Insights del MBA: automatizar el pronóstico de ventas

Esta sección permite acercar los contenidos claves que ofrece la Maestría en Administración en su propuesta académica a cualquier futuro Magíster que se encuentre en la etapa de búsqueda, comparación y descubrimiento. En esta ocasión, a través de un ejemplo simple y didáctico, se explicará uno de los conceptos claves y fundamentales  del módulo “Modelos cuantitativos para la toma de decisiones” y para cualquier empresa: el pronóstico de ventas.

El pronóstico de ventas es una herramienta sustancial para la planificación de las acciones de dentro de una empresa, que utiliza la técnica de series de tiempo y modelos estructurados. Los métodos utilizados se pueden clasificar en dos grandes grupos: cualitativos y cuantitativos.

Los métodos cualitativos se miden a través de la evaluación subjetiva y se caracterizan por basarse en la experiencia, mientras que los métodos cuantitativos involucran un modelo matemático con diferentes grados de complejidad que relacionan los datos de ventas, ya sea en cantidades o dinero con variables propias del sistema que se está analizando.

Los tipos de pronósticos cuentan con los siguientes parámetros para ajustarse a un análisis integral:

Métodos cuantitativos:

– El método cuantitativo se emplea cuando la situación es “equilibrada” y se tienen los datos históricos.

– Se maneja a través de los datos relacionados con periodos anteriores.

– En el análisis de series de tiempo, sus componentes se basan en la tendencia, estacionalidad y ciclos.

– Las técnicas de Regresión simple y Regresión múltiple (varias variables causales), se utilizan para predecir un amplio rango de escenarios en los que se relacionan las variables dependientes (Y) con una o más variables independientes (X₁,X₂,…, X).

Métodos cualitativos:

– Método Delphi.

– Investigación de mercados de consumo.

– Jurado de opinión ejecutiva.

– Analogía de productos similares.

Uno de los métodos cuantitativos más comunes es el método de regresión simple y para ejemplificarlo utilizaremos datos de la producción de fernet en Argentina entre los años 1990  y 2013 reportados por el INDEC

Como herramienta de cálculo se utiliza Jupyter Notebook el cual es una plataforma interactiva que permite desarrollar análisis numéricos de forma rápida y sencilla con diferentes tecnologías como Python y sus métodos para regresión lineal. Dos herramientas de Python se utilizan  para el análisis: “numpy” para escribir los datos  y “matplotlib” para generar gráficos.

Ajuste de los datos desde el periodo de 1990 hasta el año 2014. Esta gráfica corresponde a solo ajustar los datos con la regresión lineal.

Figura No. 1  Ajuste de los Datos.

grafica-de-regresion-lineal-figura-no-1

Por otro lado, la gráfica a continuación corresponde a la extrapolación usando el modelo lineal que se ajustó. La extrapolación está contemplada para el pronóstico hasta el año 2020.

Figura No. 2 Extrapolación del modelo y parámetros ajustados.

extrapolacion-modelo-lineal-ano-2020-figura-no-2

En la figura uno  se observa que hay una tendencia creciente de los datos de producción al avanzar los años entre 1990 y 2014.

En ese mismo sentido, en la figura dos se predice al extrapolar los datos de producción por medio de un modelo lineal en este ejemplo simple, que la tendencia de incremento se mantiene para los años pronosticados. Tal como se espera de este tipo de modelos simples de pronósticos.

Cabe señalar que el ajuste de los datos de producción con este modelo simple, tiene un coeficiente de correlación de 0,98 mostrando que existe una correlación positiva entre los datos analizados.

Este es un ejemplo didáctico sobre los pronósticos como parte introductoria a los modelos cuantitativos para intentar explicitar de forma simple, con ejemplos y herramientas cómo automatizar tu pronóstico de ventas y aplicarlo a las empresas.

 


22 de septiembre de 2016Volver a las Novedades >