Cada campo, incluido el pronóstico, acumula sabiduría popular que eventualmente comienza a disfrazarse de “mejores prácticas”. Estas mejores prácticas suelen ser acertadas, al menos en parte, pero a menudo carecen de contexto y pueden no ser apropiadas para determinados clientes, industrias o situaciones comerciales. A menudo hay un problema, un “Sí, pero”. Esta nota trata sobre seis preceptos de pronóstico generalmente verdaderos que, sin embargo, tienen sus salvedades.
- Organice su empresa en torno a una previsión de un número. Esto suena sensato: es bueno tener una visión compartida. Pero cada parte de la empresa tendrá su propia idea sobre qué número es el número. Finanzas puede querer ingresos trimestrales, Marketing puede querer visitas al sitio web, Ventas puede querer rotación, Mantenimiento puede querer tiempo medio hasta el fracaso. De hecho, cada unidad probablemente tenga un puñado de métricas clave. No necesitas un eslogan: necesitas hacer tu trabajo.
- Incorporar el conocimiento empresarial en un proceso de previsión colaborativo. Esta es una buena regla general, pero si su proceso de colaboración tiene fallas, alterar un pronóstico estadístico mediante anulaciones de gestión puede disminuir la precisión. No necesita un eslogan: necesita medir y comparar la precisión de todos y cada uno de los métodos e ir con los ganadores.
- Previsión mediante modelos causales. Los métodos de pronóstico extrapolativos no tienen en cuenta las fuerzas subyacentes que impulsan sus ventas, simplemente trabajan con los resultados. El modelado causal profundiza en los factores fundamentales y puede mejorar tanto la precisión como el conocimiento. Sin embargo, los modelos causales (implementados mediante análisis de regresión) pueden ser menos precisos, especialmente cuando requieren pronósticos de los factores determinantes (“predicciones de los predictores”) en lugar de simplemente ingresar valores registrados de variables predictoras rezagadas. No necesitas un eslogan: necesitas una comparación directa.
- Pronosticar la demanda en lugar de los envíos. Lo que realmente se desea es demanda, pero “componer una señal de demanda” puede ser complicado: ¿qué se hace con las transferencias internas? ¿Únicos? ¿Ventas perdidas? Además, los datos de la demanda pueden manipularse. Por ejemplo, si los clientes intencionalmente no realizan pedidos o intentan manipular sus pedidos haciendo pedidos con demasiada anticipación, entonces el historial de pedidos no será mejor que el historial de envíos. al menos con historial de envíos, es exacto: sabes lo que enviaste. Las previsiones de envíos no son previsiones de “demanda”, pero son un sólido punto de partida.
- Utilice métodos de aprendizaje automático. En primer lugar, el “aprendizaje automático” es un concepto elástico que incluye un conjunto cada vez mayor de alternativas. Debajo del capó de muchos modelos anunciados por ML hay solo una selección automática un método de pronóstico extrapolativo (es decir, mejor ajuste) que, si bien es excelente para pronosticar la demanda normal, existe desde la década de 1980 (Smart Software fue la primera compañía en lanzar un método de selección automática para PC). Los modelos de aprendizaje automático acaparan datos y requieren conjuntos de datos más grandes de los que puede tener disponibles. Elegir adecuadamente y luego entrenar un modelo de ML requiere un nivel de experiencia estadística que es poco común en muchas empresas de fabricación y distribución. Es posible que desees encontrar a alguien que te tome de la mano antes de comenzar a jugar este juego.
- Eliminar los valores atípicos crea mejores pronósticos. Si bien es cierto que picos o caídas muy inusuales en la demanda enmascararán patrones de demanda subyacentes como la tendencia o la estacionalidad, no siempre es cierto que se deban eliminar los picos. A menudo, estos aumentos repentinos de la demanda reflejan la incertidumbre que puede interferir aleatoriamente con su negocio y, por lo tanto, es necesario tenerlo en cuenta. Eliminar este tipo de datos de su modelo de pronóstico de demanda puede hacer que los datos sean más predecibles en papel, pero lo dejará sorprendido cuando vuelva a suceder. Por lo tanto, tenga cuidado al eliminar los valores atípicos, especialmente en masa.
