sesión 6 pronóstico de ventas
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7/23/2019 Sesin 6 Pronstico de Ventas
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Curso de la Carrera de Tecnologa de la Produccin y Tecnologa Mecnica Elctrica
FORMACIN Y GESTIN DE EMPRESAS
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Pronstico de Ventas
SESIN 6
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CONTENIDOS
1. Modelos de Pronsticocualitativos. Consenso Comit
Ejecutivo, Delphi, Fuerza deVentas y Encuesta a clientes.
2. Modelos de Pronsticos
Cuantitativos. Series de Tiempo,
Suavizacin Exponencial yProyeccin de tendencias.
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LOGROS ESPER DOS
Al finalizar la sesin el estudiante:
Elabora pronsticos utilizandomtodos cuantitativos con la
finalidad de disminuir laincertidumbre en el clculo de lospresupuestos.
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MODELOS CU LIT TIVOS
Son aquellos que dependen de conjeturas adquiridoscon base en la institucin y la experiencia de la empresa.
Son de naturaleza subjetiva. Las tcnicas ms comunes son:
Consenso del Comit
Mtodo Delphi
Estructura de la Fuerza de ventas Encuesta a los clientes
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Consenso del Comit Ejecutivo
Las predicciones pueden desarrollarse interrogando a unpequeo grupo de ejecutivos eruditos para analizar susopiniones en cuanto a los valores futuros de los aspectosa producir. Esta tcnica es relativamente econmica y es
la ms utilizada en las predicciones a mediano y largoplazo.
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Mtodo Delphi
Este mtodo involucra a un grupo de expertos quecomparten informacin y eventualmente llegan a unconsenso en una prediccin a largo plazo con respecto ala tecnologa, a ventas futuras.
Una de las ventajas del mtodo es que se evitan lasrelaciones directas e interpersonales.
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Estructura de la fuerza de Ventas
Con esta tcnica se solicita a cadarepresentante de ventas hacer unestimado de stas en su zonapara la temporada que se
aproxima. El representanteemplea los estimados de lasventas individuales para realizar laprediccin de la zona. Este
mtodo ayuda a la empresa alograr una prediccin con rapidezy a bajo costo.
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Encuesta a los clientes
Una empresa puede basar sus
predicciones en los planes decompras futuras de sus clientes. Estainformacin puede obtenersedirectamente por medio deencuentros personales, telefnicos;correo o fax.
La mejor informacin es la que se lesolicita a los clientes.
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MODELOS CU NTIT TIVOS
Son aquellos que empleanmodelos matemticos,
estadsticos y los datos histricospara predecir el futuro.
Hay dos tipos generales de
mtodos cuantitativos: Los modelos de Serie de Tiempos y
Los modelos Causales.
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Series de tiempo
Los modelos series de tiempo predicen sobre la base de lasuposicin de que el futuro es una funcin del pasado. Enotras palabras, ven lo que ha pasado en un periodo de tiempoy usan una serie de datos pasados para hacer el pronstico.
Las principales son: Enfoque simplista
Promedio Mvil
Promedio Mvil Ponderado
Suavizacin Exponencial
Proyeccin de Tendencia
ndices Estacionales
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Enfoque Simplista
Asume que la demanda del siguiente periodo esjustamente igual a la demanda en el periodo msreciente.
Algunas empresas emplean este mtodo porque es elmodelo de pronsticos ms eficiente en costo y msobjetivo ya que ofrece por lo menos un punto de partida.
VentasPronstico
Ventas
Hoy Maana
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Promedio Mvil
El promedio mvil es til si se asume que la demandadel mercado ser ms o menos constante durante un
determinado periodo de tiempo. Matemticamente, alpromedio mvil del siguiente periodo se expresa como:
donde nes el nmero periodos en el promedio mvil.
= ""
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Promedio Mvil Ponderado
Cuando existe una tendencia o patrn, los pesos puedenser utilizados para poner ms nfasis en los valores
recientes. Esto hace que las tcnicas sean mssensibles a los cambios, ya que los periodos recientestienen mayor peso.
donde nes el nmero de periodos en el promedio mvil ponderado.
= ( "")( ""
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Suavizacin Exponencial
Es un mtodo de pronstico fcil de usar y se maneja enforma eficiente por medio de computadoras, involucrapoco respaldo de informacin pasada. Se calcula:
El valor adecuado de la constante de suavizacin ()hace la diferencia entre un pronstico exacto y elinexacto. La constante de suavizacin () es un nmeroentre 0 y 1.
PronsticoNuevo
=Pronstico delltimo periodo
+ Demanda real del
ltimo periodo-
Pronstico delltimo periodo
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Proyeccin de Tendencias
Esta tcnica ajusta una lnea de tendencia a una serie depuntos de datos histricos y despus proyecta la lneahacia el futuro para pronosticar con un rango de medianoy largo plazo.
Para desarrollar una lnea de tendencia lineal se puedeaplicar el mtodo de los Mnimos Cuadrados.
Donde:
y= pronstico para el periodo (variable independiente)
ayb = parmetros que se determinan.
x= tiempo, periodo (variable dependiente)
= +
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Para hallar b:
Para hallar a:
=
2 2
=
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ndices Estacionales
Un ndice estacional es una razn que relaciona unavariacin estacional recurrente con el valor de tendenciacorrespondiente en un tiempo dado.
PronsticoEstacional
= ndiceEstacional
Pronstico deTendencia
=
""
=
""
=
-
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Error de Pronstico
Para evaluar se calcula el Error del pronstico y ladesviacin media absoluta (DMA) respectivamente:
=
=
=
100
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Resumiendo
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