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Pronostico de Ventas Un principio fundamental en las empresas es la racionalización de los recursos, hoy en día ninguna empresa se puede dar el lujo de despilfarrar el dinero y mucho menos cuando se enfrenta a una coyuntura como la actual. Las empresas que reaccionan más rápido son las que más oportunidades tienen de salir a flote y perdurar, por esto es necesario anticiparnos al futuro. Un pronóstico acertado y una adecuada planeación en ventas permiten a las empresas controlar los costos totales en ventas mediante la racionalización de las cantidades a producir y vender, también contribuye a realizar una mejor planeación de la distribución de la fuerza de ventas para lograr la mayor eficiencia.  Pronóstico de ventas de la empresa. Los pronósticos de ventas de la empresa pueden realizarse en más de un nivel. Es decir, es posible que una compañía quiera pronosticar las ventas de un producto específico, una marca, línea de productos o de las ventas totales de la empresa. Los pronósticos son útiles en decisiones relacionadas con la programación de la producción y el transporte de bienes a los distribuidores. Los pronósticos también son útiles para la planeación financiera de la empresa. Desde la perspectiva de estrategia y planeación de mercadotecnia, pronósticos más importantes son aquellos que se centran en las ventas de marca o línea de productos. Sin embrago, no todos los enfoques de pronósticos son tan útiles para la toma de decisiones de mercadotecnia. Es decir, aunque las ventas de marca o línea de productos están siendo pronósticos, la utilidad gerencial del pronóstico dependerá del tipo de enfoque empleado para su elaboración.

MÉTODOS MÁS USUALES PARA LA DETERMINACIÓN DEL PRONÓSTICO DE VENTAS Los métodos no técnicos son los siguientes:  Usar el juicio del conocimiento individual o del grupal de individuos.  Obtener estimados de las fuerzas de ventas.  Determinar expectativas de los usuarios por encuesta o investigación de mercado.

Los métodos técnicos se explican a continuación:  Usar el análisis de series de tiempo al observar cifras de ventas pasadas y promediándoles para obtener una línea de dirección que pueda extenderse a futuro.  Usar econometría para tratar de encontrar una relación predictiva entre sus ventas y una serie externa de estadísticas, como el producto nacional bruto, cifras de la industria o índice de construcción.  Pronosticar nuevos productos. Los métodos no técnicos de pronosticar son los que con mayor frecuencia se usan. Muchas empresas emplean más de un método, algunas utilizan todos y cada uno de ellos. Mientras más métodos se puedan usar, probablemente serán más precisos los pronósticos.

TIPOS BÁSICOS DE PRONÓSTICO DE VENTAS  Pronóstico de ventas de la industria.Los gerentes pueden utilizar un pronóstico de ventas que se alcanzarán en un mercado relevante. Dependiendo de cómo la empresa ha definido el mercado relevante, las ventas de las industrias pueden medirse para una clase de producto o para todas las clases competitivas que satisfagan la misma necesidad genérica. Hay cuatro usos básicos de los pronósticos de venta de la industria: Primero. Estos pronósticos indican las tasas esperadas de crecimiento de los mercados alternativos. Por otra parte, estos pronósticos muestran las ventas de la industria ya sea por tipo o clase de producto. Segundo. Si el pronóstico indica una disminución en la tasa de crecimiento de las ventas, las utilidades futuras de la empresa deben provenir de incrementos en la participación de mercado, una condición que a menudo estimula una fuerte competencia. Tercero. Los pronósticos de ventas de la industria también son importantes para la gerencia de nivel intermedio. Conocer el nivel futuro de las ventas de la industria permite calcular su participación del mercado. Cuarto. La tasa de crecimiento de la industria tiene, por lo general, influencia sobre el aumento de las ventas de la empresa. Por tanto, un

pronóstico de ventas de la industria es con frecuencia una información importante para el pronóstico de ventas de la empresa.  Pronóstico de ventas de la empresa. Los pronósticos de ventas de la empresa pueden realizarse en más de un nivel. Es decir, es posible que una compañía quiera pronosticar las ventas de un producto específico, una marca, línea de productos o de las ventas totales de la empresa. Los pronósticos son útiles en decisiones relacionadas con la programación de la producción y el transporte de bienes a los distribuidores. Los pronósticos también son útiles para la planeación financiera de la empresa. Desde la perspectiva de estrategia y planeación de mercadotecnia, pronósticos más importantes son aquellos que se centran en las ventas de marca o línea de productos. Sin embrago, no todos los enfoques de pronósticos son tan útiles para la toma de decisiones de mercadotecnia. Es decir, aunque las ventas de marca o línea de productos están siendo pronósticos, la utilidad gerencial del pronóstico dependerá del tipo de enfoque empleado para su elaboración. Nuestra preocupación consiste en obtener el mejor estimado de las ventas esperadas, generalmente se emplean métodos de series de tiempo. Sin embargo, los pronósticos causales son importantes y apropiados si estamos interesados en comprender cómo nuestro precio y presupuesto de mercadeo podrían influir sobre las ventas próximas.

MÉTODOS MÁS USUALES PARA LA DETERMINACIÓN DEL PRONÓSTICO DE VENTAS Los métodos no técnicos son los siguientes:  Usar el juicio del conocimiento individual o del grupal de individuos.  Obtener estimados de las fuerzas de ventas.  Determinar expectativas de los usuarios por encuesta o investigación de mercado. Los métodos técnicos se explican a continuación:  Usar el análisis de series de tiempo al observar cifras de ventas pasadas y promediándoles para obtener una línea de dirección que pueda extenderse a futuro.

 Usar econometría para tratar de encontrar una relación predictiva entre sus ventas y una serie externa de estadísticas, como el producto nacional bruto, cifras de la industria o índice de construcción.  Pronosticar nuevos productos. Los métodos no técnicos de pronosticar son los que con mayor frecuencia se usan. Muchas empresas emplean más de un método, algunas utilizan todos y cada uno de ellos. Mientras más métodos se puedan usar, probablemente serán más precisos los pronósticos.

CÁLCULO DEL PRONÓSTICO DE VENTAS  Por mínimos cuadradosLos mínimos cuadrados para una línea recta y  a  bx , donde a es la interrelación y b es la curva o tendencia de la línea. Los estimados de los mínimos cuadrados de los coeficientes (a, b) minimizan las diferencias cuadradas entre las ventas dibujadas reales y los valores que se predicen por la línea de regresión. La regresión simple describe la relación entre una sola variable independiente y una variable dependiente.  Por promedios móvilesEste enfoque estadístico se basa en un promedio de las ventas de varios meses, para que los valores superiores se hagan menos extremos. A medida que los datos de venta de cada nuevo periodo se añaden al promedio, y se elimina el total de los datos del periodo más antiguo. Para cada periodo se calcula un nuevo promedio, y éste es el promedio móvil. Los gerentes de ventas que usen esta técnica tendrán que decidir la cantidad óptima de pedidos a incluir. Mientras más periodos se utilicen, menos sensible será el pronóstico a movimientos en los datos. Además de reducir las variaciones estacionales en los datos, este enfoque tiende a disminuir la influencia de las cifras de venta más recientes, con lo que conduce a presiones conservadoras durante las épocas de ventas decrecientes. Otra ventaja de este enfoque es que a menudo minimiza los elementos causales muy importantes, que con frecuencia se presentan durante periodos cortos de pronóstico. Una desventaja es que cuando existe una fuerte tendencia en los datos, los promedios móviles se quedan atrás. En los promedios móviles se supone que los factores que afectaron a las ventas pasadas también influirán en las futuras. El siguiente es un ejemplo de promedio móvil:

Ft 

St  St  1...St  n  1 n

Donde:    

Ft + 1 = pronóstico para el siguiente periodo. S1 = ventas en el periodo presente. St – 1 = ventas en el periodo anterior. n = cantidad de periodos en el promedio móvil.

Si se están utilizando datos, es posible calcular un pronóstico de ventas de tres trimestres para las ventas del mes de abril de 2010, como sigue:

F4 

MES Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

1190  1380  1002  1190.7 3

VENTAS REALES 1002 1380 1190 2016 1842 1543 1328 1276 1763 1981 1490 1206

PROMEDIO MÓVIL DE TRES MESES

PROMEDIO MÓVIL DE SEIS MESES

1191 1528 1683 1800 1571 1382 1455 1673 1744

1496 1550 1533 1628 1622 1563

 Por métodos de descomposiciónCuando se hace un pronóstico de ventas para cada mes o trimestre del año, se utilizan los métodos de descomposición de pronósticos de ventas, para aislar los cuatro componentes de los datos de serie de tiempo.

En el cuadro, para eliminar las fluctuaciones temporales de los datos a fin de hacerlos comparables con las cifras normales de ventas, multiplíquese estas cifras históricas de ventas por un índice estacional. Los datos desestacionalizados se muestran en el cuadro correspondiente. Las ventas se incrementaron de 98 a 150 entre el segundo y el tercer trimestre de 2007, lo que indica una tendencia a la alza de las ventas de 52 unidades por trimestre. No hubo un aumento significativo en las ventas una vez que se eliminó el patrón estacional. Por ejemplo, si las ventas ajustadas estacionalmente en el segundo trimestre de 2007 son 142, entonces las ventas estimadas para el tercer trimestre serían 142 veces del índice estacional para el tercer trimestre, o 155 (142 * 1.09). Debido a que las ventas reales para el tercer periodo de 2007 fueron 150, el pronóstico falló en sólo 3.3% (155-150) entre 150 = + 3.3%. En lugar de confiar en un solo periodo para pronosticar las ventas, como se ha hecho aquí, a menudo las técnicas de series cronológicas utilizan varios periodos de ventas históricas.

VENTAS DESESTACIONALES AÑO TRIMESTRE

2007

2008

2009

1

129

133

141

2

142

120

144

3

138

130

137

4

140

124

142

 Por regresión múltipleSe utilizan cuando numerosos factores tienen un impacto sobre las ventas. Estos factores incluirán los indicadores líderes, especialmente en los pronósticos de ventas de las industrias.

Además, los pronósticos de regresión múltiple también permiten a los gerentes incorporar los efectos esperados de cualquiera de las variables controlables de mercadotecnia, que probablemente serán de gran importancia al pronosticar las ventas de la empresa. Es decir, si existen datos históricos sobre precios, inversiones publicitarias y otras variables, los gerentes pueden tratar de predecir los diferentes niveles de ventas que ocurrirán para diversos niveles de precios o inversiones publicitarias. Por tanto, al considerar que a relación entre las ventas y las variables de mercadotecnia controlables pueden establecerse claramente, la regresión múltiple suministra un enfoque de pronóstico que puede servir como herramienta de planeación. Los modelos de regresión múltiple, al igual que los modelos de series de tiempo, se basan en datos históricos y pueden implementarse fácilmente a través de programas fijos de computador. No obstante, éstos intentan definir las ecuaciones que den el mejor ajuste histórico y estadístico entre las ventas (industria y empresa) y una o más variables causales (o predictores). Aunque los modelos de regresión múltiple superan muchas desventajas de los modelos de series de tiempo, nunca son perfectamente confiables. En la elaboración de los modelos de series de tiempo, nunca son perfectamente confiables. En la elaboración de los modelos de regresión se hacen varios supuestos. En consecuencia, los gerentes deben responder una considerable cantidad de preguntas importantes, con el objetivo de evaluar la confiabilidad de los pronósticos de la regresión. Veamos los siguientes ejemplos:  Se han omitido factores causales importantes, las ventas podrían fluctuar por razones no explicadas en el modelo. Estos factores pueden tener un impacto importante sobre las ventas, entonces el pronóstico de ventas de la regresión debe ajustarse con base en el juicio para explicar los demás factores.  Si algunos factores no pueden proyectarse con confianza hacia el futuro, entonces la gerencia deberá desarrollar series de pronósticos; cada uno con base en diferentes supuestos acerca de los niveles futuros de esos factores.

 Si se espera que algunos predictores cambien de manera significativa, entonces la relación histórica con las ventas no puede evitarse.  Si los predictores están altamente correlacionados, entonces la proporción de la variación histórica en las ventas, explicada por la ecuación, no será exacta. Es decir, nuestra medida del error estadístico del pronóstico no será confiable.

 Por factor ponderado exponencialSe utiliza el factor ponderado exponencial (suavización exponencial) para pronósticos de venta de corto plazo, el método ha ganado cada vez mayor aceptación en los últimos años. La uniformación exponencial supone una desventaja importante del método de promedios móviles, puesto que éste no refleja las tendencias más recientes con suficiente precisión. La suavización exponencial modifica el método de promedios móviles, en cuanto que sistemáticamente resalta los resultados de las ventas recientes, mientras quita importancia a los antiguos. Constituye un tipo de promedio móvil que representa una suma equilibrada de todos los números pasados en una serie de tiempo, con el mayor peso en los datos más reciente. Las fórmulas más populares de suavización personal son: Ft  1  aSt  (1  a) Ft

Donde:    

Ft + 1 = periodo a pronosticar. a = alfa, o la constante de suavización. St = ventas del periodo actual Ft = ventas pronosticadas del periodo actual.

El paso que se aplica a las ventas reales del periodo actual representa el estimado del pronosticador de su importancia relativa y se denomina alfa, la constante de uniformación. Se fija en un valor entre 0.0 y 1.0, por ejemplo, si como se muestra en el cuadro siguiente, las ventas reales para junio de 2007 fueron de 1543

unidades, el pronóstico de ventas para el periodo presente es de 1395 unidades, y la constante de suavización es de 0.2, entonces el pronóstico para las ventas del mes siguiente es de (0.2) (1543) + (0.8) (1395) = 1425.

PRONÓSTICO DE VENTAS MES

VENTAS REALES

a = 0.2

a = 0.4

Enero

1002

Febrero

1380

1002

1002

Marzo

1190

1078

1153

Abril

2016

1100

1168

Mayo

1842

1283

1507

Junio

1543

1395

1641

Julio

1328

1425

1602

Agosto

1276

1406

1492

Septiembre

1762

1380

1406

Octubre

1981

1456

1548

Noviembre

1490

1561

1721

Diciembre

1206

1547

1629

Una limitación de los pronósticos de ventas que utilizan la suavización exponencial, es que los estimados se quedarán atrás de los movimientos de tendencia. Esto se debe fundamentalmente a la confianza en los datos pasados como los únicos factores que se consideran en el pronóstico. Otra desventaja es que la constante de la suavización es fundamental en esta técnica, es posible que se requiera alguna experiencia antes de que su pronosticador seleccione una constante confiable. Finalmente, la suavización exponencial, como los promedios móviles, se debe limitar a pronósticos de corta vida en la industria, que se caracterizan por mercados maduros.