Beneficio, Costes, Gestión de ciclo, Inductores del beneficio, Liquidez, Margen, Optimización de ingresos, Pricing, Umbral de Rentabilidad, Ventas

La predicción de la demanda para empresas industriales. Clave para su rentabilidad

Dos elementos son claves para la puesta en marcha de un Pricing actual en una empresa industrial, la segmentación y la predicción de la demanda. Sin ellas dos, sólo se podrá hacer la fijación de precios de siempre, la fijación sin criterio y caprichosa. Por lo tanto, siempre solemos insistir en dar estos dos primeros pasos con la segmentación y la predicción de la demanda como forma de iniciación. Cada negocio tienen sus peculiaridades que influyen en ambos apartados, como es el caso de las empresas industriales, pero hos vamos a dejar a un lado la segmentación para centrarnos exclusivamente en la predicción de la demanda.

En algunas fábricas me han comentado al inicio de las conversaciones que su demanda era imposible de predecir que era muy variable, en otros casos me decías que era estacional sin verdaderamente serlo, en fin, si intuye cierta dificultad en la predicción, pero no se acierta con los términos exactos. Claro está que, en las fábricas con sistemas MRP I y II, la predicción de la demanda suele estar más entonada y en ciertos casos de forma notables. Tiene absoluta lógica. Vamos a comentar los fundamentos y tipos de demanda y así facilitaremos la comunicación.

La demanda sigue dos tipos de modelos, el determinístico y el estocástico, el primero nos permite conocer con bastante precisión una previsión de la demanda futura, aunque sea con variaciones importantes. El otro modelo es el aleatorio, al que podremos asignar probabilidades para predecir su comportamiento. En el primer modelo, muy común, se utilizan diferentes aproximaciones como la gestión del funnel de ventas, medias móviles, regresión lineal y regresión múltiple.

Para saber cómo es nuestra demanda, basta con dividir la desviación típica de la distribución de los pedidos en un periodo entre la media de la misma y multiplicado por cien, con lo que tenemos la dispersión respecto a la media. Para valor cercanos a cero, la demanda marca su carácter determinístico y para valores altos, lo contrario, muestra su perfil aleatorio. Ese valor -además- irá mostrándonos si la demanda deterministica es estática o dinámica y -en el caso de estocástica- si es estacionaria o no.

Esta es una primera aproximación, pero ya sabemos -al menos- cómo atacar su determinación según sea determinística o aleatoria. A partir de aquí, habrá que seleccionar las herramientas, algoritmos, etcétera más adecuados para cada caso y para las distribuciones lineales o no lineales. Regresiones, modelos econométricos, series temporales, etcétera. Nuestra misión como analistas de precios y rentabilidad no se centra aquí, para eso hay especialistas y software que de forma específica o integrado nos aportan soluciones y resultados a interpretar y como base para la decisión.

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios .