¿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 previstas para ayudar a tomar decisiones comerciales mejor informadas. Por ejemplo, los pronósticos comerciales se utilizan para estimar las ventas trimestrales, los niveles de inventario, las reorderas de la cadena de suministro, el tráfico del sitio web y la exposición al riesgo. Si bien el pronóstico comercial generalmente se logra mediante el uso de técnicas estadísticas, la minería de datos también ha demostrado ser una herramienta útil para las empresas con muchos datos históricos.
Las herramientas utilizadas para el pronóstico empresarial dependen de las necesidades de la empresa 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 deben permitir un intercambio fácil de datos entre departamentos o unidades comerciales, cargar datos de múltiples fuentes, una variedad de técnicas de análisis y una visualización gráfica de resultados.
Tres métodosde pronósticos comerciales están disponibles para diferentes tipos de datos y análisis. El modelo de series de tiempo 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 en el sentido de que después de que se determina la fórmula, insertar datos históricos generará los resultados previstos. Solo es útil cuando los datos históricos muestran un patrón fuerte, no contado para anomalías.
Los modelos explicativos son otro método de pronóstico comercial. Estos modelos no necesitan tantos datos históricos como el análisis de la serie temporal para recibir pronósticos comerciales útiles. Las regresiones lineales, el aditivo no paramétrico y las regresiones de retraso son métodos comúnmente utilizados. Por ejemplo, se puede utilizar una regresión lineal para determinar cuánto traerá el tráfico del sitio web para el anuncio deseado Revenue.
La minería de datos es un tercer método de pronóstico comercial, y está ganando popularidad a medida que las empresas recopilan y ahorran más de sus datos en formato digital. Este método se basa en tamizar a través de datos históricos para patrones. Estos datos generalmente se recuperan y combinan de diferentes departamentos, correos electrónicos e informes. Los algoritmos pueden basarse 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 prejuicios. La reducción o eliminación de errores se puede lograr recalculando, comparando los resultados al usar una fórmula o método diferente, minimizar los ajustes y eliminar 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 los ajustes constantes pueden sernecesario para producir predicciones futuras más fuertes.