Imagínese lo siguiente: es un marinero experimentado que navega en aguas desconocidas. Tiene un mapa confiable basado en rutas antiguas, pero las corrientes del mar cambian constantemente y siguen apareciendo nuevos obstáculos. Rápidamente se da cuenta de que su viejo mapa ya no es suficiente. ¿Le suena familiar? Así es exactamente como se siente la planeación de la demanda para muchas empresas hoy en día.
Piense en ella como su mapa actualizado y súper detallado. No se trata solo de lo que sucedió en el pasado, sino que también incluye factores actuales como tendencias del mercado, promociones e incluso el clima. Todos estos elementos pueden ayudarlo a predecir hacia dónde se dirige la demanda.
Desafortunadamente, muchas empresas dudan en utilizar el pronóstico causal, pensando que es demasiado complicado o que requiere muchos recursos. ¿Y el resultado? Están estancadas con pronósticos inexactos, terminando con demasiado o muy poco inventario, pedidos perdidos y clientes insatisfechos. Por eso estamos aquí para explicarle el por qué es hora de incluir el pronóstico causal en su conjunto de herramientas de planificación de la demanda.
¿Qué es el pronóstico causal?
El pronóstico causal es una técnica de pronóstico predictivo mejorada con inteligencia artificial (IA) que va más allá del pronóstico tradicional de series de tiempo. En lugar de basarse únicamente en datos históricos, los modelos de pronóstico causal también incorporan varios factores o variables causales que pueden influir en la cantidad pronosticada.
Consideremos un ejemplo sencillo: las ventas diarias de helado. Es un hecho que estas ventas no serán constantes durante todo el año. Un modelo de pronóstico tradicional podría analizar las métricas de ventas del año pasado para predecir las de este año. Pero ¿qué sucede con otras influencias significativas, como la temporada, la temperatura promedio o incluso el día de la semana? Ahí es donde entra en juego el pronóstico causal.
Los modelos causales considerarían estos factores, lo que permitiría un pronóstico más matizado y preciso. Por lo tanto, en lugar de hacer predicciones generales basadas en ventas pasadas, un pronóstico causal para helados podría predecir mayores ventas en fines de semana calurosos en verano y menores ventas en días de semana fríos en invierno. Este tipo de pronóstico proporciona una visión más detallada y precisa de la demanda futura, lo que ayuda a las empresas a planificar de manera más eficaz y evitar errores costosos.
¿Qué son los modelos causales?
Los modelos causales, también conocidos como modelos explicativos, son un tipo de método de pronóstico que incorpora variables que pueden influir en la cantidad que se pronostica. Se basan en la idea de que la variable que se va a pronosticar (la variable dependiente) se ve afectada o causada por una o más variables (las variables independientes).
Por ejemplo, las ventas de helado (variable dependiente) podrían verse influenciadas por la temperatura promedio (variable independiente), el día de la semana, la estación del año, las actividades promocionales, etc. Estos modelos utilizan inteligencia artificial para determinar relaciones y correlaciones entre estas variables para crear pronósticos más precisos y dinámicos.
Los modelos causales suelen utilizar técnicas como el análisis de regresión o la agrupación para estimar la relación entre la variable dependiente y las variables independientes, que puede ser lineal o no lineal.
Estos modelos son particularmente útiles cuando se realizan pronósticos en condiciones en las que los datos históricos pueden no ser un predictor confiable de resultados futuros, o cuando se sabe que los factores externos influyen en la variable pronosticada.
El poder de un enfoque integral
Hace más de cincuenta años, Harvard Business Review ya enfatizaba la importancia crítica de los pronósticos causales en el mundo de los negocios. Si bien los principios básicos que analizaron siguen siendo válidos, la evolución y la sofisticación de la tecnología desde entonces, en particular la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, han mejorado significativamente nuestra capacidad para incorporar factores causales, lo que hace que los pronósticos sean más precisos y transformadores que nunca.
Los pronósticos causales brillan por su capacidad de integrar estos factores externos que afectan la demanda, lo que brinda un pronóstico integral y confiable. Este método captura las condiciones actuales y las tendencias futuras probables, alineando los pronósticos con las realidades del mercado e informando la toma de decisiones estratégicas.
Especialmente en industrias donde los factores externos como la estacionalidad, los indicadores económicos y las actividades promocionales tienen un impacto significativo, el pronóstico causal mejora la precisión de los pronósticos. Junto con la detección de la demanda (que proporciona datos en tiempo real y señales del mercado), el pronóstico causal se vuelve más sólido y adaptable, lo que aumenta su precesión.
La capacidad de ajustar rápidamente las pronósticos y responder a las condiciones cambiantes del mercado es crucial en el entorno empresarial actual, que evoluciona rápidamente. El pronóstico causal puede ayudar a las empresas a adaptarse a los cambios más rápidamente, a adminsitrar los riesgos de forma proactiva y a aprovechar nuevas oportunidades para mantenerse por delante de la competencia.
Razones poderosas para adoptar el pronóstico causal ahora
El pronóstico es más valioso que nunca en el entorno empresarial actual, que cambia rápidamente. Si se emplea con eficacia, puede darle esa ventaja crucial. He aquí dos razones por las que no debería esperar para incorporar el pronóstico causal a sus operaciones.
1. Aumente la precisión de sus pronósticos
Los métodos tradicionales de pronóstico suelen quedarse cortos, ya que se basan principalmente en datos históricos. Los pronóstico causales, por el contrario, toman en cuenta factores externos como las tendencias del mercado, la estacionalidad, las actividades promocionales y otros. Este enfoque holístico conduce a predicciones precisas que se ajustan más a la realidad. Al aprovechar las capacidades avanzadas de aprendizaje automático de Logility, puede incorporar sin problemas estos factores causales en su proceso de pronóstico, logrando una precisión sin precedentes.
2. Minimice el exceso de inventarios y la falta de existencias
El pronóstico causal le permite administrar su inventario de manera más eficiente, lo que se traduce en un ahorro sustancial de costes. Al predecir con exactitud la demanda, puede mantener niveles óptimos de existencias, reduciendo la necesidad de gastos de expedición de última hora debidos a roturas de stock. Además, puede reducir los excesos de existencias y los menores niveles de inventario suponen menores costos de mantenimiento, liberando recursos para otras iniciativas estratégicas. Con el software de planificación de la demanda de Logility, puede integrar el pronóstico causal en su estrategia de cadena de suministro, reduciendo costos y asegurándose de estar siempre listo para satisfacer la demanda de los clientes.
El exceso y la falta de existencias son situaciones costosas que pueden perjudicar las relaciones con los clientes y afectar a la rentabilidad. El pronóstico causal le ayuda a evitar estos escollos mediante la generación de pronósticos precisos de la demanda, lo que le permite alinear eficazmente su oferta con la demanda del cliente. Esto significa menos productos desperdiciados, menos oportunidades de venta perdidas y clientes más satisfechos. La potente tecnología de pronóstico de Logility apoya esto incorporando datos en tiempo real y factores causales, dándole las herramientas para estar un paso adelante y mantener el balance de inventario perfecto.
Con el software de pronóstico de la demanda de Logility, dispondrá de la información necesaria para tomar decisiones proactivas basadas en datos que impulsen la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Un paso hacia el futuro
El poder del pronóstico causal es innegable. Aumenta la precisión de las proyecciones, reduce los costos de expedición e inventario y reduce las situaciones de exceso/falta de existencias. Los fabricantes pueden potenciar sus capacidades de análisis predictivo adoptando una tecnología innovadora que lo respalde, como Logility. No espere a cosechar estos beneficios. Incorpore hoy mismo el pronóstico causal a su planificación de la demanda y prepárese mejor para las realidades del mercado del mañana.
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