La organización de la información es un factor crítico para un buen pronóstico de ventas en la dinámica industria de bienes de consumo, que produce y comercializa los llamados Bienes de consumo de rápido movimiento. E geral, Hay tres dimensiones para organizar la información que deben tenerse en cuenta al estructurar el previsión: tiempo, producto y lugar. Aquí haré algunas consideraciones sobre la dimensión “producto”.
Las áreas organizativas de una empresa, como marketing, ventas, producción y logística, necesitan pronosticar las ventas de productos en diferentes niveles de agrupación. Por ejemplo, el gerente de producto analiza la información a un nivel de agregación que le permite evaluar el desempeño de la familia a su cargo. El gerente de producción, por otro lado, necesita pronósticos a nivel de SKU para tratar de optimizar la secuenciación de sus líneas. Es evidente, por tanto, la necesidad de generar estimaciones de demanda futura a diferentes niveles de agrupación.
No es razonable que la previsión de ventas se realice para todas las combinaciones posibles de datos, en primer lugar porque el esfuerzo necesario sería enorme y, sobre todo, porque cada área organizativa tendría un número diferente, ya que no sería posible garantizar que la suma de los pronósticos realizados a nivel de SKU daría el mismo resultado que el pronóstico obtenido a través de la serie de ventas consolidadas. Así, es necesario decidir en qué nivel de organización se tratará la información en el pronóstico y cómo se fragmentará (de arriba hacia abajo) o consolidado (de abajo hacia arriba) posteriormente.
La industria de bienes de consumo suele organizar la información para su proceso de previsión de ventas guiada por una visión de marketing interna, realizando previsiones de ventas para la familia de productos dentro de una marca determinada. Si bien históricamente este enfoque no ha sido incorrecto, la reciente diversificación de las líneas de productos hace posibles nuevos enfoques que resultan en menos errores. Para ello, la empresa necesita dejar de mirar hacia adentro y alinear su proceso de previsión de ventas con el patrón, o “momento”, de consumo de sus clientes.
Por ejemplo, imaginemos una empresa con cinco líneas de negocio diferentes. bocadillos, vendido en paquetes de 30, 80 y 200 gramos. El consumidor tiene la intención de comprar un bocadillo para consumir en el cine, pero no encontró el paquete de 30 gramos de su marca favorita. Qué es más fácil que suceda: el consumidor compra otra marca en el paquete individual de 30 gramos o va al supermercado y compra su bocadillo preferido en el paquete de 200 gramos? En general, predomina el “momento de consumo” en relación a la “preferencia de marca” y el consumidor elegirá otro snack de 30 gramos. Por tanto, la previsión por marca (“preferencia”) suele dar lugar a un mayor error que por envase (“momento de consumo”).
Evidentemente, esta regla solo se aplica si el posicionamiento de las marcas, es decir, el perfil del cliente, es el mismo. Las empresas de bienes de consumo que tienen varias marcas de un mismo producto, detergente en polvo o jugos, por ejemplo, pero cada marca está dirigida a un público diferente, no se beneficiarían de esta práctica. Las empresas con marcas (o líneas) que son sustitutas desde el punto de vista del consumidor (correlación negativa de ventas), eso sí, se benefician mucho de esta práctica. ¡Vale la pena hacer la prueba!
Referencias
<https://ilos.com.br/web/comparacao-entre-as-abordagens-top-down-e-bottom-up-para-previsao-de-vendas/>
Leonardo Julianelli
https://ilos.com.brSocio Ejecutivo de ILOS. Graduado en Ingeniería de Producción por EE/UFRJ, tiene maestría en Administración de Empresas por COPPEAD/UFRJ con extensión en EM Lyon, Francia, y Doctorado en Ingeniería de Producción por COPPE/UFRJ. Tiene varios artículos publicados en periódicos y revistas especializadas, siendo uno de los autores del libro: “Sales Forecasting: Organizational Processes & Qualitative and Quantitative Methods”. Sus áreas de investigación son: Planificación de la Demanda, Servicio al Cliente en el Proceso Logístico y Planificación de Operaciones. Trabajó durante 8 años en el CEL-COPPEAD/UFRJ, colaborando en la organización del área de Enseñanza de Logística. En consultoría, realizó varios proyectos en el área de logística, como Diagnóstico y Plan Maestro, Previsión de Ventas, Gestión de Inventarios, Planificación de la Demanda y Plan de Capacitación en empresas como Abbott, Braskem, Nitriflex, Petrobras, Promon IP, Vale, Natura, Jequití, entre otros. Como docente, impartió clases en empresas como Coca-Cola, Souza Cruz, ThyssenKrupp, Votorantim, Carrefour, Petrobras, Vale, Via Varejo, Furukawa, Monsanto, Natura, Ambev, BR Distribuidora, ABM, International Paper, Pepsico, Boehringer. , Metrô Rio , Novelis, Sony, GVT, SBF, Silimed, Bettanin, Caramuru, CSN, Libra, Schlumberger, Schneider, FCA, Boticário, Usiminas, Bayer, ESG, Kimberly Clark y Transpetro, entre otras.
