Planificación y previsión de la demanda: Cómo puede ayudar el aprendizaje automático
La planificación de la demanda es el proceso de previsión de la demanda futura de un producto o servicio. Implica analizar los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y otros factores para predecir qué cantidad de un artículo concreto se necesitará en el futuro. El objetivo de la planificación de la demanda es garantizar que una empresa disponga de la cantidad adecuada de existencias para satisfacer la demanda de los clientes y, al mismo tiempo, minimizar el coste del exceso de existencias.
¿Cómo se planifica la demanda en CPG?
Las empresas de bienes de consumo envasados (BPC) más avanzadas recopilan montones de datos de sus directivos y del mercado. Por ejemplo, los departamentos de ventas o de desarrollo de negocio aportarían información sobre los fundamentos de las ventas, mientras que el marketing de marca proporcionaría mediciones de la salud de la marca. A continuación se ofrecen algunos ejemplos de estos otros factores que pueden tenerse en cuenta:
- Aumento de la distribución por SKU, por región o incluso por cuenta.
- Calendario de promociones, que abarca no sólo el calendario, sino también la profundidad del descuento, la frecuencia de las promociones, la comunicación de las promociones, etc.
- Espacio en estanterías por centímetros o pulgadas reales y también por cuota en comparación con los competidores.
- Espacio de exposición por recuento real y también por cuota en comparación con los competidores
- Alcance y frecuencia de los anuncios
- Inversión en diferentes canales de comunicación
A continuación, el departamento de suministro de productos tomará estos datos y los analizará junto con los datos de mercado, e
¿Por qué es importante la planificación de la demanda y qué funciones de CPG participan?
Este proceso puede llevar meses y debería realizarse al menos 9 meses antes de la ejecución. A decir verdad, muchos directivos temen este proceso. Sin embargo, este ejercicio de planificación de la demanda es una actividad decisiva para las marcas que quieren competir en el mercado de forma responsable y sin poner en riesgo a toda la empresa.
¿Se ve afectada la financiación?
La planificación de la demanda ayuda a determinar el nivel adecuado de financiación necesario. ¿Necesita la empresa pedir más préstamos para financiar sus esfuerzos de marketing? ¿O puede la empresa permitirse sus niveles de comercialización gracias a los ingresos previstos para el próximo ejercicio?
¿Debe preocuparse el departamento de ventas?
Esta actividad también alinea las ventas con las prioridades de la empresa y los planes de salida al mercado. ¿Cuáles son las marcas y los productos en los que hay que centrarse? ¿Qué actividades puedo y debo realizar para impulsar estas prioridades? ¿Qué cuentas activamos para obtener los ingresos previstos?
¿Está la planificación de la demanda en la cadena de suministro?
La planificación de la demanda ayuda mucho al departamento de suministro de productos. Las cifras les ayudan a saber cuánto pedir y a programar las entregas y recepciones. También sabrán si tienen suficientes almacenes para guardar las existencias o si necesitan almacenes ad hoc. El suministro de productos también tendrá una idea de si están experimentando un efecto “bullwhip” o no.
¿Se benefician los vendedores?
Por supuesto, la planificación de la demanda lo aúna todo y ayuda a los profesionales del marketing a racionalizar todos sus esfuerzos. ¿Están destacando la marca o el producto correcto en sus campañas? ¿Estará disponible el producto en la tienda cuando los consumidores se interesen por él? ¿No se agotará el producto antes de que acabe la campaña? ¿Conseguirá la marca sus objetivos de cuota de mercado e ingresos?
Una planificación eficaz de la demanda es fundamental para que las empresas puedan disponer de los productos adecuados en el momento oportuno. Puede ayudar a minimizar las roturas de stock y los excesos de existencias, reducir los costes de mantenimiento de inventario y mejorar la satisfacción del cliente garantizando que los productos estén disponibles cuando los clientes los deseen.
¿Cómo se realiza actualmente la planificación de la demanda?
Existen varios métodos de planificación de la demanda, y la elección del método depende de la naturaleza de la empresa, del producto o servicio que se ofrezca y de la disponibilidad de datos. He aquí algunos de los métodos más utilizados:
- Previsión estadística: Consiste en utilizar los datos históricos de ventas para identificar patrones y tendencias y, a continuación, utilizar esta información para predecir la demanda futura. Este método puede desglosarse en varios submétodos, como el análisis de series temporales, el análisis de regresión y el suavizado exponencial.
- Estudio de mercado: Este método consiste en recopilar datos sobre las preferencias de los clientes, sus hábitos de compra y otros factores relevantes que puedan afectar a la demanda. Esta información se utiliza después para crear una previsión de la demanda.
- Planificación, previsión y reaprovisionamiento colaborativos (CPFR): Este método consiste en compartir datos sobre la demanda entre una empresa y sus proveedores, distribuidores y otros socios para mejorar la precisión de la planificación de la demanda. Este método se basa en gran medida en el intercambio de datos, la colaboración y la comunicación.
- Opinión de expertos: Este método consiste en recabar la opinión de expertos del sector, partes interesadas internas y otras fuentes bien informadas para identificar posibles cambios en el mercado que podrían afectar a la demanda.
- Modelos de simulación: Este método consiste en crear modelos que simulen diversos escenarios de demanda y sus resultados. Este método puede ayudar a las empresas a planificar cambios inesperados e incertidumbres.
Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas e inconvenientes, y la elección del método depende de varios factores, como el tamaño y la complejidad de la empresa, la disponibilidad y calidad de los datos y el nivel de precisión necesario para la previsión de la demanda.
¿Cuáles son las limitaciones de las prácticas actuales?
A pesar de las numerosas ventajas de la planificación de la demanda, las prácticas actuales presentan varias limitaciones. He aquí algunas de las más significativas:
- Falta de colaboración interfuncional: La planificación de la demanda requiere la aportación y colaboración de múltiples departamentos, incluidos los de ventas, marketing, operaciones y finanzas. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para facilitar una comunicación y colaboración eficaces entre estos departamentos, lo que genera silos y datos incoherentes.
- Inflexibilidad: Los métodos tradicionales de planificación de la demanda pueden ser inflexibles y lentos para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Esto puede dificultar que las empresas respondan rápidamente a los cambios en la demanda y puede dar lugar a un exceso de existencias o a roturas de stock.
- Falta de escalabilidad: Muchos métodos tradicionales de planificación de la demanda no son fácilmente escalables, lo que dificulta a las empresas ajustar sus métodos de previsión a medida que crece su negocio o cambia su combinación de productos.
- Incapacidad para tener en cuenta nuevos productos o tendencias: Los métodos de planificación de la demanda suelen basarse en datos históricos, que pueden no ser útiles para predecir la demanda de nuevos productos o tendencias emergentes. Esto puede dificultar a las empresas la previsión exacta de la demanda de estos artículos.
Estas limitaciones sugieren que las prácticas de planificación de la demanda deben evolucionar para ser más ágiles, adaptables y receptivas a los cambios del mercado. Las empresas deben adoptar nuevas tecnologías y enfoques basados en datos para mejorar la precisión y flexibilidad de la planificación de la demanda. También necesitan fomentar una cultura de colaboración y comunicación interfuncional para garantizar que todos los departamentos pertinentes participen en el proceso de planificación de la demanda.
¿Cómo puede mejorarse la planificación de la demanda?
El aprendizaje automático (ML) ha mejorado significativamente la planificación de la demanda ayudando a las empresas a analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y predecir la demanda futura con mayor precisión. Estas son algunas de las formas en que el ML ha mejorado la planificación de la demanda:
- Mejora de la precisión: ML han mejorado la precisión de la previsión de la demanda mediante el análisis de grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes, como datos históricos de ventas, medios sociales y factores externos del mercado. Al identificar patrones y predecir la demanda futura con mayor precisión, las empresas pueden evitar roturas de stock o excesos de existencias, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente y rentabilidad.
- Análisis de datos en tiempo real: El aprendizaje automático puede analizar datos en tiempo real, lo que permite a las empresas identificar rápidamente los cambios en la demanda y responder en consecuencia. Esto ha permitido a las empresas ajustar sus niveles de inventario y programas de producción de manera más eficaz, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia.
- Escalabilidad: El aprendizaje automático se puede escalar fácilmente para analizar conjuntos de datos más grandes o datos más complejos, lo que los hace ideales para empresas con grandes carteras de productos o cadenas de suministro complejas. Esto ha permitido a las empresas manejar más datos y generar previsiones más precisas, incluso a medida que crece su negocio.
- Modelización predictiva: El aprendizaje automático puede crear modelos predictivos que pueden utilizarse para pronosticar la demanda en diferentes escenarios o supuestos. Esto ha ayudado a las empresas a comprender mejor el impacto de diversos factores en la demanda y a tomar decisiones más informadas.
- Mejora de la colaboración: El aprendizaje automático ha ayudado a mejorar la colaboración entre diferentes departamentos al proporcionar un lenguaje y un marco comunes para comprender el impacto del marketing y otros factores en las ventas. Esto ha ayudado a romper silos y fomentar una cultura de colaboración y comunicación, lo que ha llevado a una planificación de la demanda más precisa y eficaz.
El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta esencial en la planificación de la demanda para ayudar a las empresas a generar previsiones más precisas, asignar recursos de manera más eficiente y optimizar las estrategias de marketing y ventas. Al aprovechar el poder de los datos y el análisis estadístico, las empresas pueden mejorar la eficiencia de su cadena de suministro, la satisfacción del cliente y la rentabilidad.
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