EL PROCESO DE PRONÓSTICO DE VENTAS EN LAS EMPRESAS: ASPECTOS ORGANIZATIVOS Y TECNOLÓGICOS

El desarrollo de técnicas de pronóstico cada vez más sofisticadas, en paralelo con el rápido desarrollo de las computadoras y otras tecnologías de manipulación de información y datos, ha llevado a varias empresas a interesarse cada vez más en el proceso de pronóstico de ventas. Este creciente interés se basa principalmente en la difusión y utilización de microordenadores personales cada vez más potentes y dotados de diversos recursos. Actualmente, es posible que cada directivo implemente modelos de previsión de ventas en hojas de cálculo electrónicas (p. ej. EXCEL*, LOTUS*, etc.) para apoyar sus actividades de planificación y control, ya sea en el ámbito estratégico, táctico u operativo. Está claro que una perfecta comprensión de las diversas técnicas de previsión cuantitativa permite a los gestores utilizar eficazmente los valores previstos (o números fríos, término frecuentemente utilizado en varias empresas brasileñas) como punto de partida para incorporar su criterio y sensibilidad ante diversas cuestiones. cuestiones de mercado como, por ejemplo, acciones competitivas, promociones, etc., y para la discusión con otros departamentos de la empresa sobre cuestiones como planificación de capacidad y programación de paradas de máquinas para mantenimiento, definición de niveles de servicio, disponibilidad de productos, etc.

Está claro que el papel de la previsión pura y simplemente intuitiva, prácticamente la única herramienta disponible para los directivos antes de la difusión de las microcomputadoras, está disminuyendo. La mente humana, a pesar de tener características únicas en cuanto a complejidad y capacidad para almacenar y asociar información, está sujeta a sesgos y emociones, siendo generalmente optimista y subestimando la incertidumbre futura, especialmente en lo que respecta a las previsiones de ventas. Actualmente, los gestores más eficaces y precisos en la previsión de ventas son aquellos capaces de combinar adecuadamente los resultados proporcionados por las técnicas cuantitativas, su sensibilidad al mercado y las restricciones impuestas por los distintos departamentos de la empresa.

Prácticamente todas las empresas, ya sean pequeñas, medianas o grandes; empresas estatales, privadas nacionales o multinacionales, necesitan planificar su producción, distribución y compra de recursos de insumos o servicios frente a condiciones futuras inciertas. Además, la necesidad de prever las ventas no sólo es común a casi todo tipo de empresas, sino también a los distintos departamentos funcionales, que requieren de las previsiones de ventas como elemento fundamental en su proceso de toma de decisiones.

En este sentido, al ser diferentes las necesidades de planificación de los distintos departamentos de la empresa, gestionar el proceso de previsión de ventas pasa principalmente por gestionar a las personas que realizan las previsiones de ventas en las empresas. Esta gestión de personas abarca generalmente aspectos relacionados con la organización, procedimientos, motivaciones, reconocimiento y retribución del personal implicado en la elaboración de previsiones y su integración con otros departamentos de la empresa.

El aspecto organizativo se refiere a las funciones y responsabilidades específicas de la persona responsable de la previsión de ventas. Algunas preguntas que debe responder la empresa:

• ¿Quién es responsable de la previsión de ventas?
• ¿Cómo se mide la precisión (error) del pronóstico y se evalúa el desempeño?
• ¿Cómo se integra la previsión de ventas con los mecanismos de reconocimiento y recompensa de los vendedores? ¿Existe alguna relación entre los mecanismos de reconocimiento y recompensa y la precisión de las previsiones? El aspecto procedimental se refiere a comprender cómo las técnicas de previsión de ventas y sus sistemas de apoyo a las decisiones influyen en el resto de la empresa. Algunas preguntas presentes son:
• ¿Cómo perciben los departamentos de marketing y ventas el impacto de las previsiones de ventas en las actividades de producción y logística? ¿Y viceversa?
• ¿Los responsables de la previsión conocen las diferentes técnicas que existen y pueden indicar cuál es la más adecuada para la empresa?
• ¿Los responsables de las previsiones conocen todo el potencial del sistema de apoyo a las decisiones adquirido o desarrollado internamente por la empresa?

Es extremadamente importante que estas preguntas sean respondidas al diseñar el sistema de gestión de pronósticos. Si se ignoran estas cuestiones, el proceso de previsión no se puede controlar y mucho menos mejorar. Por ejemplo, si los departamentos de marketing, ventas, producción y logística desarrollan metodologías independientes de previsión de ventas, no habrá integración en el proceso de toma de decisiones y mucho menos alguien que sea responsable de la precisión del método.

Otro elemento sumamente importante para gestionar el proceso de previsión de ventas es la difusión de nuevas tecnologías de la información. Por ejemplo, en los grandes minoristas de EE.UU. y Europa, la automatización de los POS, asociada al uso de códigos de barras en los productos, ha permitido la adopción de sistemas de previsión de ventas más sofisticados y eficientes que buscan aprovechar la información de ventas recopilada en tiempo real. .

Por ejemplo, una gran cadena minorista europea con capital francés desarrolló un modelo de pronóstico de ventas diario para sus productos. Como el objetivo era realizar previsiones diarias para miles de productos, el modelo desarrollado no es muy complejo para permitir obtener resultados en un tiempo aceptable. Este modelo es aplicable a todas las tiendas de la cadena minorista, y sólo el valor de los parámetros varía de una tienda a otra. Al pronosticar las ventas de un producto para un día determinado, el modelo tiene en cuenta el día de la semana, el día del mes, la proximidad de un día festivo y las fechas festivas. Entre las principales conclusiones obtenidas destacamos:

• Diferentes días de la semana implican diferentes valores de ventas: el sábado el volumen de ventas es mayor que el resto de días de la semana.
• El volumen de ventas es mayor a finales y principios de mes. A partir del día 25 de cada mes, día a partir del cual la mayoría de la gente empieza a cobrar su salario, las ventas son superiores a la media, manteniéndose significativamente elevadas hasta el día 8 del mes siguiente.
• Cualquier día de la semana generalmente tiene mayores o menores ventas si está cerca o coincide con un día festivo.
• Los productos de una misma familia (por ejemplo, higiene y limpieza) tienen factores estacionales muy similares.
• Las tiendas ubicadas en distintas regiones: periferia, interior, costa, etc. tienen patrones de venta completamente diferentes.

El tercer y último elemento relevante para gestionar el proceso de previsión de ventas es la elección de la técnica de previsión de ventas adecuada a la realidad de la empresa. En términos generales, una técnica de pronóstico consiste en el cálculo matemático o estadístico utilizado para convertir datos y parámetros históricos en cantidades futuras. Las técnicas de pronóstico generalmente se dividen en dos tipos principales:

• Técnicas cualitativas. Estas técnicas dependen exclusivamente de la experiencia del pronosticador y generalmente son más costosas y laboriosas que los métodos de pronóstico cuantitativo. Son ideales para situaciones donde no hay series históricas disponibles y/o es necesario el juicio humano, y se desarrollan a través de encuestas de opinión, paneles y reuniones de expertos.
• Técnicas cuantitativas. Estas técnicas se dividen en dos subgrupos principales: series temporales y modelos causales. Las técnicas de series de tiempo utilizan datos históricos de ventas como base para determinar patrones que pueden repetirse en el futuro. Ejemplos de técnicas de series de tiempo son las medias móviles, el suavizado exponencial y la descomposición clásica. Los modelos causales buscan relacionar las ventas (variable dependiente) con otros factores como el PIB, la inflación, el tiempo, la población, etc. (variables independientes). Ejemplos de modelos causales serían las técnicas de regresión lineal y de regresión no lineal.

Por tanto, ejecutar previsiones de ventas efectivas requiere de un procedimiento que integre tres componentes principales: técnicas de previsión, nuevas tecnologías de la información (sistemas de apoyo a la decisión) y gestión de personas, como se muestra en la siguiente figura.

Una empresa exitosa que logró combinar la gestión de personas con la adopción de nuevas tecnologías de la información y la elección de técnicas adecuadas de previsión de ventas fue la norteamericana Pepsi-Cola. Esta empresa adquirió un sistema de previsión de ventas, EssBase, que integra y consolida los ingresos diarios de oficinas comerciales en 35 países, donde se manejan un total de 25 marcas diferentes a nivel de 15 SKU, por un total de 15,5 millones de dólares al año. Este sistema, diseñado para operar en un entorno cliente-servidor, permite a sus usuarios, de forma individual o grupal, analizar los datos de ventas de todos sus distribuidores en cualquier parte del mundo, desde diferentes niveles de agregación, en las siguientes dimensiones: temporal, geográfica cobertura, tipos de marcas y envases, grupos de clientes, etc. Uno de los principales logros de este sistema fue la unificación de las técnicas y sistemas de apoyo a la decisión utilizados por las distintas oficinas comerciales en la previsión de ventas, unificando las expectativas de la empresa sobre las ventas futuras.

Finalmente, nos damos cuenta de que la previsión de ventas es un insumo importante para la planificación no sólo de empresas de diferentes sectores de la economía, sino también de prácticamente todos sus departamentos. La pregunta que debe hacerse no es “¿deberían las empresas pronosticar las ventas?”, sino “¿cómo deberían las empresas pronosticar las ventas al menor costo posible?”.

La siguiente figura ilustra dos puntos importantes que deben enfatizarse con respecto a los dos componentes principales del costo total de pronóstico de ventas:

COSTO TOTAL DE PRONÓSTICO DE VENTAS = COSTO DE EJECUCIÓN DEL PROCEDIMIENTO + COSTO DE ERRORES DE PRONÓSTICO

Nos damos cuenta de que el costo de utilizar la sensibilidad del gerente como pronóstico de ventas suele ser muy bajo; sin embargo, el costo incurrido por los errores de pronóstico (por ejemplo, comprar capacidad excedente) supera con creces estos ahorros. Por otra parte, no es aconsejable el uso de modelos muy sofisticados, cuya comprensión está restringida a los especialistas: sus costes operativos son elevados y no se compensan aunque la precisión de las predicciones sea aceptable.

Las empresas, por tanto, deben adoptar procedimientos de previsión de acuerdo con sus necesidades de previsión en relación con:

• el horizonte de previsión (corto, medio o largo plazo),
• tipo de producto (clase A, B o C; nuevo o existente),
• tipo de decisión a tomar (el departamento que utilizará el pronóstico).

Una vez comprendidas las necesidades reales de previsión, la empresa debe elegir el método que se acerque más a la región operativa ideal, como se ilustra en la siguiente figura, es decir, el que presente la mejor relación en la relación coste/precisión.