PROYECCIONES DE VENTAS

Las proyecciones de ventas son importantes en la medida que alimentan diversos procesos de gestión y planeación dentro de la empresa. Toda proyección económica o financiera se basa en gran medida en un buen estimado de ventas. El plan de marketing obviamente recoge las proyecciones y sobre la base de ellas destina presupuestos de A&P(1), o eventos down the trade (2). Luego los programas de producción e inversiones de corto o mediano plazo descansan también sobre las ventas proyectadas.

MODELOS REGRESIVOS
A pesar de la importancia de las proyecciones de ventas, las herramientas usadas para estimarlas pueden mejorarse ampliamente. Sobre todo las cuantitativas. En realidad, en la mayoría de los casos estamos trabajando con el método arcaico de “media móvil”. Asumiendo que el mes próximo es “x” y conocidas el resto de variables, un número (que se asume será el del mes proyectado) cae por su propio peso. Pero ese numero no recoge tendencias, y peor aun, tampoco variaciones estacionales. Porque es un promedio. Basta con multiplicar y dividir y ya.

Cual es la oportunidad a aprovechar? Empezar con regresiones simples primero. Una regresión simple no es otra cosa que plantear que nuestra venta en el futuro depende de una variable. Ejemplo: la venta de barras de fierro para construcción depende de la venta de cemento. La lógica es obvia, si sube la venta de cemento, el vaciado de techos y la construcción de paredes requerirán mas barras de fierro. Relación directa entre ambas variables.

Luego podemos pasar a regresiones múltiples, y decir por ejemplo que las ventas de laminas de acero están relacionadas a la venta de tubos y perfiles del mismo material. A este tipo de regresiones se les llama múltiples porque la venta tiene al menos dos factores explicativos. En el ejemplo, la venta de láminas se explica por la venta de tubos y perfiles. A este nivel ya obtenemos números proyectados técnicamente sólidos. Y estamos en el mejor nivel ejecutivo también.

MODELOS AUTORREGRESIVOS
Bien, si no obtenemos buenos resultados con los modelos regresivos, podemos emplear al tiempo. Por ejemplo, si queremos estimar las ventas de galletas para un mes determinado y tenemos datos suficientes, podemos plantear que las ventas tienen un comportamiento estacional y se van a comportar como lo hicieron el mismo mes del año pasado. Teniendo los valores de las ventas, creamos una serie nueva Ventas (t-12). Ojo, numero mínimo de observaciones 24.

Variable and Trend Cookies Peru

Luego con la ayuda del paquete Excel estimamos los parametros de la regresión. “Alargamos” en un periodo la data Ventas (t-12) y obtenemos la proyección deseada. Para esto solamente aplicamos los parámetros, para “a” y “b”, dado que,

Ve = a + b*Ventas (t-12)

Estos son los famosos modelos autorregresivos.

Sean autorregresivos, o simples, estos modelos deben mostrar un ajuste mínimo de 90%. El ajuste se mide a través del indicador R², que viene también dado por nuestro cómodo paquete Excel (si queremos algo mas especializado y la mar de comodo tenemos ahora el paquete Eviews). Eso nos garantiza que nuestra desviación puede ir entre + 10 o –10%. Una excelente cifra. Aunque el optimo después de practicar sea 95% de R².

Además, revisar dos indicadores adicionales, el “T de Student” y el Nivel de Covarianza. El primero debe compararse con las tablas correspondientes y confirmar que técnicamente las variables explicativas son relevantes. El segundo debe mostrar un valor bajo, asegurando con ello que nuestro modelo no tiene distorsión al haber sido construido (o cuidado…”cocinado”) sobre variables que al moverse al unísono, obviamente van a elevar el R².

No necesariamente debemos hacer las pruebas necesarias para construir estos modelos predictivos nosotros mismos. Para eso están los administradores de ventas, o los forecasters (3). Pero es importante manejar los conceptos y su aplicación técnica. Sino, nos pasean. Y en ello nos puede ir el cuello.

IMPORTANTE: LA REVISIÓN CUALITATIVA

Finalmente, mucho cuidado con dos temas: el primero el entorno país. Con cifras macro desordenadas, las herramientas mas poderosas pueden fallar. Lo que no las invalida. El segundo el tema cualitativo. Con nuestras cifras en carpeta, complementar el análisis con el Método Delphi es lo mas recomendable.

El Método Delphi como su nombre lo indica se basa en tratar de estimar proyecciones en base a criterios cualitativos. No es solo un Comité de Gerencia que revisa las proyecciones cuantitativas y las ajusta.

Más bien se trata de un proceso de convergencia en el que participa la propia fuerza de ventas. Esto último además genera un mayor consenso, y compromiso con el número. Sin compromiso, las mejores estimaciones solo se quedan en el papel.

NOTAS
(1) Advertising & Promotion
(2) A lo largo del comercio, de los canales o puntos de venta
(3) Literalmente, “Proyectadores”

2 thoughts on “PROYECCIONES DE VENTAS

    1. Juan Carlos Seminario Post author

      Mirko disculpa la demora, estuve super ocupado estas ultimas semanas. Te doy un dato: para proyecciones profesional y academicamente impecables, el Programa Eviews. Muy amigable, interactua con plataforma Excel 2010, y genera graficos en doble escala. Lo estoy probando para evaluar series de tiempo desde 1960…y es maravilloso!
      Juan Carlos

      Reply

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