Pronóstico de ventas

es
1. Un cálculo de ventas futuras de una serie de productos durante un periodo de tiempo determinado
  1. Debe contener argumentos necesarios en: la definición del objeto a pronosticar, la identificación de variables clave y la dirección del pronostico, de lo contrario solo servirá de referencia y no tendrá ningún uso práctico
¿para qué?
1. Reducir la incertidumbre de las ventas de manera que se pueda tener un control de que producto va a vender, cuanto producto va a vender y cuando lo va a vender
2. Planeacion de inventarios, contratacion y capacitacion de personal
3. Analizar cambios de precio, promociones, potencializar las ventas, adicionar nuevos productos al mercado, apertura de nuevas sucursales, nuevos canales de distribución, aumentar el equipo de ventas
4. Esto con el fin de tomar decisiones previamente establecidas de manera que se encuentren dentro de un nivel de riesgo adecuado
objeto de pronóstico
1. Capacidad de mercado
2. Mercado potencial
3. Potencial de la compañía
4. Pronóstico de la compañía
5. Objetivos de ventas
6. Cuotas de ventas
variables que determinan las ventas
1. Capacidad
  1. Representa la cantidad de unidades que puede absorber el mercado independientemente de la capacidad de pago
2. Potencial
  1. Constituye un estudio más detallado del pronóstico de la capacidad de mercado incluyendo variables como: el precio, poder adquisitivo y los efectos de las estrategias de mercadeo
principales métodos para pronosticar
1. Enfoque subjetivo
  1. Individual
  2. Encuestas
  3. Delphi
2. Enfoque extrapolativo
  1. Atenuación exponencial
  2. Descomposición
  3. Box-Jenkins
3. Causal y estructural
  1. Modelos de regresión de una sola ecuación
  2. Modelos de sistemas simultaneos
  3. Modelos de simulación
Métodos de pronósticos
1. Promedio móvil
  1. Comportamiento horizontal o estacionario
  2. n parámetros de suavización
  3. Se recomienda utilizarlo cuando la información histórica de las ventas no tiene tendencia o factores estacionales que la afecten. Sólo es necesario considerar un número “n” de periodos históricos para realizar el pronóstico. Dicho número dependerá siempre del nivel de error que genere dicha cantidad de “n”
2. Atenuación exponencial simple
  1. Comportamiento horizontal o estacionario
  2. α parámetros de suavización
  3. Se recomienda utilizar cuando la información histórica de las ventas no tiene tendencia o factores estacionales que la modifiquen. Este pesa las variaciones o cambios que tiene el error del pronóstico en el tiempo con alfa (a). El valor de alfa es un porcentaje que tiene valores de cero a uno sin incluirlos
3. Atenuación exponencial triple
  1. Comportamiento estacional
  2. α, β y ɣ son parámetros de suavización
  3. Tiene mayor aplicación y efectividad cuando las ventas históricas tiene grandes variaciones en ciertos meses del año o marcada estacionalidad (temporalidad). Este método pesa las variación, la tendencia y la estacionalidad con alfa (a), beta (b) y gama (g) respectivamente. El objetivo es encontrar la combinación de estos elementos que minimice el error del pronóstico
4. Aplicaciones
  1. Modelan componentes tangibles de la serie como tendencia y estacionalidad
  2. Pueden ser completamente automatizados para sistemas de control de inventarios o de producción
  3. Son frecuentemente tan exactos como los métodos más complejos, como ha sido documentado en los resultados de las competencias de pronósticos
  4. Puede ser implantado con series relativamente cortas, especialmente para datos no estacionales

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