cabeza.
Mientras tanto, los datos precisos son prácticamente sinónimos de pronósticos de inventario precisos. Cuando sus registros de inventario son confiables, también lo son sus pronósticos de producción, y cuanto mejores sean sus registros de inventario, menos trabajo le dedicará a sus proveedores y a su equipo de pedidos.
Por qué tener datos precisos es tan desafiante para los minoristas
Reconocer la importancia de los datos precisos no alivia los desafíos asociados con su recopilación y conservación.
Mantener la integridad de los datos de productos y ventas no es fácil para las marcas modernas de DTC, especialmente cuando los recuentos de inventario inexactos son uno de los mayores desencadenantes.
Varios factores pueden causar recuentos de inventario inexactos, incluidas pérdidas de inventario no documentadas, errores de cumplimiento, almacenes desorganizados y devoluciones mal administradas.
Si bien cualquiera de estos factores puede compensar la precisión, tratar con varios a la vez complicará aún más sus problemas.
Afortunadamente, implementar los procesos y la tecnología correctos puede respaldar la precisión y la facilidad. — a lo largo de sus operaciones minoristas.
Cómo Cogsy y ShipBob ayudan a resolver estos desafíos
Cuando los minoristas usan Cogsy y ShipBob juntos, pueden enfrentar toneladas de diferentes desafíos de comercio electrónico, especialmente aquellos asociados con la precisión de los datos.
Con la integración Cogsy x ShipBob, puede:
- Sincronice automáticamente su historial de ventas, órdenes de compra e información de productos.
- Obtenga información más detallada sobre las tendencias de su inventario.
- Produzca pronósticos de producción precisos basados en ventas históricas y tendencias de inventario.
- Cree fácilmente órdenes de compra con la cantidad correcta de inventario para satisfacer la demanda futura.
¿Listo para optimizar su pronóstico de producción con la ayuda de soluciones de software avanzadas? Póngase en contacto con ShipBob para comenzar y obtener más información sobre la integración de Cogsy.
Preguntas frecuentes sobre pronósticos de producción
A continuación se encuentran respuestas a preguntas comunes sobre el pronóstico de producción.
¿Por qué es importante el pronóstico de producción?
La previsión de la producción es más importante que nunca, especialmente a la luz de los desafíos actuales de la cadena de suministro y las crecientes expectativas de los clientes.
La previsión cuidadosa de la producción le ayuda a realizar estimaciones precisas de la demanda futura. De esta manera, puede enviar con confianza sus órdenes de compra y pedir exactamente lo que necesita para satisfacer la demanda sin exceso de existencias.
¿Cuáles son los métodos de pronóstico más comunes?
Hay varios métodos de pronóstico para elegir en función de varios factores. Los más comunes incluyen el método Delphi, el método de analogía histórica, el método de promedio móvil, el método de análisis de ciclo de vida y el método de proyección de tendencia.
¿Cómo permiten Cogsy y ShipBob los esfuerzos de previsión de producción?
Al integrar ShipBob con Cogsy, su marca puede acceder a datos en tiempo real para su inventario y su tienda en línea. Los puntos de datos de inventario en tiempo real se actualizan las 24 horas, para que pueda pronosticar la producción con mayor precisión y eficiencia.