{"id":77378,"date":"2018-12-19T15:34:24","date_gmt":"2018-12-19T18:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/kmganalytics.com\/es\/?p=77378"},"modified":"2018-12-19T15:34:26","modified_gmt":"2018-12-19T18:34:26","slug":"forecast-de-ventas-como-proyectar-a-futuro-la-demanda-de-su-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kmganalytics.com\/es\/forecast-de-ventas-como-proyectar-a-futuro-la-demanda-de-su-negocio\/","title":{"rendered":"Forecast de ventas: \u00bfC\u00f3mo proyectar a futuro la demanda de su negocio?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Culmina el 2018 y el interrogante en muchas compa\u00f1\u00edas suele ser el mismo: \u00bf<\/strong><strong><em>C\u00f3mo se mover\u00e1 el mercado el pr\u00f3ximo a\u00f1o? \u00bfQu\u00e9 puede hacer para lograr una planificaci\u00f3n \u00f3ptima de los recursos en los meses que est\u00e1n por venir?<\/em><\/strong> \u2026.<br><\/p>\n\n\n\n<p>Pedro es Gerente de Planeamiento Comercial de una compa\u00f1\u00eda multinacional de Consumo Masivo. Una de sus responsabilidades principales es determinar el objetivo de ventas m\u00e1s adecuado para el siguiente a\u00f1o. Pedro sabe que las discusiones internas de crecimiento de mercados y ventas potenciales<strong> consumen mucho tiempo y no se basan en una estimaci\u00f3n s\u00f3lida y cient\u00edfica de previsi\u00f3n de la demanda<\/strong>. Por el contrario, <strong>son guiadas normalmente por la intuici\u00f3n y la influencia informal de los jugadores clave de la organizaci\u00f3n<\/strong>. <br><\/p>\n\n\n\n<p>A la vez, conoce muy bien la implicancia de estas proyecciones: si sobreestima la demanda incurrir\u00e1 en una inmovilizaci\u00f3n de stocks que multiplicada por el costo financiero en mercados inflacionarios, afectar\u00eda severamente el P&amp;L (utilidades y p\u00e9rdidas) de la compa\u00f1\u00eda. Si la subestima, incurrir\u00e1 en Out-of-Stocks <strong>lo cual impactar\u00e1 directamente las ventas <\/strong>estimadas dentro de la organizaci\u00f3n<strong>. <\/strong><br><\/p>\n\n\n\n<p>Pedro necesita <strong>una soluci\u00f3n<\/strong> que establezca una <strong>base estad\u00edstica com\u00fan para la discusi\u00f3n interna de estimaci\u00f3n de demanda, minimice los errores de la estimaci\u00f3n futura, e integre los inputs de las distintas \u00e1reas de la organizaci\u00f3n en una plataforma \u00fanica de manera colaborativa.<\/strong><br><\/p>\n\n\n\n<p>Pedro necesita incorporar <strong>anal\u00edticos predictivos al proceso de negocios.<\/strong><br><\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>\u00bfDesea saber c\u00f3mo usando informaci\u00f3n hist\u00f3rica de su empresa puede anticiparse a lo que ocurrir\u00e1 y planificar en base a esta premisa para obtener mejores resultados? Entonces, lo invitamos a leer&#8230;<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 posibilidades hay de que ocurra un evento?<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Las soluciones de anal\u00edtica predictiva<\/strong> (<em>Predictive Analytics<\/em>) se han convertido en la herramienta perfecta para ayudar a las empresas a responder este interrogante, ya <strong>que utilizan datos de ventas, variables del contexto que determinan la demanda y comportamientos del <\/strong><strong><em>shopper<\/em><\/strong><strong> (que con anterioridad fueron recolectados) para prever lo que ocurrir\u00e1 a futuro e incidir directa y positivamente en su planificaci\u00f3n. <\/strong><br><\/p>\n\n\n\n<p> La anal\u00edtica predictiva ayuda a: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Sustentar el proceso interno de la estimaci\u00f3n de demanda sobre una base cient\u00edfica<\/strong> que sea comprensible de entender para tomar mejores decisiones. &nbsp;<\/li><li><strong>Mejorar la precisi\u00f3n de las estimaciones y evitar errores de sobre stock<\/strong> que resultan en costos financieros elevados con la posibilidad de que la mercanc\u00eda o el servicio no se logre vender. &nbsp;<\/li><li>Integrar la informaci\u00f3n que manejan distintos departamentos de la compa\u00f1\u00eda en una<strong> plataforma colaborativa \u00fanica<\/strong> que muestre un escenario consolidado de la situaci\u00f3n actual y futura de la organizaci\u00f3n. <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Todo esto implica la aplicaci\u00f3n de diversas t\u00e9cnicas sobre la informaci\u00f3n recolectada, incluyendo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>El an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/li><li>La miner\u00eda de datos<\/li><li>Machine learning (algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico)<\/li><li>El an\u00e1lisis de texto<\/li><li>La integraci\u00f3n con big data<\/li><li><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>El objetivo final es obtener <strong>patrones en los datos que<\/strong> sirvan no solamente para predecir resultados futuros de ventas, sino tambi\u00e9n para:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Comprender mejor a sus clientes<\/li><li><strong>Segmentar ofertas, adaptarlas seg\u00fan necesidades del consumidor y ofrecerlas en el momento adecuado<\/strong><\/li><li>Adquirir nuevos usuarios, retenerlos y aumentar su fidelidad con la empresa.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Variables enriquecidas con Big Data<\/h2>\n\n\n\n<p>La anal\u00edtica predictiva ha crecido potencialmente con la aparici\u00f3n del Big Data, ya que permite a las empresas acumular mayor n\u00famero de datos a un costo razonable para posteriormente identificar riesgos y oportunidades impl\u00edcitas antes de que puedan ocurrir. <br><\/p>\n\n\n\n<p>Es importante se\u00f1alar que, una vez recolectados los datos, el m\u00e9todo para la predicci\u00f3n de la demanda no es el mismo para todos los productos. Por ello, <strong>la soluci\u00f3n de anal\u00edtica predictiva debe ofrecer una variedad de modelos estad\u00edsticos que permitan proyectar a futuro con m\u00ednimas posibilidades de error.<\/strong> <br><\/p>\n\n\n\n<p>La anal\u00edtica predictiva se ha difundido a tal punto que hoy es utilizada en distintos sectores, incluyendo banca, seguros, marketing, manufactura, cuidado de la salud e inclusive gobiernos para tomar decisiones basadas en datos e intentar descubrir \u00bfQu\u00e9 quieren sus clientes? y \u00bfC\u00f3mo pueden hacerle frente a una competencia cada vez mayor?<br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Previsiones sustentadas: decisiones bien tomadas<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>KMG Predictive Sales Forecasting<\/strong> es una soluci\u00f3n para ayudarle a <em>mejorar la proyecci\u00f3n de sus ventas<\/em> y as\u00ed evitar quiebres de stock (que se traduce en p\u00e9rdidas de ventas) o sobre stock en los almacenes.<\/p>\n\n\n\n<p>Contamos con m\u00e1s de 10 modelos estad\u00edsticos para adaptarnos a productos y necesidades espec\u00edficas del cliente. <\/p>\n\n\n\n<p>Entendemos el comportamiento y performance de sus promociones lo cual nos permite <em>proyectar la demanda del futuro calendario de promociones<\/em>.La soluci\u00f3n ayuda a <em>establecer el precio \u00f3ptimo<\/em> de mercado. Contamos con modelos de elasticidad cruzada que permiten determinar el impacto en sus ventas\u00a0de acuerdo a las variaciones de precios de los competidores y poder maximizar el ingreso en funci\u00f3n del precio de la competencia.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Se trata de proyectos sencillos, de corto plazo de implementaci\u00f3n y que no requieren una gran inversi\u00f3n. &nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>En alianza con <a href=\"http:\/\/compassla.net\/\">Compass LA,<\/a> logramos sustentar el proceso interno de la estimaci\u00f3n de demanda sobre una base cient\u00edfica que sea comprensible de entender para tomar mejores decisiones. \u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfQuiere mayor informaci\u00f3n sobre Predictive Sales Forecasting? Cont\u00e1ctenos.<br><\/p>\n\n\n\n<p><br><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Culmina el 2018 y el interrogante en muchas compa\u00f1\u00edas suele ser el mismo: \u00bfC\u00f3mo se mover\u00e1 el mercado el pr\u00f3ximo a\u00f1o? \u00bfQu\u00e9 puede hacer para lograr una planificaci\u00f3n \u00f3ptima de los recursos en los meses que est\u00e1n por venir? \u2026. Pedro es Gerente de Planeamiento Comercial de una compa\u00f1\u00eda multinacional de Consumo Masivo. 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