Pronosticar la demanda del cliente guía la toma de decisiones sobre cuales artículos comprar incluyendo el cuando y el cuanto, todas las empresas necesitan una exactitud de pronóstico razonable para poder definir un plan eficiente para cubrir los requerimientos del cliente...
 Pronosticar la demanda del cliente es uno de los procesos críticos dentro del mundo de los negocios, tanto para empresas manufactureras como de distribución. Este proceso es un paso fundamental para lograr un buen nivel de servicio con unos costos razonables basados en un nivel de inventario adecuado.
Pronosticar la demanda del cliente guía la toma de decisiones sobre cuales artículos comprar incluyendo el cuando y el cuanto, todas las empresas necesitan una exactitud de pronóstico razonable para poder definir un plan eficiente para cubrir los requerimientos del cliente.

La realidad es que ningún pronóstico puede lograr el 100% de exactitud. Pronosticar la demanda futura directa o indirectamente involucra tratar de predecir variables no controladas que de alguna forma influencian el comportamiento de las ventas, tales como variables económicas, climáticas, regulaciones legales, actividades de la competencia, preferencias y tendencias del consumidor, nuevos productos y actividades promocionales. Nadie puede esperar que alguien sea capaz de predecir el comportamiento de todas estas variables todo el tiempo.

Al mismo tiempo, la falta de exactitud en el pronóstico de ventas es costosa, ocasiona excesos de inventarios, agotados, baja productividad, un pobre nivel de servicio, y usualmente fricciones entre los departamentos de ventas-marketing y distribución-manufactura en cualquier negocio.

¿Entonces elevar el nivel de exactitud es una misión imposible?

En un mundo tan competitivo como el actual, la mayoría de las compañías de todos los tamaños usan un sistema de información integrado (ERP) Estos sistemas permiten planear y monitorear sus operaciones diarias, también ofrecen funcionalidades básicas para pronosticar la demanda de nuestros clientes, sin embargo en la mayoría de los casos, este tipo de herramientas no reúnen todos los requerimientos para realizar un pronóstico adecuado al negocio.


Comprendiendo la necesidad de elevar la exactitud del pronóstico, las compañías tienden pagar un alto costo al utilizar el conocimiento de altos ejecutivos de ventas y marketing en la recolección de datos de venta para luego introducirlos en una hoja de Lotus o Excel y desarrollar el pronóstico, usualmente un proceso complejo que toma varios días.
En muchos casos el 95% del tiempo de estas reuniones se utiliza en la recolección de datos y el calculo de los pronósticos, el 5% restante lo inviertenen en la evaluación de los resultados. Como consecuencia de esta situación esta misma proporción se ve en los resultados, el 95% de las veces con un pobre resultado y en un 5% con uno afortunado. Muchas compañías aceptan con resignación esta situación y hacen muy poco por elevar la calidad y la exactitud del pronóstico de ventas, gastando innecesariamente preciosos recursos.

¿Pero Por que las compañías se resignan a aceptar estos resultados cuando es posible dinamizar el proceso de pronóstico para incrementar la calidad y la exactitud del pronóstico?

Obviamente no es un camino fácil y como todo beneficio tiene un costo. ¿Entonces como justificar la inversión? Síntomas como altos niveles de inventarios, agotados, un pobre nivel de servicio y la palabra urgente pueden ser la mejor justificación. Sin embargo si aun no esta convencido, realice el siguiente ejercicio calcule sistemáticamente hasta donde podría reducir los niveles en los inventarios de seguridad si incrementara la exactitud en el pronostico.

Al elevar entre un 10 y un 15% su exactitud en el pronóstico será evidente para usted que el esfuerzo habrá valido la pena.

En las próximas dos entregas estudiaremos como dos empresas Australianas lograron implementar y dinamizar su proceso de pronóstico, Cardinal Health and Freedom Furnirure.


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Adicionalmente ofrecemos Servicios de Consultoría y Seminarios en temas de CRM (Customer Relationship Management), SFA (Sales Force Automation), KAM (Key Account Management) y Estrategias de Fidelización de Clientes.
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