Pronostico de ventas… Ventajas de los pronósticos de ventas… Que significa pronosticar ¿dónde...

Pronostico de

ventas…

Pronostico de ventas…

Ventajas de los pronósticos de ventas…

Que significa pronosticar

¿dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda?

Quien utiliza las técnicas de pronósticos

¿cuál es la validez de un pronóstico?

¿cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?

técnicas aceptadas en la elaboración de un pronostico

en que se basa un pronostico de ventas

de que depende la elección de los métodos

Es una serie de datos que con base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto.

Que es pronostico de ventas…

El pronóstico de ventas es una de las partes fundamentales en la preparación de los presupuestos de caja. Este es suministrado por el departamento de comercialización.


Con base en este pronostico se calculan los flujos de caja mensuales que vayan a resultar de entradas por ventas proyectadas y por los desembolsos relacionados con la producción, así mismo por el monto del financiamiento que se requiera para sostener el nivel del pronostico de producción y ventas.


- Apoyo a la toma de decisiones por parte de las Gerencias de Mercadeo, Ventas y Producción al proveerlos con información congruente y exacta, la cual se calcula utilizando modelos matemáticos de pronóstico, datos históricos del comportamiento de las

- Mayor seguridad en el manejo de la información relacionada con las ventas de la empresa.


-Gran flexibilidad en la elaboración de pronósticos y para la creación y comparación de múltiples escenarios para efectos de análisis de ventas proyectadas.

-Apoya las decisiones del departamento de Ventas de una manera eficaz y oportuna, al pronosticar los lineamientos de los productos y las demandas establecidos dentro del

Plan Maestro de Producción


Es predecir el futuro a partir de algunos indicios

Que significa pronosticar…

Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y con base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.

¿DÓNDE SE UTILIZAN LAS TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS EN UNA EMPRESA PARA DETERMINAR LA DEMANDA?

Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .

Quien utiliza las técnicas de pronósticos

No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será.

¿CUÁL ES LA VALIDEZ DE UN PRONÓSTICO?

Las técnicas generalmente aceptadas para la elaboración de pronósticos se dividen en cinco categorías: juicio ejecutivo, encuestas, análisis de series de tiempo, análisis de regresión y pruebas de mercado.

TECNICAS ACEPTADAS EN LA ELABORACION DE UN PRONOSTICO

Se basa en la intuición de uno o más ejecutivos experimentados con relación a productos de demanda estable. Su inconveniente es que se basa solamente en el pasado y está influenciado por los hechos recientes.

JUICIO EJECUTIVO

Útil para empresas que tengan pocos clientes. Se les pregunta que tipo y cantidades de productos se proponen comprar durante un determinado período. Los clientes industriales tienden a dar estimados más precisos. Estas encuestas reflejan las intenciones de compra, pero no las compras reales.

ENCUESTAS DE PRONOSTICO DE LOS CLIENTES

Se pone un producto a disposición de los compradores en uno o varios territorios de prueba. Luego se miden las compras y la respuesta del consumidor a diferentes mezclas de mercadeo. Con base en esta información se proyectan las ventas para unidades geográficas más grandes.

PRUEBAS DE MERCADO

Este pronóstico puede basarse en un análisis de los datos de pronósticos internos que se basan fundamentalmente en una estructuración de los pronósticos de ventas por medio de los canales de distribución de la empresa. Los datos que arroja este análisis dan una idea clara de las expectativas de ventas.

EN QUE SE BASA UN PRONOSTICO DE VANTAS

Consiste en descripciones detalladas de situaciones, eventos, personas, interacciones y comportamientos que son observables. Incorpora lo que los participantes dicen, sus experiencias, actitudes, creencias, pensamientos y reflexiones tal como son expresadas por ellos mismos y no como uno los describe.

Cualitativas…

¿CÓMO SE AGRUPAN LAS TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS QUE UTILIZAN EN LA ACTUALIDAD?

En el estudio e investigación de fenómenos sociales, se designa por método cuantitativo el procedimiento utilizado para explicar eventos a través de una gran cantidad de datos.

Cuantitativas…

La elección del método o métodos dependerá de los costos involucrados, del propósito del pronóstico, de la confiabilidad y consistencia de los datos históricos de ventas, del tiempo disponible para hacer el pronóstico, del tipo de producto, de las características del mercado, de la disponibilidad de la información necesaria y de la pericia de los encargados de hacer el pronóstico. Lo usual es que las empresas combinen varias técnicas de pronóstico.

DE QUE DEPENDE LA ELECCION DE LOS METODOS

METODOS CUANTITATIVOS

PROMEDIO MÓVIL SIMPLE….

PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)…

• AJUSTE EXPONENCIAL

• SIMPLE (AES)…

AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD O SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO

ANALISIS DE REGRECION

CHI-CUADRADO DE PEARSON

FACTOR DE CORRELACION

Se utilizan los datos históricos de ventas de la empresa para descubrir tendencias de tipo estacional y cíclico.

ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO

Se trata de encontrar una relación entre las ventas históricas (variable dependiente) y una o más variables independientes, como población o ingreso por capital

ANALISIS DE REGRESIÓN

ES LA TECNICA EMPLEADA PARA DESARROLLAR LA ECUACION Y DAR LAS ESTIMACIONES

ECUACION DE REGRECION:X= x/n Y= y/n

ECUACIÓN DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE: b=n xy x y a= y+ bx y=

a+ bx

Regresión…

PERIODO VENTAS(miles) X XY χ²

1990 85 1 85 1

1991 89 2 178 4

1992 92 3 276 9

1993 95 4 380 16

1994 93 5 465 25

1995 98 6 588 36

552 21 1972 91

Cuadro regresión

Es el conjunto de TECNICAS ESTADISTICAS empleado para medir la intensidad de la asociación entre dos variables.El principal objetivo del análisis de correlación consiste en determinar que tan intensa es la relación entre dos variables.

FACTOR DE CORRELACION

periodo (y) ventas

miles x x.y x2 y2

2006 35 1 35 1 1225

2007 20 2 40 4 400

2008 30 3 90 9 900

2009 50 4 200 16 2500

2010 32 5 160 25 1624

2011 80 6 480 36 6400

247 21 1005 91 13049

Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2.

PROMEDIO MÓVIL SIMPLE….

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 31 -11 121

Mayo 25 27.66 -2.66 7.07

Junio 30 24.33 5.66 32.14

Julio 35 25 10 100

Agosto 40 30 10 100

Septiembre 50 35 15 225

Octubre ¿? 41.66 S 585.21

Cuando n= 3

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 - - -

Mayo 25 28.25 -3.25 10.56

Junio 30 27 3 9

Julio 35 25.75 9.25 85.56

Agosto 40 27.5 12.5 156.25

Septiembre 50 32.5 17.5 306.25

Octubre ¿? 38.75 S 567.62

Cuando n= 4

Con base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

Nota:

Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el procedimiento que se indica.

PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)…

• Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n

• Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 .

• Se calcula el promedio móvil doble • Se calculan los valores correspondientes a:

a = 2(PMS) – PMDb = n/n-1 (PMS – PMD)

• Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:

y = a + b(x)donde

y = pronóstico deseado o buscadox = el periodo en el que se desea el pronóstico

Procedimiento…

Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.

Ejemplo…

PERIODOS MENSUALES DEMANDA (D) PRONÓSTICOS

(P)PMD

Enero 30 - -

Febrero 35 - -

Marzo 28 32.5 -

Abril 20 31.5 -

Mayo 25 24.0 32

Junio 30 22.5 27.75

Julio 35 27.5 23.25

Agosto 40 32.5 25

Septiembre 50 37.5 30

Cuando n= 4

Paso 4a = 2(PMS) – PMDa = 2 (37.50) – 30 = 45a = 45b = n/n-1 (PMS – PMD)b = 15

Paso 5ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidadesydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidadesyene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades

• Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en

• ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento

AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)…

Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente:

• La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3

• La demanda en condiciones de estabilidad promedio

• La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.EJEMPLO

AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)…

PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de condenación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

EJEMPLO

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 2 102 400

Julio 130 102 28 2.8 104.8 784

Agosto 120 104.8 152 1.52 106.32 231.04

Septiembre 140 106.32 37.68 3.36 109.68 1134.34

Octubre ¿? 109.68

S 2549.38

para a = 0.1


(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 4 104 400

Julio 130 104 26 5.2 109.2 76

Agosto 120 109.2 10.8 2.16 111.36 116.64

Septiembre 140 11.36 28.64 5.72 117.08 820.24

Octubre ¿? 117.88

S 2012.88

para a = 0.2

para a = 0.3

Periodos Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 6 106 400

Julio 130 106 24 7.2 113.2 576

Agosto 120 113.2 6.8 2.04 115.24 46.24

Septiembre 140 115.24 24.76 7.42 122.66 613.05

Octubre ¿? 122.66

Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos futuros, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda.


Para implementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de la demanda, se recomienda seguir el procedimiento:

1: Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor del ajuste.

2: Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta el menor error < (D-P)2


3: Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.

4:Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros

a = 2(AES) – AEDb = a /a -1 (AES – AED)

5:Calcular el pronóstico final y = a + b(x)

dondey = pronóstico deseado o buscado (final).x = el periodo en el que se desea el pronóstico


Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35.

EJEMPLO

La demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de:

Datos o reg. históricos El mejor pronóstico obtenido por AES El mejor pronóstico obtenido por AED Los resultados obtenidos para el primer

trimestre del año del 2003-02-23

EJEMPLO


(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 150 30 6 156 900

Agosto 200 156 44 8.8 164.8 1936

Septiembre 120 164.8 -44.8 -8.96 155.84 2007.04

Octubre 140 155.84 -15.84 -3.10 152.67 250.9

152.67 S 5093.95

para a = 0.2

para a = 0.25


(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 350 30 7.5 157.5 900

Agosto 200 157.5 42.5 10.62 168.12 1806.25

Septiembre 120 168.12 -48.125 -12.03 156.09 2316.02

Octubre 140 156.09 -16.09 -4.02 152.07 259.0

152.07 S 5281.25

para a = 0.36


(D-P)2

Junio 150

Julio 180

Agosto 200

Septiembre 120

Octubre 140

El índice de estacionalidad es un valor

numérico que se utiliza para evaluar las tendencias estacionales en la demanda de un producto o servicio.

INDICES DE ESTACIONALIDAD O SUAVIZACION EXPONENCIAL

El índice de estacionalidad ayuda a los cambios de lugar de una empresa. También puede ayudar a la empresa a analizar los resultados de una campaña de marketing o la introducción de nuevos productos. Por último, este índice permite buscar irregularidades o problemas y enfrentarlos para evitar impactos de ventas futuras.

EN QUE AYUDA UN INDICE DE ESTACIONALIDAD

(Valor de alfa 0.2 * ventas año pasado) + (el complemento de alfa 0.8 * el suavizado

exponencial anterior)

FORMULA SUAVIZACION EXPONENCIAL

(Ventas- suavización exponencial)

FORMULA ERROR DE PRONOSTICO

(error de pronostico elevado al cuadrado)

FORMULAS ERROR DE PRONOSTICO CUADRADO

la empresa COLOMBINA S.A, quiere saber cuanto va hacer su pronostico para el 2012. en base a los últimos 11 años.

Para esto ella va a utilizar el método de suavización exponencial

EJEMPLO…

AÑOVENTAS(MILES)

SUAVIZACION EXPONENCIAL

ERROR DE PRONOSTICO

ERROR DE PRONOSTICO CUADRADO

2001 32

2002 56 32 24 576

2003 25 36,8 -11,8 139,24

2004 12 34,44 -22,44 503,5536

2005 85 29,95 55,05 3030,5025

2006 26 40,96 -14,96 223,8016

2007 33 37,96 -4,96 24,6016

2008 3 36,96 -33,96 1153,2816

2009 14 30,16 -16,16 261,1456

2010 45 26,93 18,07 326,5249

2011 50 30,54 19,46 378,6916

2012

la prueba χ² es considerada como una prueba no paramétrica que mide la diferencia entre una distribución observada y otra teórica.

también se utiliza para probar la independencia de dos variables entre si, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia.

CHI-CUADRADO DE PEARSON

ECUACION ESTADISTICA DE CHI-CUADRADO

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