Cómo mejorar el proceso de forecasting

Para tomar decisiones dentro del ámbito empresarial, es necesario tener una buena cantidad de información disponible. Los directivos no pueden dejarse guiar por su intuición, sino que sus decisiones deben estar bien meditadas y estudiadas. Para ello, es esencial que dispongan de los datos que pueden ayudarles.

En el caso de las ventas, es imprescindible contar con los datos de venta de los períodos anteriores para así hacer una estimación sobre cómo variarán la oferta y la demanda. En esto consiste precisamente el forecasting.

¿Qué es el forecasting?

El forecasting es un proceso mediante el cual se realiza una estimación sobre las ventas y una previsión de la demanda futura. De este modo, sabremos qué esperar con respecto al número de unidades a colocar en el mercado.

Se utiliza tanto en el sector productivo como en el de servicios. Por ejemplo, para una empresa especializada en la fabricación de bicicletas, un buen forecasting puede resultar de gran ayuda a la hora de tomar decisiones estratégicas sobre el aprovisionamiento y la producción. Mientras que, en el caso de un hotel, el proceso le permitirá hacer una estimación sobre el volumen de ocupación en cada mes del año.

Alternativas para mejorar el proceso de forecasting

Para realizar una buena previsión, necesitamos contar con datos de épocas anteriores. Veamos cómo se puede mejorar el proceso de forecasting para que sea todavía más eficiente y sacar el mayor rendimiento para nuestra empresa. Apostar por una mayor calidad y viabilidad convertirá a nuestro negocio en un éxito absoluto.

Hacer un seguimiento de diferentes datos

La demanda puede verse afectada por diferentes factores, además de que, en muchos casos, es estacional. Por tanto, a la hora de recopilar datos, no hay que centrarse en una única unidad. Es recomendable tener en cuenta varios aspectos para lograr una perspectiva integral de lo que ocurre en la empresa.

Por ejemplo, para determinar el volumen de ventas de un período, podemos tener en cuenta los cambios que se produjeron a nivel interno y externo en ese lapso de tiempo.

Se trata de una tarea compleja, solo apta para aquellas empresas que ya tienen experiencia en materia de forecasting y disponen de las herramientas adecuadas. Hoy en día, esto es muy sencillo de hacer gracias a los softwares de última generación y el Big Data, que pueden proporcionar la información necesaria en apenas unos segundos.

Mantener «limpios» los registros de datos

La información debe estar lo más depurada posible. Para ello, es importante no registrar datos en el sistema que no sean realmente necesarios. Cuando hablamos de tener los registros de datos limpios, nos referimos exactamente a esto. Conseguirlo es responsabilidad del equipo de ventas. Sus miembros deben recibir una correcta formación sobre qué datos consignar en el sistema y cuáles obviar.

Empezar poco a poco

El forecasting y el tratamiento de datos son temas complejos, especialmente para aquellos pequeños negocios que nunca lo han hecho. La clave para alcanzar el éxito es empezar poco a poco.

Se puede empezar por implantar un modelo de recopilación de información que sea muy sencillo. Una vez que se comprueba su buen funcionamiento y que el equipo lo controla, se puede ir personalizando y complejizando poco a poco.

Utilizar herramientas adecuadas

Hay herramientas ofimáticas, como las hojas de cálculo, que pueden resultar de mucha utilidad a la hora de recopilar y analizar datos. Pero lo cierto es que acaban siendo insuficientes cuando el volumen de información a manejar es importante.

En la mayoría de los casos, vale la pena hacer una inversión en un software especializado capaz de analizar los datos y hacer las previsiones de cara al futuro en base a esa información.

El forecasting es un proceso que ayuda a las empresas a hacer previsiones y a saber qué pueden esperar del mercado. No podemos obviar el hecho de que hay circunstancias que pueden afectar notablemente a la demanda y son imposibles de prever, como ocurrió en el año 2020 con la pandemia causada por el covid-19.

Por tanto, las organizaciones deben tomar sus decisiones estratégicas usando como base los datos, pero no deben olvidarse de estar preparadas para hacer frente a situaciones complejas y no predecibles.