pronÓsticos de ventas sin datos histÓricos

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PRONÓSTICOS DE VENTAS SIN DATOS HISTÓRICOS Es muy común afrontarse a la situación de tener que pronosticar un producto nuevo, en donde no hay información histórica y en donde no hay presupuesto se tiene un estudio de mercado. Entonces ¿qué se debe hacer si se necesita pronosticar un producto sin información histórica y sin un estudio de mercado?, ¿se está condenado al uso de la adivinación? Por suerte debido a la recurrencia de este problema, muchas personas se han ingeniado técnicas y métodos eficientes para hacer pronósticos en este contexto. Lo más importante para estos casos es recurrir a información de otras fuentes, y utilizar el conocimiento de los expertos con una metodología y de una manera guiada. A continuación se va a enumerar algunas estrategias que las personas han usado para este problema, estas se pueden utilizar de manera individual o combinarlas: Recurrir a información de productos parecidos o complementarios: En muchos casos el nuevo producto que se va lanzar al mercado, aunque es nuevo tiene características similares a otros productos que se tenga en el mercado. Se puede tomar la información de estos productos y con base a estos hacer el pronóstico, pero se debe tener en cuenta las siguientes recomendaciones: -Si se cuenta con varios productos similares al producto nuevo, se debe primero estimar el coeficiente de correlación entre estos productos que ya están en el mercado, en búsqueda de mirar que tan parecido se comportan (se debe recordar que mientras el coeficiente de correlación se acerque más a 1, es porque se puede pensar que estos se comportan de una manera similar). Si se comportan muy similar es fiable hacer el análisis que se está recomendando, ya que hay una probabilidad significativa de que el producto nuevo se comporte como los que ya están en el mercado, pero si por el contrario el coeficiente de correlación o un análisis grafico muestra que no se comportan similar, no se recomienda usar este método. -Verificando lo anterior, y concluyendo que los productos que están en el mercado se comportan de manera similar, se puede disponer de usar estos datos para el pronóstico del nuevo producto, hay dos maneras de usar estos datos o se toma el dato del producto que más se parezca al producto nuevo (desde un análisis cualitativo se selecciona el que más se parezca) o se pondera la información con los productos que se cuente. Después de tener los datos ya sea por cualquiera de los caminos expuestos, se corre un modelo de pronóstico de series de tiempo y los valores encontrados de los pronostico se llevan a que los evalúen un conjunto de expertos como son personas de mercadeo, ventas entre otros. Por ejemplo una empresa productora de carros, que se ha dedicado a la producción de carros de gama baja, tiene el nuevo proyecto de lanzar un carro de lujo en el mercado, obviamente el comportamiento de las ventas de este nuevo producto es muy diferente a la de los productos que están en el mercado, por eso la empresa para hacer el pronóstico de las ventas a recurrido a datos económicos como son el PIB (el cual si viene en asenso quiere decir que la economía está mejorando, por lo tanto se podría pensar que la gente consumirá artículos de lujo), otra variable importante es las tasas de interés (si las tasas de

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Page 1: PRONÓSTICOS DE VENTAS SIN DATOS HISTÓRICOS

PRONÓSTICOS DE VENTAS SIN DATOS HISTÓRICOS

Es muy común afrontarse a la situación de tener que pronosticar un producto nuevo, en donde no hay información histórica y en donde no hay presupuesto se tiene un estudio de mercado.

Entonces ¿qué se debe hacer si se necesita pronosticar un producto sin información histórica y sin un estudio de mercado?, ¿se está condenado al uso de la adivinación? Por suerte debido a la recurrencia de este problema, muchas personas se han ingeniado técnicas y métodos eficientes para hacer pronósticos en este contexto.

Lo más importante para estos casos es recurrir a información de otras fuentes, y utilizar el conocimiento de los expertos con una metodología y de una manera guiada. A continuación se va a enumerar algunas estrategias que las personas han usado para este problema, estas se pueden utilizar de manera individual o combinarlas:

Recurrir a información de productos parecidos o complementarios: En muchos casos el nuevo producto que se va lanzar al mercado, aunque es nuevo tiene características similares a otros productos que se tenga en el mercado. Se puede tomar la información de estos productos y con base a estos hacer el pronóstico, pero se debe tener en cuenta las siguientes recomendaciones:

-Si se cuenta con varios productos similares al producto nuevo, se debe primero estimar el coeficiente de correlación entre estos productos que ya están en el mercado, en búsqueda de mirar que tan parecido se comportan (se debe recordar que mientras el coeficiente de correlación se acerque más a 1, es porque se puede pensar que estos se comportan de una manera similar). Si se comportan muy similar es fiable hacer el análisis que se está recomendando, ya que hay una probabilidad significativa de que el producto nuevo se comporte como los que ya están en el mercado, pero si por el contrario el coeficiente de correlación o un análisis grafico muestra que no se comportan similar, no se recomienda usar este método.

-Verificando lo anterior, y concluyendo que los productos que están en el mercado se comportan de manera similar, se puede disponer de usar estos datos para el pronóstico del nuevo producto, hay dos maneras de usar estos datos o se toma el dato del producto que más se parezca al producto nuevo (desde un análisis cualitativo se selecciona el que más se parezca) o se pondera la información con los productos que se cuente. Después de tener los datos ya sea por cualquiera de los caminos expuestos, se corre un modelo de pronóstico de series de tiempo y los valores encontrados de los pronostico se llevan a que los evalúen un conjunto de expertos como son personas de mercadeo, ventas entre otros.

Por ejemplo una empresa productora de carros, que se ha dedicado a la producción de carros de gama baja, tiene el nuevo proyecto de lanzar un carro de lujo en el mercado, obviamente el comportamiento de las ventas de este nuevo producto es muy diferente a la de los productos que están en el mercado, por eso la empresa para hacer el pronóstico de las ventas a recurrido a datos económicos como son el PIB (el cual si viene en asenso quiere decir que la economía está mejorando, por lo tanto se podría pensar que la gente consumirá artículos de lujo), otra variable importante es las tasas de interés (si las tasas de interés son bajas es porque el gobierno está incentivando el consumo, y no al ahorro, por lo tanto la gente tendera a comprar más), otra información que se puede tener en cuenta, son estudios económicos de consumo de productos de lujo, que tengan algo de relación con el carro que se va a lanzar al mercado.

Como se puede ver en el ejemplo anterior, con base a la información de datos económicos se puede hacer inferencia de cómo va ser el comportamiento de nuevos productos. Algunas técnicas estadísticas que se puede utilizar para estos casos son los modelos de regresión.

Recurrir a información de productos similares del competidor: Es muy natural que si el producto nuevo que se va a lanzar, es parecido al producto de la competencia, fijarse de cómo es el comportamiento del producto de la competencia. Obviamente no se va tener acceso a las ventas de ese producto, pero si se tiene acceso al número de comerciales que le hacen en el mercado, a la impresión que tenga los consumidores de este, se puede ir a un supermercado y hacer un pequeño muestreo de en un rango de tiempo cuantas personas compran ese producto. En otras palabras se debe aprovechar que se tiene esa fuente de información para analizar e investigar.

Recurrir a información de los expertos: Las personas que tienen relación con el mercado tienen mucha información de esté como son: vendedores, personas de mercadeo, entre otros. Lo más importante para obtener información de ellos es la utilización de metodologías y técnicas que permitan guiar la recolección de información de ellos, uno de las estrategias más famosas y más efectivas es el método Delphi.