Planificación de la demanda. Adivinando el futuro

Uno de los mayores quebraderos de cabeza en la empresas es calcular adecuadamente cuánto stock de sus productos deben fabricar o almacenar y disponer de una correcta planificación de la demanda.

Un nivel alto de stock puede acarrear unos costes por inmovilizado inasumibles, mientras que un nivel bajo puede llevar a roturas de stock y falta de servicio a cliente.

Está claro que hay que producir y almacenar el mínimo stock necesario para satisfacer la demanda de los clientes, pero ¿podemos saber cuál va a ser esa demanda?¿podemos adelantarnos a los pedidos de los clientes?

La respuesta es SÍ. Podemos adivinar el futuro, con cierto grado de éxito, mediante la Planificación de la Demanda.

¿Qué es la Planificación de la Demanda?

La Planificación de la Demanda (o Demmand Planning en inglés) consiste en analizar matemáticamente el histórico de ventas de un producto o gama de productos, para predecir cómo van a ser sus ventas en el futuro.

Esto, que dicho así, parece sencillo lleva detrás toda una teoría de cálculo para poder obtener resultados con cierto grado de exactitud.

Además, una Planificación de la Demanda se puede ver modificada por distintos elementos que afectan al producto, como pueden ser promociones, lanzamiento de productos similares o situación del mercado global, entre otras.

El Demmand Planner es una figura cada vez más buscada en las empresas, y se encarga de reunir toda esa información que hemos comentado para generar un Forecast (previsión de ventas) lo más fiable posible.

¿Qué aspectos debe considerar el Demmand Planner?

Hay varios aspectos que se deben considerar a la hora de obtener una buena planificación:

  • Tener un buen histórico de ventas: Es imprescindible que se cuente con una base de datos con el histórico de ventas durante un periodo de tiempo largo. Lo ideal es que se contemplen varios años de ventas. Cuanto más grande sea el histórico que tenemos, más afinado será el cálculo estadístico.
  • Contar con los periodos de estacionalidad: Los productos que vende una empresa pueden tener periodos con picos de ventas y otros con valles. Por ejemplo una empresa de alimentación va a vender más helados en el periodo de verano, mientras que en invierno se producirá un valle.
  • Tener en cuenta promociones, lanzamientos o bajas de otros artículos similares: Este tipo de movimientos puede afectar a las ventas alterándolas de forma artificial. Este efecto es imposible de detectar con los históricos.
  • Elegir el método estadístico más adecuado: En planificación de la demanda se pueden usar varios métodos estadísticos a la hora calcular ventas futuras en función de ventas pasadas. Cada método estadístico tendrá su error y habrá que escoger el que menos error tenga.
  • El pronóstico de ventas no es 100% fiable: Quizá el dato más importante de todos. La Planificación de la Demanda no es infalible y, por lo tanto, sus resultados no pueden ser considerados como 100% ciertos. Cuanto más agregado esté el cálculo(a nivel de familia de productos, gama…) más fiable será, mientras que cuanto más segregado (a nivel de artículo, SKU) lo será menos.

¿Cómo se sabe la fiabilidad de un cálculo de la demanda?

Si atendemos al cálculo estadístico, hay un dato conocido como Forecast Accuracy (fiabilidad de la de previsión) que nos da el porcentaje de fiabilidad.

Básicamente, consiste en aplicar el método estadístico elegido en periodo en el que tenemos datos del histórico y compararlo con los datos reales de ventas que se realizaron.

Cuanto mayor sea ese porcentaje, más fiable será el método estadístico elegido.

Pero, ¿Qué sucede con las promociones, lanzamiento de artículos, etc…?

Hemos dicho antes, que son procesos que alteran artificialmente el dato matemático, por lo que este forecast accuracy se puede ver muy afectado por ellos.

Por otro lado, si un producto es nuevo no tenemos histórico de ventas, por lo que deberemos asumir como histórico las ventas de otro artículo similar en sus primeros meses de vida.

Todos esos datos son totalmente subjetivos, y van a depender en gran medida de la experiencia del Demmand Planner. Deberá cuantificarlos lo más acertadamente posible para no desvirtuar los datos estadísticos obtenidos.

Por ejemplo, si se va a realizar una promoción de 3×2, el Demmand Planner debe fijarse en el comportamiento de otras promociones en el pasado, para asociar el crecimiento de ventas más adecuado.

Herramientas para la Planificación de la Demanda.

Existen varias herramientas en el mercado para realizar pronósticos de la demanda.

La más extendida, como en muchos otras partes de la empresa, es el Excel. Las últimas versiones incluyen incluso un módulo básico de Planificación con algunas herramientas interesantes.

Obviamente hay otros softwares en el mercado mucho más potentes y caros, que implementan todas las herramientas necesarias para la planificación.

Un ejemplo muy conocido es Slim Stock, aunque hay muchos otros en el mercado.

Si la empresa cuenta además con algún software de Bussines Intelligence, se puede usar para dar más fiabilidad a los datos obtenidos.

Por último y muy importante, es que el Demand Planner debe liderar una reunión de consenso entre el resto de los departamentos implicados en ventas, como comercial o marketing, para exponer y discutir los resultados finales obtenidos.

Con todo ello se creará un Plan de la Demanda, que será asumido por el resto de la empresa como punto de partida para su planificación operativa.

Gracias a la Planificación de la Demanda, una empresa puede tener una imagen bastante exacta de la ventas futuras para poder planificar sus compras, producciones, capacidad de almacenamiento, etc…

Si quieres más información, no dudes en consultar la sección de Bibliografía.


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