16.4: Pronósticos

Objetivos de aprendizaje

1. Enumere los pasos en el proceso de pronóstico.
2. Identificar tipos de métodos de pronóstico y sus ventajas e inconvenientes.
3. Discutir los métodos utilizados para mejorar la precisión de los pronósticos.

Crear estrategia de marketing no es un solo evento, ni la implementación de la estrategia de marketing es algo de lo que solo el departamento de marketing tiene que preocuparse. Cuando se implemente la estrategia, el resto de la compañía debe estar preparado para hacer frente a las consecuencias. Como hemos explicado, un componente importante es el pronóstico de ventas, que es la estimación de cuánto va a vender realmente la compañía. El resto de la compañía debe entonces estar preparada (o hacia abajo) para satisfacer esa demanda. En esta sección, exploramos los pronósticos con más detalle, ya que hay muchas opciones que un ejecutivo de marketing puede tomar para desarrollar un pronóstico.

La precisión es importante cuando se trata de pronósticos. Si los ejecutivos sobreestiman la demanda de un producto, la compañía podría terminar gastando dinero en actividades de fabricación, distribución y servicio que no necesitará. El desarrollador de software Data Impact recientemente sobreestimó la demanda de uno de sus nuevos productos. Debido a que las ventas del producto no cumplían con las proyecciones, Data Impact carecía del efectivo disponible para pagar a sus proveedores, proveedores de servicios públicos y otros. Los empleados tuvieron que ser despedidos en muchas áreas de la firma para recortar costos.

Subestimar la demanda puede ser igual de devastador. Cuando una empresa introduce un nuevo producto, lanza campañas de marketing y ventas para crear demanda para él. Pero si la compañía no está lista para entregar la cantidad del producto que demanda el mercado, entonces otros competidores pueden robar ventas que la firma podría haber capturado de otra manera. La incapacidad de Sony para entregar el lector electrónico en números suficientes hizo que el Kindle de Amazon fuera más fácilmente aceptado en el mercado; otras características le dieron entonces al Kindle una ventaja que Sony está encontrando difícil de superar.

El líder de marketing de una firma tiene que hacer más que solo pronosticar las ventas de la compañía. El proceso puede ser complejo, porque cuánto puede vender la compañía dependerá de muchos factores como cuánto costará el producto, cómo reaccionarán los competidores, y así sucesivamente-de hecho, gran parte de lo que ya has leído al preparar una estrategia de marketing. Cada uno de estos factores tiene que ser tomado en cuenta para determinar cuánto es probable que venda la compañía. A medida que cambian los factores, el pronóstico tiene que cambiar también. Por lo tanto, un pronóstico de ventas es en realidad un compuesto de una serie de estimaciones y tiene que ser dinámico a medida que cambian esas otras estimaciones.

Un primer paso común es determinar el potencial del mercado, o las ventas totales en toda la industria que se esperan en una categoría de producto en particular para el período de tiempo de interés. (El período de tiempo de interés podría ser el próximo año, trimestre, mes o algún otro período de tiempo). Algunas empresas de investigación de mercado, como Nielsen, Gartner y otras, estiman el potencial de mercado para diversos productos y luego venden esa investigación a empresas que producen esos productos.

Una vez que el ejecutivo de marketing tiene una idea del potencial del mercado, se puede estimar el potencial de ventas de la compañía. El potencial de ventas de una empresa es el ingreso total máximo que espera generar a partir de un producto o el número de unidades del mismo que la compañía puede esperar vender. El potencial de ventas del producto generalmente se representa como un porcentaje de su potencial de mercado y equivalente a la cuota de mercado máxima estimada de la compañía para el período de tiempo. Como puede ver en la Figura 16.8, las empresas venden menos que el potencial porque no todos tomarán la decisión de comprar su producto: algunas pospondrán una decisión; otras comprarán un producto de la competencia; otras más podrían conformarse con un producto sustituto. En tu presupuesto, querrás pronosticar los ingresos obtenidos del producto contra el potencial del mercado, así como contra los costos del producto.

Métodos de pronóstico

Los pronósticos, en su nivel básico, son simplemente una suposición de alguien en cuanto a lo que va a pasar. Sin embargo, cada estimación es producto de un proceso. Varios de estos procesos están disponibles para los ejecutivos de marketing, y es probable que el pronóstico final sea una mezcla de resultados de más de un proceso. Estos procesos son técnicas de juicio y encuestas, técnicas de series de tiempo, correlatos de gasto y otros modelos, y pruebas de mercado.

Técnicas de Juicio y Encuesta

En algún nivel, cada pronóstico es en última instancia el juicio de alguien. Algunas técnicas, sin embargo, se basan más en las opiniones o estimaciones de las personas y se llaman técnicas de juicio. Las técnicas de juicio pueden incluir encuestas de clientes (o miembros del canal o proveedor), opiniones de ejecutivos o expertos, encuestas de intenciones o estimaciones de clientes (o miembros del canal) y estimaciones de vendedores.

Encuestas de clientes y canales

En algunos mercados, particularmente en los mercados de empresa a empresa, las empresas de investigación preguntan a los clientes cuánto planean gastar en el próximo año en ciertos productos. ¿Alguna vez ha rellenado una encuesta preguntando si tiene la intención de comprar un automóvil o refrigerador en el próximo año? Lo más probable es que tus respuestas fueran parte del pronóstico de alguien. De igual manera, se realizan encuestas para productos vendidos a través de distribuidores. Luego, las empresas compran las encuestas a las empresas de investigación o hacen sus propias encuestas para utilizarlas como punto de partida para su pronóstico. Sin embargo, las encuestas son mejores para estimar el potencial de mercado que el potencial de ventas, porque es mucho más probable que los compradores potenciales sepan que comprarán algo, simplemente no saben qué marca o modelo. Las encuestas también pueden ser relativamente costosas, especialmente cuando se encargan de una sola empresa.

Fuerza de Ventas Composite

Un compuesto de fuerza de ventas es un pronóstico basado en estimaciones de ventas en un período de tiempo determinado recopiladas de todos los vendedores de una empresa. Los vendedores tienen una idea bastante buena sobre cuánto se puede vender en el próximo período de tiempo (especialmente si tienen bonificaciones en esas ventas). Han estado llamando a sus clientes y saben cuándo se tomarán las decisiones de compra.

Estimar las ventas de nuevos productos o nuevas promociones y estrategias de precios será más difícil para los vendedores de estimar hasta que hayan tenido alguna experiencia vendiendo esos productos después de haber sido introducidos, promocionados o revaluados. Además, es posible que la gerencia no quiera que los vendedores conozcan nuevos productos o promociones hasta que estos sean anunciados al público en general, por lo que este método no es útil en situaciones que involucren nuevos productos o promociones. Otra limitación refleja el optimismo natural de los vendedores. Los vendedores tienden a ser optimistas sobre lo que creen que pueden vender y pueden sobreestimar las ventas futuras. Por el contrario, si la empresa utiliza estas estimaciones para establecer cuotas, es probable que los vendedores reduzcan sus estimaciones para facilitar el logro de la cuota.

Los vendedores son más precisos en sus estimaciones de ventas a corto plazo, ya que no es probable que sus clientes compartan planes demasiado lejos en el futuro. En consecuencia, la mayoría de las empresas utilizan compuestos de fuerza de ventas para pronósticos de menor alcance con el fin de predecir con mayor precisión sus requisitos de producción e inventario. Konica-Minolta, fabricante de equipos de oficina, recientemente ha puesto un gran énfasis en mejorar la precisión de sus compuestos de fuerza de ventas porque el costo de equivocarse es demasiado grande. Los pronósticos subestimados hacen que algunos clientes tengan que esperar demasiado para las entregas de productos, y pueden recurrir a competidores que pueden entregar más rápido. Por el contrario, los pronósticos sobreestimados dan como resultado mayores costos de inventario.

Opinión Ejecutiva

La opinión ejecutiva es exactamente lo que implica el nombre: las estimaciones más acertadas de los ejecutivos de una empresa. Cada ejecutivo presenta una estimación de las ventas de la compañía, que luego se promedian para formar el pronóstico general de ventas. Las ventajas de las opiniones ejecutivas son que son de bajo costo y rápidas y tienen el efecto de hacer ejecutivos comprometidos con lograrlos. Un pronóstico basado en opiniones ejecutivas puede ser un buen punto de partida. No obstante, existen desventajas en el método, por lo que no se debe usar solo. Estas desventajas son similares a las de los compuestos de la fuerza de ventas. Si el pronóstico de los ejecutivos se convierte en una cuota sobre la cual se estiman sus aguinaldos, tendrán un incentivo para subestimar el pronóstico para que puedan cumplir con sus metas. También entran en juego factores organizacionales. Un ejecutivo junior, por ejemplo, no es probable que pronostica bajas ventas para un producto que su CEO está impulsando, incluso si es probable que se produzcan bajas ventas.

Opinión de los expertos

La opinión pericial es similar a la opinión ejecutiva salvo que el experto suele ser alguien ajeno a la empresa. Al igual que la opinión ejecutiva, la opinión experta es una herramienta que mejor se utiliza en conjunto con métodos más cuantitativos. Sin embargo, como único método de pronóstico, las opiniones de los expertos suelen ser muy inexactas. Basta con considerar cómo se comparan los rankings de fútbol universitario de pretemporada con la clasificación final. Las predicciones de los expertos en fútbol no suelen ser muy precisas.

Técnicas de Series de Tiempo

Las técnicas de series temporales examinan los patrones de ventas en el pasado para predecir las ventas en el futuro. Por ejemplo, con un análisis de tendencias, el ejecutivo de marketing identifica la tasa a la que las ventas de una empresa han crecido en el pasado y utiliza esa tasa para estimar las ventas futuras. Por ejemplo, si las ventas han crecido 3 por ciento anual en los últimos cinco años, el análisis de tendencias asumiría una tasa de crecimiento similar del 3 por ciento el próximo año.

Una forma simple de análisis como esta puede ser útil si un mercado es estable. El problema es que muchos mercados no son estables. Es probable que un cambio rápido en cualquiera de las dinámicas de un mercado provoque amplias oscilaciones en las tasas de crecimiento. Solo piensa en las ventas de autos antes, durante y después del programa del gobierno Cash for Clunkers. Lo que se vendió el mes anterior no pudo dar cuenta de los efectos del programa. En consecuencia, si un ejecutivo hubiera estimado las ventas de autos con base en la tasa de cambio del periodo anterior, la estimación habría estado muy alejada.

Figura 16.10: El programa Cash for Clunkers del gobierno federal resultó en un aumento significativo a corto plazo en las ventas de autos nuevos y ¡llenó los depósitos de desguace con miles de clunkers!

ashley.adcox — Campo De Clunkers Pt. II — CC BY-NC-ND 2.0.

El programa Cash for Clunkers fue una situación inusual; muchos productos pueden tener amplias variaciones en la demanda por otras razones. El análisis de tendencias aún puede ser útil en estas situaciones, pero hay que hacer ajustes para dar cuenta de las oscilaciones en las tasas de cambio. Dos ajustes comunes son la media móvil, mediante la cual se promedia la tasa de cambio de los últimos periodos, y el suavizado exponencial, un tipo de promedio móvil que pone más énfasis en el periodo más reciente.

Correlatos y otros modelos

Una serie de modelos más sofisticados pueden ser útiles para pronosticar ventas. Un método bastante común es un análisis correlacional, que es una forma de análisis de tendencias que estima las ventas en función de las tendencias de otras variables. Por ejemplo, los ejecutivos de las empresas de muebles saben que los inicios de nuevas viviendas (el número de casas nuevas que se empiezan a construir en un periodo) predicen las ventas de muebles en un futuro cercano porque las casas nuevas tienden a llenarse de muebles nuevos. Dicho correlato se considera un indicador principal, porque lidera, o precede, a las ventas. El Conference Board publica un Índice de Indicadores Principales, que es un número único que representa un compuesto de indicadores principales de uso común. Algunos de estos indicadores principales son inicios de vivienda, pedidos mayoristas, pedidos de bienes duraderos (artículos como refrigeradores, sistemas de aire acondicionado y otros productos de consumo de larga duración), e incluso el sentimiento del consumidor, o cómo piensan los consumidores que está haciendo la economía.

Modelos de respuesta

Algunas empresas crean sofisticados modelos estadísticos llamados modelos de respuesta, que se basan en cómo los clientes han respondido en el pasado a las estrategias de marketing. JCPenney, por ejemplo, toma datos de ventas anteriores y los combina con datos de clientes recopilados del sitio web del minorista. Los modelos ayudan a JCPenney a ver cuántos clientes son sensibles al precio y solo compran productos cuando están a la venta y cuántos clientes son propensos a responder a ciertas ofertas. El minorista puede entonces estimar las ventas de productos por segmento de mercado en función de las ofertas y promociones dirigidas a esos segmentos.

Pruebas de Mercado

Una prueba de mercado es un experimento en el que la compañía lanza una nueva oferta en un mercado limitado con el fin de obtener un conocimiento real de cómo reaccionará el mercado al producto. Dado que no hay ningún dato histórico sobre cómo ha ido el producto, los modelos de respuesta y las técnicas de series temporales no son efectivos. Una prueba de mercado proporciona alguna medida de las ventas en respuesta al plan de marketing, por lo que en ese sentido, es como un modelo de respuesta, solo basado en datos limitados. La demanda del producto puede entonces ser extrapolada al mercado completo. Sin embargo, recuerde que las pruebas de mercado son visibles para sus competidores, y pueden emprender acciones, como drásticos recortes de precios, para sesgar sus resultados.

Figura 16.11: HEB utiliza Waco, Texas, como mercado de prueba, combinando datos de su programa de fidelización con datos de ventas para ver quién compra qué y a qué precio.

Wikimedia Commons — CC BY-SA 3.0.

La cadena de abarrotes HEB utiliza Waco, Texas, como sitio de prueba. HEB cuenta con un programa de fidelización que le permite recopilar gran cantidad de datos sobre sus clientes. Cuando HEB quiere probar el mercado de un nuevo producto, la firma lo hace en Waco, donde los datos individuales de los clientes se pueden combinar con los datos de ventas. Las pruebas en Waco le dicen a HEB quién es probable que compre el producto y a qué precio, información que hace que extrapolar a su mercado más grande sea más precisa.

Construyendo mejores pronósticos

En el mejor de los casos, un pronóstico es una estimación científica, pero realmente, un pronóstico sigue siendo solo una suposición sofisticada. Aún así, hay pasos que pueden mejorar la probabilidad de éxito. El primer paso es comprometerse con la precisión. En Konica-Minolta, los vicepresidentes regionales son recompensados por ser precisos y castigados por equivocarse en sus pronósticos, sin importar cuál sea la dirección de los mismos. Como mencionamos anteriormente, la subestimación es considerada por el liderazgo de Konica-Minolta como tan mala como sobreestimar las ventas.

También hemos mencionado cómo los vendedores y gerentes bajarán las estimaciones si las estimaciones se utilizan para establecer cuotas. Usar correctamente los pronósticos es otro factor que puede mejorar la precisión de los pronósticos. Pero hay otras formas de hacer que los pronósticos sean más precisos. Estos comienzan con elegir los métodos adecuados para su negocio.

Elija los métodos adecuados para su negocio y su decisión

Algunos productos tienen ciclos de venta muy cortos; otros tardan mucho en producir y vender. Lo que es apropiado para un bien de consumo rápido como la pasta de dientes no es apropiado para un bien duradero como un refrigerador. Un modelo de respuesta podría funcionar para la pasta de dientes Crest a corto plazo, pero los pronósticos a largo plazo podrían requerir una técnica sofisticada de series temporales. Por el contrario, Whirlpool podría encontrar, por ejemplo, que las encuestas de canales son mejores predictores de las ventas de refrigeradores a largo plazo.

Usar múltiples métodos

Dado que los pronósticos son estimaciones, cuanto más estimaciones se generen a partir de diversos métodos, mejor. Por ejemplo, combinar opiniones de expertos con un análisis de tendencias podría ayudarte a entender no solo lo que está sucediendo sino también por qué. Cada pronóstico da como resultado decisiones, como la decisión de contratar a más personas, agregar capacidad de fabricación, ordenar suministros, etc. Además, la práctica hace la perfección, como dicen. Cuantos más pronósticos tengas que tomar y decisiones resultantes tengas que convivir, mejor obtendrás en el pronóstico.

Usar muchas variables

La previsión para unidades de negocio más pequeñas primero puede resultar en una mayor precisión. Por ejemplo, JCPenney puede estimar primero las ventas por región y luego enrollar esa información en un pronóstico de ventas nacional. Al pronosticar localmente, se pueden considerar más variables, y con más variables viene más información, lo que debería ayudar a la precisión del pronóstico general de ventas de la compañía. De igual manera, JCPenney puede estimar las ventas por segmento de mercado, como las mujeres mayores de cincuenta años. Nuevamente, la previsión en un segmento o unidad de negocio más pequeña puede permitir a la compañía comparar dichos pronósticos con pronósticos por línea de productos y obtener una mayor precisión en general.

Usar pronósticos basados en escenarios

Un pronóstico no es suficiente. Considera lo que sucederá si cambian las condiciones. Por ejemplo, ¿cómo podría cambiar tu pronóstico si tus competidores reaccionan fuertemente a tu estrategia? ¿Cómo podría cambiar si no reaccionan en absoluto? ¿O si el gobierno cambia una política que hace que tu producto esté libre de impuestos? Todos estos factores influirán en las ventas, por lo que el ejecutivo inteligente considera múltiples escenarios. Si bien el ejecutivo puede no esperar que el gobierno haga algo libre de impuestos, se pueden crear escenarios que consideren una regulación gubernamental favorable, una regulación estable y una regulación negativa, así como se puede considerar una reacción competitiva ligera, una reacción moderada o una reacción fuerte.

Seguimiento de resultados reales y ajuste

A medida que pasa el tiempo, los pronósticos que se han hecho deben ajustarse para reflejar la realidad. Por ejemplo, Katie Scallan-Sarantakes puede tener que hacer un pronóstico anual para las ventas de Scion, pero como pasa cada mes, tiene datos duros de ventas con los que ajustar pronósticos futuros. Además, sabe con qué fuerza ha reaccionado la competencia y puede ajustar sus estimaciones en consecuencia. Entonces, aunque pueda tener un pronóstico anual, el pronóstico cambia regularmente en función de lo bien que le esté yendo a la compañía.

Llave para llevar

Un pronóstico es una suposición educada, o estimación, de las ventas en el futuro. La precisión es importante porque tantas otras decisiones que una firma debe tomar dependen de los pronósticos. Cuando una empresa pronostica ventas, tiene que considerar el potencial de mercado y el potencial de ventas. Existen muchos métodos de previsión, incluyendo opinión de expertos, encuestas de canales y clientes, compuestos de fuerza de ventas, datos de series temporales y mercados de prueba.

Se pueden obtener mejores pronósticos mediante el uso de múltiples métodos, la previsión para varios escenarios y el seguimiento de los datos reales (incluidas las ventas) y ajustando los pronósticos futuros en consecuencia.

Preguntas de revisión

1. ¿Qué método de pronóstico sería más preciso para pronosticar las ventas de productos para el cuidado del cabello en el próximo año? ¿Cómo cambiaría tu respuesta si estuvieras pronosticando para el próximo mes? ¿Para electrodomésticos?
2. ¿Cuál es el papel de la opinión experta en todos los pronósticos?
3. ¿Cómo se puede mejorar la precisión de los pronósticos?