Planificación de la demanda, en tiempos de covid-19, sufrió un gran impacto. Muchas empresas que notaron variaciones inesperadas en sus demandas, a veces al alza (productos higienizantes, alimentos listos para consumir), a veces a la baja (pasajes aéreos, turismo), tuvieron que apagar sus algoritmos y replantearse el proceso de planificación, tratando de “buscar el futuro” ” y olvídate de los datos históricos por un rato. Al final de la cuarentena, el proceso de planificación debería volver a la “nueva normalidad”, y será necesario ajustar los datos históricos.
Figura 1: durante la pandemia, la planificación de la demanda tuvo que ajustarse, ya que los datos de ventas anteriores no reflejan los efectos durante la pandemia. Después de la crisis, será necesario realizar ajustes en los datos históricos para que el proceso normal regrese. Imagen: Jan Vasek por Pixabay
Para hacer frente a este cambio sin precedentes en el comportamiento de la demanda, en ILOS hicimos un Vive a principios de mayo para discutir qué ajustes al proceso de planificación de la demanda deberían realizarse durante y después de la pandemia y las tendencias predominantes para el futuro. Un punto discutido y fundamental es: ¿cuándo debemos considerar volver al proceso de planificación tradicional? ¿Y qué ajustes hay que hacer a la serie histórica, para que podamos volver al uso de algoritmos de predicción?
Para saber cuándo debemos volver al proceso de planificación de la demanda mensual, sugerimos calcular y monitorear el coeficiente de variación (CV) diario (o semanal) de las curvas de demanda del producto. El coeficiente de variación es la relación entre la desviación estándar media y la demanda media, por lo que es un indicador de la variabilidad de la curva de demanda. Durante la pandemia, el CV aumentó mucho, ya que hubo una gran variabilidad en la demanda, por lo que es de esperar que, con el fin de la pandemia, este indicador vuelva a los valores anteriores. Esto, por lo tanto, es un indicio de que se puede realizar el retorno al proceso original (Figura 2).
Figura 2 – El cálculo del CV de la serie histórica indica el momento de volver al uso de algoritmos de pronóstico de ventas. Fuente: OIT
Para el ajuste de la serie histórica es importante conocer los componentes de la serie de ventas (nivel, tendencia, ciclo y estacionalidad) y analizar cuál será el comportamiento futuro de la serie, de acuerdo con las expectativas y medidas de cambios en el patrón de consumo de determinados productos, categorías y segmentos. Por ejemplo, en el caso del papel higiénico, donde hubo un aumento momentáneo en las ventas, pero manteniendo el patrón de consumo, un ajuste a la estacionalidad de la serie debería ser suficiente. Comparar el índice estacional del mes de años anteriores con el factor estacional de marzo/20 es una forma de definir qué factor multiplicativo se debe aplicar a los datos a lo largo de la crisis. Este mismo procedimiento se puede aplicar a las demandas que han sufrido una caída abrupta, en las que se espera una vuelta al nivel anterior de ventas tras la crisis del coronavirus.
En cuanto a los productos sanitizantes, también hubo un aumento abrupto en las ventas debido a la necesidad de una higiene constante, pero es de esperar un nivel de ventas superior al visto antes de la pandemia, ya que la gente se preocupará más por la limpieza y la higiene. En este caso, además de ajustar por estacionalidad para hacer frente a este pico de ventas durante la crisis, será necesario corregir el nivel de la serie de ventas, ya que el patrón de consumo conducirá a un mayor uso del producto, de forma perenne. (Figura 3).
Figura 3 – Ajuste de línea base para productos cuya demanda se vio afectada por el nuevo coronavirus. Fuente: OIT
Monitorizar el coeficiente de variación de la serie histórica para definir cuándo debemos volver al proceso de planificación tradicional, identificar el comportamiento de la demanda en la nueva realidad y realizar los ajustes necesarios será fundamental para salir de la crisis con un proceso de planificación de la demanda regularizado . Vale la pena ver nuestra transmisión en vivo para comprender qué tendencias se esperan para la demanda en el futuro y cómo reevaluar el proceso de planificación durante la crisis.
Enrique Alvarenga
Se desempeña en consultoría desde hace 7 años, con experiencia en más de 20 proyectos de Planificación de la Demanda y S&OP, Diseño de Redes Logísticas, Plan Maestro Logístico, Políticas de Inventarios, Estrategia de Operaciones e Inteligencia de Mercados.
