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¿Qué es el pronóstico comercial?

El pronóstico comercial es un proceso utilizado para estimar o predecir patrones futuros. Los ejecutivos, gerentes y analistas utilizan los resultados pronosticados para ayudar a tomar decisiones comerciales mejor informadas. Por ejemplo, los pronósticos comerciales se utilizan para estimar las ventas trimestrales, los niveles de inventario, los pedidos de la cadena de suministro, el tráfico del sitio web y la exposición al riesgo. Si bien el pronóstico de negocios generalmente se logra mediante el uso de técnicas estadísticas, la minería de datos también ha demostrado ser una herramienta útil para empresas con muchos datos históricos.

Las herramientas utilizadas para el pronóstico del negocio dependen de las necesidades del negocio y la cantidad de datos involucrados. Estas herramientas incluyen hojas de cálculo, planificación de recursos empresariales, sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro y otras tecnologías de red o web. En general, las herramientas utilizadas deberían permitir compartir fácilmente los datos entre departamentos o unidades de negocios, cargar datos de múltiples fuentes, una variedad de técnicas de análisis y visualización gráfica de resultados.

Hay tres métodos de pronóstico comercial disponibles para diferentes tipos de datos y análisis. El modelo de serie temporal es el más común, donde los datos se proyectan hacia adelante. Los cálculos estadísticos para este modelo incluyen el promedio móvil, el suavizado exponencial y los métodos de Box-Jenkins. Los modelos de series de tiempo son simples porque una vez que se determina la fórmula, la inserción de datos históricos generará los resultados pronosticados. Solo es útil cuando los datos históricos muestran un patrón fuerte, sin tener en cuenta las anomalías.

Los modelos explicativos son otro método de previsión comercial. Estos modelos no necesitan tantos datos históricos como el análisis de series de tiempo para recibir pronósticos comerciales útiles. Regresiones lineales, aditivos no paramétricos y regresiones de retraso son métodos comúnmente utilizados. Por ejemplo, se puede usar una regresión lineal para determinar cuánto tráfico del sitio web generará los ingresos publicitarios deseados.

La minería de datos es un tercer método de pronóstico de negocios, y está ganando popularidad a medida que las empresas recopilan y guardan más de sus datos en formato digital. Este método se basa en examinar datos históricos para patrones. Estos datos generalmente se recuperan y combinan de diferentes departamentos, correos electrónicos e informes. Los algoritmos se pueden basar en la minería de datos para hacer predicciones automáticamente, como el sistema de Amazon.com de ofrecer a sus clientes libros recomendados.

Los errores en el pronóstico de negocios son comunes debido a problemas de software, errores matemáticos, ajustes innecesarios y sesgos. La reducción o eliminación de errores se puede lograr recalculando, comparando los resultados cuando se usa una fórmula o método diferente, minimizando los ajustes y eliminando las oportunidades de sesgos. Las estimaciones deben identificarse claramente con una explicación de cómo se creó la estimación. Los pronósticos iniciales pueden resultar inexactos en comparación con los resultados reales, por lo que es posible que se necesiten ajustes constantes para producir predicciones futuras más sólidas.