Lleve la precisión a sus pronósticos con el pronóstico causal

El pronóstico causal destaca y aísla las señales de demanda reales del «ruido» del mercado, mejorando así la calidad del pronóstico. En nuestras cadenas de suministro cada vez más interconectadas, la información potencialmente valiosa se oculta a simple vista, oscurecida por el caótico flujo de datos estructurados y no estructurados que genera y consume una empresa. Las técnicas de pronóstico causal pueden descubrir patrones complejos que a menudo se pasan por alto, lo que ayuda a los profesionales de la cadena de suministro a centrarse en la realidad e ignorar el ruido del mercado y las actividades irrelevantes.

De vez en cuando escuchamos a planificadores que afirman ser inmunes al clamor constante de los mercados globales siempre activos de hoy en día. Una refutación típica podría ser algo así como: «Las soluciones de pronóstico causal suenan muy bien, pero no son aplicables a nosotros. La función de planificación de mi empresa no se ve afectada por aportaciones irrelevantes porque basamos el reabastecimiento en los envíos, algunos ajustes estacionales y una pizca de intuición, nada más».

Este enfoque no es sostenible. Se ha iniciado una carrera por implementar tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, necesarias para convertir conjuntos de datos de mercado masivos, complejos y dispares en información que pueda mejorar la ejecución en toda la empresa. Puede ser proactivo y utilizar una solución de pronóstico causal para aprovechar los datos que ya posee, modelar fuentes de datos adicionales que podrían ayudar a explicar la variabilidad de la demanda... o no hacer nada.

¿Qué es exactamente el pronóstico causal?

En primer lugar, no es un sustituto del pronóstico de la demanda. De hecho, mejora las soluciones básicas de pronóstico de la demanda al aprovechar el aprendizaje automático y el análisis avanzado para proporcionar más información que mejore la calidad de los pronósticos y la respuesta a la demanda. El pronóstico causal se sitúa entre la planificación a medio y largo plazo (normalmente el ámbito de los métodos de planificación de series temporales) y la tecnología de detección de la demanda a muy corto plazo («¿Qué debo enviar hoy?»).

Nuestra solución de pronóstico causal permite fusionar todas las señales de demanda relevantes en una única fuente de información veraz y realizar análisis predictivos y visuales que mejoran la calidad de los pronósticos y permiten a las empresas tomar medidas impactantes antes de que se produzca la curva de demanda. Como tal, el pronóstico causal es mucho más que basar las posiciones de inventario y los programas de reposición en los datos de envío. Se trata más bien de abordar las complejidades y comprender la causa y el efecto, en lugar de ir a lo seguro a expensas del margen.

Los usuarios de soluciones de pronóstico causal aprenden rápidamente que se trata de algo más que pronosticar tendencias y estacionalidad; se trata de identificar y medir las señales del mercado, y luego utilizar esas señales para dar forma a la demanda futura. ¡Imagina comprender la dinámica del mercado lo suficientemente bien como para ir más allá de las reacciones poco efectivas y llegar a influir realmente en los resultados!

Las ventajas que ofrece el pronóstico causal

En resumen, la confiabilidad del pronóstico y la planificación conjunta mejorarán como resultado de una comprensión clara de cómo las fuerzas del mercado se correlacionan con los cambios en la demanda real. Las soluciones de pronóstico causal proporcionan herramientas de visibilidad y colaboración para crear una línea de visión directa de la demanda real de los clientes a medida que se produce, utilizando esta información como inteligencia vital que se retroalimenta a través de la cadena de suministro.

Apliquemos esto a un escenario real. Usted descubre que, durante un periodo determinado, las ventas de su empresa en el canal minorista son significativamente superiores a las ventas registradas en los datos de los puntos de venta. En última instancia, el problema es una combinación de un pronóstico demasiado optimista y una combinación de productos errónea. El inventario aumentó a medida que descendían los niveles generales de servicio al cliente, y los márgenes se verán mermados a medida que el producto se ponga en liquidación.

Para evitar que esto suceda, es necesario comprender mejor los factores causales. Por ejemplo, un planificador que utilice nuestra solución de pronóstico causal para explorar la variabilidad y las relaciones causales entre tiendas, productos, territorios, inventario, fluctuaciones de los precios de las materias primas, precios, promociones, actividad de la competencia y confianza de los consumidores descubriría que varios lanzamientos de marcas derivadas se vieron obstaculizados por la actividad de la competencia, las críticas negativas en las redes sociales, la escasez de materias primas y los retrasos en los envíos. El planificador podría entonces modelar inmediatamente los ajustes y volver a introducir un pronóstico mejorado en el sistema maestro de planificación de la demanda.

Algunas cosas para tomar en cuenta

Es posible que ya haya determinado que el pronóstico causal funciona mejor en determinados entornos y que presenta algunos retos. Sectores como el de los bienes de consumo de rápida rotación (FMCG), el minorista, el farmacéutico, el de alta tecnología y el químico se adaptan bien porque suelen compartir las mismas características: se basan en el inventario, se centran en el consumidor, son sensibles a los precios, dependen de las cadenas de suministro globales y están muy influenciados por factores externos como los precios de las materias primas. Además, suelen compartir objetivos comerciales y operativos similares: reducción del tiempo de ciclo, mejora de las tasas de cumplimiento, mejora del servicio al cliente, mejor flujo de caja, eliminación del exceso o la falta de existencias y reducción de desperdicios.

En cuanto a los retos, antes de poder tener un acceso constante, se necesita una estrategia de administración del almacenamiento de datos que garantice que todos los datos relevantes se puedan recopilar, almacenar, estructurar y combinar de forma adecuada. A partir de ahí, las soluciones de pronóstico causal permiten a los usuarios explorar múltiples modelos causales que se ajustan mejor y descubrir patrones de «varianza explicada» en los datos. Las potentes herramientas de visualización permiten a los usuarios comprender el impacto de las simulaciones hipotéticas. El último paso es la integración de nuevo en sus sistemas maestros de planificación de la demanda.

En resumen, el pronóstico causal le ayuda a agregar los datos que tiene con los datos que necesita para mejorar la precisión de sus pronósticos.