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Por Storecheck
- julio 14, 2021

La importancia del Forecast y el Rolling Forecast en el Retail

GRÁFICA EN MANO 1920_400 

El forecast o pronóstico en español, se refiere a las conjeturas sobre lo que pueda suceder, no se trata de una predicción sino de una estimación general del futuro. Ahora en el ámbito empresarial lo definen como un proceso analítico a través el cual se busco estimar la demanda, ventas o inventario necesario en un futuro para uno o diferentes productos/servicios mediante distintos métodos, esperando un resultado con los mayores niveles de precisión.

En la categoría del retail el forecast es usado para: 

  • Predecir la futura demanda. 
  • Predecir los resultados de una inversión o compra en un proceso de toma de decisión. 
  • Mantener un nivel optimo de disponibilidad o abastecimiento. 
  • Reducir incertidumbre y administrar el riesgo de negocios futuros.  

La metodología que potencialmente se utilice depende 100% del tipo de información o datos que se tengan a la mano. Este método de pronóstico puede ser importante cuando se busca desarrollar nuevas líneas de productos o nuevos productos, ayuda a decidir si este pudiera ser un éxito e impide que se gaste tiempo y dinero en desarrollar algo que potencialmente no funcione.

Según un análisis de PriceWaterhouseCoopers, los beneficios del forecast son:  

  • Disminución de venta perdida. 
  • Disminución de Stock de seguridad. 
  • Mejora las negociaciones con proveedores. 
  • Mejora la planificación. 
  • Optimiza la gestión de pedidos con una demanda controlada. 
  • Mejora el servicio al cliente. 
  • Controla la gestión económica.  

Ahora existen diferentes metodologías y técnicas para realizar correctamente un forecast: 

  • Método cualitativo: utiliza el juicio, la intuición, las encuestas o técnicas comparativas para lograr estimados acerca del futuro. Este puede ser muy intangible y subjetivo por si solo. Podría pensarse que son más adecuados en pronósticos a corto plazo.  
  • Método de proyección histórica: al contar con información histórica y las variaciones de las tendencias estacionales en el tiempo son estables y definidas, colaboran con la proyección de esta información al futuro, en corto plazo (menos de 6 meses). Para esta metodología la premisa es que el tiempo futuro será una réplica del asado casi en su totalidad. Este es un modelo débil para señalar posibles puntos críticos antes de que se presenten.
  • Método cuantitativo: este método también conocido como casuales se basa en que el nivel de la variable pronosticada se deriva de otra variable relacional. Siempre que se logre definir relaciones de causa y efecto, este método es bastante bueno al momento de anticipar cambios a mediano plazo. Este se basa en modelos estadísticos de regresión, econométricos y descriptivos, como en los de entrada y salida, ciclo de vida y simulación con software, todos los anteriores basan su validez a partir de los patrones de información histórica que asocia las variables de predicción y de pronóstico.  

Resumen de los modelos y técnicas por metodología:  

Diagrama-med

 

Muchas compañías y entre ellas varios de nuestros clientes usan el forecast como una herramienta que les permite establecer los objetivos de venta para el siguiente año (o 12 meses). Bajo los cuales las diferentes áreas de la empresa deben adaptarlos dentro de sus temas. Otro grupo de compañías usan la data del año anterior o de los meses pasados para establecer mes a mes el crecimiento que debe ocurrir y establecen los lineamientos para el manejo del inventario, sin embargo, esto puede ser poco preciso al pensar que año con año o de un mes a otro las situaciones contextuales podrían variar y la estimación ser completamente incorrecta, un claro ejemplo podría ser el uso de los días de inventario que proporcionan algunas cadenas, dónde les especifican los días de inventario de las últimas 5 semanas y con eso calculan los días de inventario de las próximas, pero si estás pasando de una temporada alta a una baja ya esa estimación estaría lejos de la realidad.  

Obviamente la pandemia hizo estragos con las planificaciones y objetivos desde que llegó, arrastrando mucha incertidumbre y la necesidad de establecer pronósticos con un mayor número de datos y en un periodo mucho más corto, sabiendo que hasta estos podrían no sea correctas.  

Tal vez es imposible realizar un pronóstico cuando la realidad contextual es tan variante y única como en la actualidad, pero si existen formas de alcanzar un forecast a corto plazo con métodos cuantitativos que colabore con el cumplimiento del objetivo planteado en el forecast anual.  

A este se le conoce como, Rolling Forecast, es una herramienta de gestión relevante para el departamento financiero, pero que se ha popularizado en otras categorías, este sistema les da a las organizaciones la posibilidad de mantener un pronóstico continuo y sobre un horizonte de tiempo variante. Es decir, se trata de un pronóstico continuo que se realiza en un tiempo determinado para proyectar continuamente resultados o KPIs relevantes para el negocio.   

El Rolling Forecast colabora directamente con los flujos de inventario necesario para los próximos meses, además favorece la detección y generación de tareas para los equipos en campo, como bien explica Francisco Garcia Data Science Manager de Storecheck, si sabemos cómo ha ocurrido la venta es posible generar actividades a la persona que esta en tienda y especificarle que acomode el anaquel de cierta forma que ayuda con la venta, también genera información que el equipo de marketing puede usar para la creación y evaluación de promociones u otras acciones innovadoras.  

Este tipo de forecast permite ser mucho más exacto en especial durante los primeros meses de venta, además involucra desde el inicio las variables macroeconómicas como el tipo de cambio, cómo se está moviendo el mercado en general, que en cualquier cosa puedan afectar las ventas.   

Es importante pensar en el crecimiento del negocio y lo fluctuante que puede ser el mercado, los dinamismos continuos dificultan el entendimiento cualitativo de lo que está por venir, pero con el correcto manejo de los datos es más sencillo mantener una visión clara y confiable de la posición de la marca o el producto en el mercado.

No se trata de tener mucha información, lo idea es saber manejarla para alcanzar los insights que lleven a la empresa a un siguiente nivel.  

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