Impacto de la crisis económica sobre la demanda: ¿cómo mejorar la previsión de ventas?

La profundización de la crisis económica, evidenciada por la contracción del PIB de 1,7% en el tercer trimestre de 2015, está afectando directamente el consumo de los hogares y, en consecuencia, el volumen de ventas minoristas. Si hasta principios de este año la crisis era más evidente en la industria, ahora es posible identificarla claramente en la serie de ventas de bienes de consumo al por menor.

Además de los desafíos inherentes a la caída de la demanda, las empresas deben lidiar con el aumento de los errores de pronóstico de ventas. Si bien no es posible mitigar completamente este efecto, ya que los datos históricos no permiten predecir un movimiento a la baja, se puede mitigar utilizando métodos de previsión de ventas que sean capaces de “reaccionar” más rápidamente o que consideren el impacto del ciclo económico en las series.

Presentamos, en los ejemplos siguientes, los resultados de las previsiones de las series de ventas de vehículos automotores de Anfavea (diciembre/2011 a noviembre/2015) y del índice de ventas minoristas del IBGE (diciembre/2011 a septiembre/2015), utilizando los métodos de Descomposición Clásica (con cálculo del ciclo económico), Holt-Winters y un tercero más sencillo, donde la previsión viene dada por las ventas del mismo mes del año anterior más la corrección que hace el crecimiento/decrecimiento medio (tendencia) del último año, ampliamente utilizados en el día a día de los negocios, según la investigación de ILOS.

Venta de vehículos nuevos

Figura 1 - Análisis de Métodos de Previsión de Ventas para Vehículos Nuevos

fuente: Análisis ANFAVEA e ILOS

Al analizar la serie de ventas de vehículos nuevos de Anfavea, se observa que la caída de la demanda se ha acentuado cada año. La drástica reducción observada en las ventas entre 2014 y 2015, del 22,55% hasta noviembre, es reflejo del retiro de los incentivos fiscales, en forma de reducción del IPI, a partir de enero de este año.

Esta mayor caída de la demanda provocó un aumento considerable del error de previsión de ventas, indicado por MAPE, por los métodos de Descomposición Clásica y Ajuste con Tendencia. Sin embargo, observamos una mejora en el resultado del error por el método de Holt-Winters, que es capaz de responder más rápidamente a cambios repentinos de comportamiento en el patrón histórico de ventas. Aun así, la Descomposición Clásica con el cálculo del ciclo económico fue el método con menor error.

Índice de ventas de supermercados

Figura 2 - Análisis de los Métodos de Pronóstico de Ventas para el Índice de Ventas Minoristas

Fuente: IBGE y análisis ILOS

Cuando analizamos la serie histórica del índice de ventas de supermercados del IBGE, vemos que la caída de la demanda comienza a observarse recién en 2014 y se vuelve bastante acentuada en 2015. Aquí, la inversión del signo, del crecimiento de las ventas en 2013 para la disminución en 2014, provocó un efecto perjudicial más intenso sobre la previsión de ventas que la acentuación de la caída en 2015. Los métodos de Descomposición Clásica con análisis del ciclo económico y Holt-Winters mejoraron su capacidad predictiva en relación al año pasado, con énfasis en este segundo método, que con su capacidad de adaptación rápida se ha convertido en el más asertivo.

Los resultados observados aquí en series de ventas agrupadas son igualmente válidos para pronosticar familias de productos e incluso SKU en una empresa. Es decir, la práctica de ajustar los valores del año anterior con base en el crecimiento/decremento de corto plazo para obtener un pronóstico de ventas, muy común en el mercado brasileño, tiende a presentar errores significativamente mayores que los obtenidos utilizando métodos capaces de considerar el efecto del ciclo económico sobre la serie de ventas y, en momentos de cambios repentinos en el comportamiento del mercado, de métodos que sean capaces de adaptarse más rápidamente a estos cambios.

Referencias

<http://seriesestatisticas.ibge.gov.br/lista_tema.aspx?op=0&no=2&de=3>

<http://www.anfavea.com.br/tabelas.html>

<https://ilos.com.br/web/analise-de-mercado/relatorios-de-pesquisa/planejamento-no-supply-chain/>