Pronosticos de ventas

Pronosticos de ventas Pronostico de Ventas – Metodos Cuantitativos para Pronosticar (I) Los metodos cuantitativos para pronosticar, ampliamente utilizados por las empresas, son metodos matematicos de analisis de informacion. En general, estos metodos son utilizados para pronosticar las ventas, basandose en la informacion historica, ya sea de la propia empresa o del mercado en general. La eleccion del metodo a utilizar es fundamental a los fines de obtener un resultado razonable que muestre un futuro factible de ser cumplido.

En general pueden encontrarse estos metodos en cualquier bibliografia referida al tema, razon por la cual nos abocaremos a explicar como utilizar dos de los metodos mas comunmente usados en las empresas: Metodo de los Promedios Moviles y el Estudio de la Tendencia. Estudio de la Tendencia: Basandonos en la informacion de como han venido evolucionando las ventas durante los ultimos anos, podemos llegar a estimar el volumen de ventas del proximo periodo.

Considerando dicha evolucion en el largo plazo, esta esta representada por una recta, razon por la cual deberemos trabajar con la ecuacion de la recta y los minimos cuadrados para encontrar los distintos coeficientes: ordenada al origen y pendiente: Ecuacion de la recta: y = a + bx Sin entrar en

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demostraciones matematicas, si aplicaramos el metodo de los minimos cuadrados llegariamos a las formulas que finalmente necesitamos: a = y / n b = Xy / X2 siendo: y = Ventas de periodos anteriores n = Numero de periodos

X = Coeficiente Vayamos a un ejemplo practico: Cantidad de anos a considerar impar Supongamos una empresa con informacion desde el ano 1994 a 2004, queriendo conocer cual seria la tendencia para el 2005. En el cuadro siguiente puede verse como se armaria la tabla para calcular los totales en base a los cuales calcularemos a y b. El coeficiente X, dado que la cantidad de anos a analizar “n” es impar (n = 11), se obtiene de la siguiente forma: 0 para el ano que se encuentra exactamente a la mitad, en este caso ano 6, es decir, 1999

Para cada ano anterior se resta 1 (uno) y para cada posterior se suma 1 (uno) Periodo | Ano | Ventas (y) U$S x 1000 | X | Xy | x2 | 1 | 1994 | 408 | -5 | -2,040 | 25 | 2 | 1995 | 701 | -4 | -2,804 | 16 | 3 | 1996 | 803 | -3 | -2,409 | 9 | 4 | 1997 | 929 | -2 | -1,858 | 4 | 5 | 1998 | 230 | -1 | -230 | 1 | 6 | 1999 | 1,100 | 0 | 0 | 0 | 7 | 2000 | 1,160 | 1 | 1,160 | 1 | 8 | 2001 | 965 | 2 | 1,930 | 4 | 9 | 2002 | 1,050 | 3 | 3,150 | 9 | 10 | 2003 | 1,118 | 4 | 4,472 | 16 | 1 | 2004 | 720 | 5 | 3,600 | 25 | | 2005 |   |   |   |   | | Totales | 9,184 | 0 | 4,971 | 110 | En funcion de las formulas mencionadas obtendremos. a = 9,184 / 11 = 834. 90 835 b = 4,971 / 110 = 45. 19 45 En el ano 2005, es decir para y = 6 (coeficiente que le corresponderia al ano 2005), las ventas serian: Y = 835 + 45 x 6 = 1,106 Esto mismo puede ser analizado graficamente: Es muy importante decidir cuantos anos considerar para realizar esta operatoria pues la tendencia puede no ser la misma.

Tal seria el caso si se analizaran solo los ultimos tres anos: Como puede observarse, manteniendo los mismos datos se obtendra un resultado totalmente distinto. El analista sera el responsable de decidir la cantidad de periodos a considerar en funcion no solo de las ventas en si sino de todas las variables que han tenido influencia en las variaciones de las ventas ano a ano (periodos de recesion, hiperinflacion, cambio de regulaciones, desregulacion de mercados, devaluaciones, etc. ). Vayamos a otro ejemplo practico: Cantidad de anos a considerar par

Supongamos una empresa con informacion desde el ano 1995 a 2004, queriendo conocer cual seria la tendencia para el 2005. En el cuadro siguiente puede verse como se armaria la tabla para calcular los totales en base a los cuales calcularemos a y b. El coeficiente X, dado que la cantidad de anos a analizar “n” es par (n = 10) se obtiene de la siguiente forma: En este caso no existe un ano medio. El ano que corresponde al total de anos dividido dos (2), llevara coeficiente –1 mientras que el que le sigue llevara coeficiente 1.

El resto de los anos, hacia atras y hacia adelante, llevaran el coeficiente menos dos o mas dos, segun corresponda. Periodo | Ano | Ventas (y) U$S x 1000 | x | xy | x2 | 1 | 1995 | 701 | -9 | -6,309 | 81 | 2 | 1996 | 803 | -7 | -5,621 | 49 | 3 | 1997 | 929 | -5 | -4,645 | 25 | 4 | 1998 | 230 | -3 | -690 | 9 | 5 | 1999 | 1,100 | -1 | -1,100 | 1 | 6 | 2000 | 1,160 | 1 | 1,160 | 1 | 7 | 2001 | 965 | 3 | 2,895 | 9 | 8 | 2002 | 1,050 | 5 | 5,250 | 25 | 9 | 2003 | 1,118 | 7 | 7,826 | 49 | 10 | 2004 | 720 | 9 | 6,480 | 81 | 2005 |   |   |   |   | | Totales | 8,776 | 0 | 5,246 | 330 | a = 9,882 / 11 = 877. 6 877 b = 5,246 / 330 = 15. 90 16 En el ano 2005, es decir para y = 11 (coeficiente que le corresponderia al ano 2005), las ventas serian: Y = 988 + 16 x 11 = 1,052 Esto mismo puede ser analizado graficamente: Como se mencionara anteriormente, siempre se debe contrastar el resultado de esta proyeccion con la realidad de la empresa y los posibles factores, tanto internos como externos, que pueden influir en el desarrollo y operatoria de la misma.

Si bien toda estimacion no deja de ser justamente una estimacion, la empresa tendra un excelente dato para planificar sus acciones futuras. Pronostico de Ventas – Metodos Cuantitativos para Pronosticar (II) Se ha visto en el documento “Pronostico de Ventas – Metodos Cuantitativos para Pronosticar (I)” la forma en que se puede calcular la tendencia de ventas de un determinado periodo en funcion de las ventas historicas. Ahora bien, existen casos en que debido a grandes variaciones de ventas entre periodos el resultado que se obtiene al royectar no es lo suficientemente confiable para el analista. Este es el caso en que debido a situaciones politico-economicas o devaluaciones o cambios en la politica de comercializacion, generan grandes oscilaciones de las ventas en distintos periodos. Obviamente es el analista quien debera conocer los motivos de tales variaciones y, ademas del numero frio resultado de una formula matematica, tendra que evaluar los distintos motivos que llevaron a las mismas. Es en esos casos en que se deberia, de alguna manera, “suavizar los altibajos” para obtener un resultado mas ajustado.

Para ello es que se utiliza el Metodo de los Promedios Moviles, con cuyos resultados se podra proyectar de acuerdo al documento “Pronostico de Ventas – Metodos Cuantitativos para Pronosticar (I)”. Tambien en este caso tomaremos como punto de partida la informacion historica de las ventas durante un numero dado de periodos. Analicemos una evolucion de ventas como la siguiente: Ano | Ventas U$S x 1000 | 1989 | 735 | 1990 | 540 | 1991 | 820 | 1992 | 2. 130 | 1993 | 1. 240 | 1994 | 3. 000 | 1995 | 1. 900 | 1996 | 990 | 1997 | 440 | 1998 | 670 | 1999 | 1. 450 | 2000 | 1. 98 | 2001 | 1. 300 | 2002 | 547 | 2003 | 2. 100 | 2004 | 2. 400 | Como podra observarse en el grafico siguiente, la evolucion de las ventas ha sido ampliamente oscilante entre los distintos periodos: A los datos mencionados, aplicaremos el metodo de los Promedios Moviles para suavizar la curva. Para calcular los promedios moviles, tomaremos las ventas de cada ano, le sumaremos las ventas del ano anterior y del posterior y calcularemos su promedio, es decir, dividiremos por tres (3). Asi obtendremos la siguiente tabla: Ano | Ventas U$S x 1000 | Total Movil | Promedio Movil (y) | 989 | 735 |   |   | 1990 | 200 | 1. 755 | 585 | 1991 | 820 | 3. 150 | 1. 050 | 1992 | 2. 130 | 3. 900 | 1. 300 | 1993 | 950 | 6. 370 | 2. 123 | 1994 | 3. 290 | 6. 140 | 2. 047 | 1995 | 1. 900 | 6. 180 | 2. 060 | 1996 | 990 | 3. 210 | 1. 070 | 1997 | 320 | 1. 980 | 660 | 1998 | 670 | 2. 440 | 813 | 1999 | 1. 450 | 3. 818 | 1. 273 | 2000 | 1. 698 | 4. 448 | 1. 483 | 2001 | 1. 300 | 3. 545 | 1. 182 | 2002 | 547 | 3. 947 | 1. 316 | 2003 | 2. 100 | 5. 047 | 1. 682 | 2004 | 2. 400 |   |   |

Como se puede observar en el siguiente grafico, la curva se ha suavizado, es decir, las oscilaciones entre periodos son menores. Ahora si, sobre los Promedios Moviles, podremos aplicar el analisis de tendencia. El siguiente grafico muestra la diferencia de las tendencias calculadas sobre los valores originales y sobre los Promedios Moviles: Este metodo presenta una desventaja cual es la de que siempre va un periodo detras de los datos mas recientes, pero a la vista de las diferencias que presentan las proyecciones con y sin suavizar la curva debe ser tenido en cuenta parar determinar que valor de proyeccion se considerara.