Mejora del Forecast de Ventas mediante la Analítica Predictiva

Una de las claves para elaborar con éxito un Forecast de Ventas son los datos de los que dispongamos para realizar un pronóstico lo más ajustado posible a la realidad.

Un Forecast de Ventas es la estimación y previsión de la demanda de uno o varios productos para un determinado periodo de tiempo. Para realizar esa estimación es necesario e imprescindible contar con datos básicos como son el histórico de ventas, datos externos que condicionen la demanda, estimaciones del departamento de marketing, entre otros.

Aplicar correctamente un Forecast de Ventas permitirá planificar mejor y por tanto ser más competitivo, una vez se coordinen mejor los procesos entre los diferentes departamentos implicados (ventas, producción, logística, atención al cliente, finanzas…) y reaccionar mejor ante una posible crisis, por ejemplo.

Una de las claves principales para elaborar con éxito un Forecast de Ventas son los datos de los que disponemos, por lo que han de ser relevantes, actualizados, confiables, válidos, exactos y objetivos, además de provenir de una misma fuente y de algoritmos predictivos más adecuados. Aquí es cuando entra en juego la importancia del Data Governance dentro de la organización.

La solución: Ir más allá del Forecasting

Pero si se trata de ir más allá y conseguir una predicción más ajustada a la realidad y alejarnos de estimaciones globales, necesitamos aplicar Analítica Predictiva. Gracias a esto es posible profundizar en la información para conocer las características de los clientes individuales más propensos a comprar nuestro producto. Además, de suponer una reducción de los costes y los riesgos a correr a la hora de llevar a cabo determinadas acciones comerciales u operacionales.

Se acabó contestar a preguntas como: ¿Cuánto se venderá este mes? ¿Cómo planificar el inventario? ¿Qué artículos promocionar? en base a la intuición o lo que pudo pasar anteriormente. El conjunto de técnicas y herramientas de Analítica Predictiva se basan en la estadística, la minería de datos e incluso la inteligencia artificial para explotar el potencial de los datos. Anticipación y proactividad son las dos principales cualidades que se derivan del uso de la analítica predictiva.

Los beneficios resultan evidentes y producen consecuencias positivas que van desde la eficiencia en costes y la optimización de las comunicaciones internas, hasta otras como mejorar de servicio al cliente, mayor efectividad en la retención de clientes, tasas de conversión más elevadas y valor superior de la vida del cliente.

Si la información que se consume dentro de la organización está completa y contextualizada, realmente se conoce al cliente y se pueden predecir sus decisiones, sus motivaciones y, con un margen de error mínimo, anticiparse a sus necesidades.