Tratar de adivinar lo que depara el futuro siempre ha sido un tema de interés para los humanos a lo largo de la historia. ¿Va a llover mañana? ¿Cómo será la temporada de cosecha este año? ¿Cuánto venderé del total de mi producción? Todos en algún momento hemos deseado saber qué sucederá en el futuro. Sin embargo, el forecasting, como ciencia, es un campo que ha crecido últimamente, especialmente entre las empresas. Se ha probado que obteniendo predicciones del futuro se pueden aumentar las ganancias. ¿Qué es todo esto y cómo funciona?
El forecasting consiste en predecir el futuro con la mayor precisión posible, a través del uso de información relevante, tal como la de datos históricos o la del conocimiento de un futuro evento que pueda afectar el pronóstico. Antes del uso de modelos estadísticos, nuestros antepasados realizaban importantes pronósticos . Esas previsiones se basaban solo en la experiencia y se relacionaban con el clima y / o el cultivo. En la actualidad, el pronóstico por instinto se utiliza cuando no se cuenta con ningún tipo de datos históricos o cuando se evalúa la posibilidad de lanzar un nuevo producto.
Muchas empresas utilizan algún tipo de pronóstico durante la toma de decisiones y el mismo les sirve de guía al realizar su planificación a largo plazo. La mayoría de las veces, sin embargo, estas predicciones salen bastante mal. Al construir un modelo de pronóstico se deben considerar muchos factores diferentes . ¿Se necesitan pronósticos a corto, a mediano o largo plazo, o tal vez de todos los anteriores? No se trata simplemente de ampliar el alcance al hacer el pronóstico. Se trata de seleccionar el mejor método de forecasting para cada evento. También se debe decidir qué pronosticar. ¿Cada producto perteneciente a un grupo o el grupo completo, cada outlet o todos los outlets combinados en una región específica?
Es posible utilizar a ciegas un poderoso algoritmo de selección automática para cada producto y esperar el mejor resultado, pero esta no es la mejor solución si el objetivo es incrementar tus ganancias, para lograr esto deseas un pronóstico lo más preciso posible. Al igual que en el aprendizaje automático, el pronóstico puede resultar confiable al combinar diferentes métodos de forecasting en un solo modelo llamado super pronóstico.
Las empresas ahorran mucho dinero al predecir con precisión las ventas o el número de clientes, por ejemplo. Mediante un forecasting preciso de ventas puedes evitar tener demasiadas existencias de un producto que no se vaya a vender. Lo mismo aplica al predecir la cantidad aproximada de clientes, ya que pudieses contar con mayor o menor personal disponible y brindar una excelente atención personalizada sin desperdiciar dinero en salarios de trabajadores que no necesitas tener en determinado momento.
El forecasting puede beneficiar a diferentes industrias y negocios de manera distinta. Lo que funciona para una empresa podría no funcionar para otra. A medida que las técnicas y la tecnologías de pronóstico se vuelven más sofisticadas, las predicciones serán más precisas. Esto crea una enorme oportunidad de crecimiento para las empresas al crear estrategias específicas generando un impacto significativo en el resultado final.
En una encuesta realizada en el 2019, el 67% de los líderes empresariales afirmaron que esperan adoptar métodos de pronóstico avanzado y confían en que al hacerlo gozarán de una alta ventaja competitiva. La misma encuesta arrojó que el 84% de los que ya habían implementado estas técnicas confirmaran que habían aumentado sus ganancias como resultado del forecasting avanzado.
No exageramos al decir que las empresas que adopten mecanismos de pronósticos de forma tardía se quedarán por detrás de sus competidores y podrán tener serios problemas a la hora de ponerse al día con las últimas tendencias empresariales.
