Introducción a las previsiones
La importancia de las previsiones
Gestión de existencias
Una previsión precisa de la demanda permite a las empresas mantener niveles óptimos de inventario, minimizando tanto el exceso de existencias como las roturas de stock.
Rentabilidad
Al ajustar la producción y el aprovisionamiento a la demanda prevista, las empresas pueden reducir los residuos y mejorar la rentabilidad.
Satisfacción del cliente
Atender con prontitud la demanda de los clientes aumenta su satisfacción y fidelidad.
Asignación de recursos
Una previsión adecuada ayuda a asignar los recursos de forma eficaz, garantizando que se dispone de la cantidad adecuada de recursos cuando se necesitan.
Planificación estratégica
Las previsiones a largo plazo contribuyen a la planificación estratégica, ayudando a las empresas a fijar objetivos y tomar decisiones informadas sobre expansión, inversión y posicionamiento en el mercado.
Existen varios métodos de previsión, cada uno con sus ventajas y debilidades. En general, pueden dividirse en dos grupos:
Métodos cualitativos
They are based on the judgment and opinions of experts. Common techniques include market research, the Delphi method, and expert panels.
Qualitative methods are valuable for understanding the broader market environment, identifying structural changes, and capturing insights that are not evident in numerical data.
However, judgmental forecasting is particularly vulnerable to various types of judgmental bias. These include cognitive biases as well as intentional biases arising from misaligned goals and incentives across different areas of the organization. For this reason, qualitative approaches are often used as a complement to quantitative methods within structured decision-making processes, with the aim of mitigating bias and improving forecast quality.
Métodos cuantitativos
They use historical data combined with advanced statistical models, machine learning techniques, and artificial intelligence algorithms to predict future demand. These techniques include time series analysis, causal models, trend projection, and predictive models based on machine learning.
Quantitative methods are highly accurate and can handle large datasets, making them well suited to capture the complexities of market behavior and provide specific, actionable insights. This makes them particularly effective in complex and volatile markets, where accurate demand forecasting is critical for decision-making and strategic planning.
Los métodos cuantitativos se basan en modelos estadísticos para predecir la demanda futura. Este enfoque es muy preciso y puede manejar grandes conjuntos de datos, por lo que es adecuado para captar las complejidades del comportamiento del mercado y proporcionar información específica y procesable. Esto los hace especialmente eficaces en mercados complejos y volátiles, donde una previsión precisa de la demanda es fundamental para la toma de decisiones y la planificación estratégica.
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