Los pronósticos de ventas de una empresa normal inclusive a unas semanas de su apertura tienen al menos dos componentes. Esta definición pretende ser reduccionista precisamente para poder lograr un análisis completo de los componentes de los pronósticos de ventas. El primer componente que identificaremos es el de las compras de clientes regulares. La segunda parte del pronóstico se refiere a las posibles compras de clientes regulares de productos nuevos y prospectos de cualquiera de los productos.

Dentro del análisis que realizaremos de los pronósticos de ventas, no puede faltar nuestro antagonista de cabecera. K.L. Ruin, ahora personifica al director de ingeniería y producción, para quien todo debe de ser fijo y estándar. Tu, como de costumbre, eres el Country Manager de una empresa de manufactura y la herramienta que agregarás a tu #toolkit es la creación de Pronósticos de Ventas.

¿Te ha pasado ésto con tus pronósticos de ventas?

Un componente fundamental en el proceso de planeación de ventas y operaciones, son sin duda, los pronósticos de ventas. Cuando inician la sesión del mes corriente, K.L. Ruin pide la palabra como lo ha venido haciendo en meses anteriores, para presentar su famoso archivo de análisis de desviaciones del pronósticos de ventas. Ya lo tiene muy estructurado, inclusive solicitó un becario para poder incluirle macros. Un gran trabajo sin duda, lástima de lo mal encaminado que era su análisis.

Como siempre, siendo parte del comité de S&OP, el Country Manager (tú) tiene que mediar en el proceso. En ésta ocasión, tienes un as bajo la manga. Es muy simple, habías trabajado de la mano con el director comercial. Lograron separar el plan de ventas (como también se le puede llamar), en dos componentes.

Primer componente de los pronósticos de ventas.

Consiste en los productos que consumen los clientes existentes. En el caso que estamos tratando no es tan simple realizar ésta tarea. Estamos en una empresa de consumo masivo y no hay tantos clientes nominados, solo aquellos que han realizado su inscripción a alguno de los planes promocionales que tiene la compañía o que solicitan factura el día de la compra. De ellos, tuvieron que indagar mucho y solo obtuvimos para ésa muestra, la tasa estimada de respuesta a nuestras promociones.

Lo anterior, alcanza para el análisis que corresponde. Evidentemente, la revisión ejecutada no se puede hacer solamente a nivel de familias de producto. Es pertinente llevarlo al nivel de número de parte. Cuando no tenemos el detalle a este nivel, se puede definir una distribución porcentual por número de parte. Pero no olvidamos utilizar el histórico de ventas por producto. Con esto pudimos determinar varios pronósticos de ventas que culminaron en un plan de ventas que estaba relacionado con las ventas repetitivas.

El segundo componente de los pronósticos de ventas.

Este componente es un poco más abstracto que el primero y para su definición se tuvieron que realizar varios análisis previos. La primera respuesta que tuvimos que encontrar fue a la pregunta ¿Qué y cuánto va a comprar un prospecto cuando se convierta en nuestro cliente? La segunda, si la anterior no fue lo suficientemente compleja fue: ¿Cuándo realizará esas compras en nuestras tiendas? A simple vista, esto parece un ejercicio de lógica de respuesta imposible, por ejemplo: “Conduces un autobús, en el que se montan 18 personas. En la siguiente parada, se bajan 5 pero suben otras 13. Al llegar a la siguiente estación, se bajan 21 y se suben otras 4. ¿De qué color son los ojos del conductor?”

Para resolver éste problema hay que realizar una cantidad de conclusiones de la información que tenemos a mano. 1. debemos de saber la cantidad de clientes potenciales que una campaña determinada genera. 2. tan importante como lo anterior, es saber cuantos de esos clientes potenciales terminan, efectivamente, comprando algo y, 3. de lo que comprarán, como se distribuirá dentro de las familias de productos (que dicho de otro modo también podrían ser marcas, u otra forma de agrupación).

¿Un tercer componente de los pronósticos de ventas?

Tan arriesgado como los otros dos componente decidieron definir un tercer componente que pretendía responde la pregunta ¿Cuántos clientes recurrentes existen, que sin ser influenciados por el tema de campañas de mercadotecnia, concurren a nuestras tiendas por hábito? La respuesta pudiera estar dentro del primer componente.

Pero, podemos intercambiar éste análisis por otro que puede ayudarnos a afinar más los pronósticos de ventas. Separemos también los productos que pertenecen al grupo que no se ven tan influenciados por modas o temporadas.

Origen fundamental de los pronósticos de ventas.

Para éste momento, notamos que todo lo que requerimos es, de un lado o de otro, datos. Los cuales, pueden formar parte o no del conjunto conocido como Big data. Y lo digo de ésta forma porque no necesariamente es necesario invertir en una millonaria plataforma para obtener, por ejemplo, patrones de consumo dentro de un piso de ventas. Una manera muy simple es incluir dentro de la información de cada producto en el piso de ventas una ubicación y fomentar que el equipo de piso siempre tenga en orden el mismo.

Con lo anterior, puedes estimar cuál fue un recorrido estimado de un cliente en particular, al realizar un registro de cada uno de los productos que adquirió. También puedes realizar reconocimiento de imagenes dentro de los videos de las tiendas, lo que tengas a tu alcance. Pero al final, deben de ser datos duros y dejar poco a la imaginación.

Periodo de cobertura de un pronóstico de ventas.

Esto es quizá lo más fácil de definir. Debes de conocer el tiempo que pasará desde el momento en que se realice el pedido hasta que efectivamente estará disponible en nuestros anaqueles. Por ejemplo, si nuestra existencia es de 0 en el día 1, y el tiempo de disponibilidad son 60 días, no puedes pronosticar ventas del producto antes del día 60. Y, como parte fundamental del proceso de planeación de ventas y operaciones, mes con mes, deberás ir revisando como variarán los tiempos. Además, puedes hacer el análisis un poco más abstracto fijando productos estándar. Por ejemplo, en el mundo de las computadoras o celulares, los equipos que son de entrada, los que están pensados para usuarios más exigentes y los que definitivamente están diseñados para aquellos que le exigen hasta el último gigahert a sus procesadores.

Una simplificación como la expresada en lo anterior, puede ayudar a realizar el análisis que aquí se propone. Pero regresando al tema del periodo de cobertura de los pronósticos, la sugerencia es que siempre sea de al menos 3 meses a detalle, 6 meses adicionales a nivel familia y generales para los siguientes 9 meses, dando un total de 18 meses. ¿Suficiente para planear todas las actividades?

Sesión de planeación de ventas y operaciones.

Con todo lo anterior puesto en práctica, y conociendo que K.L. Ruin, es el encargado de evaluar el nivel de error de cada uno de los pronósticos que se presentan. En ésta ocasión se mostró al equipo de S&OP un pronóstico que se diferenciaba sustancialmente del que se había venido utilizando. Si bien, el número total de ventas no variaba mucho, si lo hacía en el nivel de detalle de lo que se vendía.

De alguna forma, K.L. Ruin se quedó sin argumentos, porque algunas de las más grandes variaciones que el mostró se relacionaban con las que se estaban incluyendo en la nueva integración de todos los componentes. El director comercial se dedicó a presentar los detalles de los pronósticos de ventas. Por otra parte, fue mostrando las modificaciones que se debieron hacer a las temporalidades de las campañas de mercadotecnia. Las modificaciones valían la pena para que todos las conocieran.

Revisión de los pronósticos de ventas.

Se le entregó a K.L. Ruin la tarea de determinar el error de éstos pronósticos de ventas, comparados con los anteriores. También, al estar a cargo de Supply Chain, debería desagregar todo a mayor detalle posible para que después, el resto de las áreas pudieran definir si se tendría la capacidad de mantener el pronóstico de ventas. En pocas palabras, otro mes más de S&OP.

¿Cuál crees que haya sido la consecuencia de éste proceso?

Haz las preguntas y comentarios que creas pertinente, seguramente encontraremos el final de ésta historia. No te quedes así, ¡Comenta!

Referencias.

Barnes, Hector (n.d.) 13 acertijos matemáticos de lógica clásicos que pondrán a prueba tu capacidad. Accesado el 5 de Mayo de 2019 en https://www.elconfidencial.com/alma-corazon-vida/2014-07-28/10-acertijos-clasicos-que-pondran-a-prueba-tu-capacidad-logica_166413/