Prever la demanda de nuevos productos es como escalar un palo engrasado, pero también es una de las partes más difíciles y vitales de la planificación de la demanda. Si no se prevé la demanda futura o se hace de forma incorrecta, se producirán sin duda escaseces, exceso de inventario, pérdida de beneficios o deterioro de las relaciones con los proveedores. Por otro lado, una previsión bien organizada puede garantizar el éxito. No es de extrañar que el mercado mundial de la previsión de la demanda esté creciendo rápidamente y se espere que alcance los 8400 millones de dólares en 2025, según estudios de mercado.
Echemos un vistazo a los principales retos de la previsión, los métodos probados, los marcos prácticos y las herramientas necesarias para crear previsiones con la máxima precisión.
Puntos clave
Prever la demanda de nuevos productos nunca será 100 % exacto, pero contar con un enfoque flexible marca la diferencia.
La tarea principal del minorista es minimizar la probabilidad de errores en las previsiones y perfeccionar un sistema coherente para garantizar el éxito de cada lanzamiento.
Los mejores resultados se obtienen combinando los conocimientos de expertos, los datos históricos y las tecnologías inteligentes, como la IA.
Los proyectos de LEAFIO AI demuestran que las soluciones basadas en IA pueden proporcionar a las empresas la adaptabilidad, flexibilidad y eficiencia necesarias para analizar factores externos e internos.
Los retos únicos de la previsión de la demanda para nuevos productos
Hay varias razones por las que la previsión de ventas de nuevos productos supone un reto para los minoristas.
Falta de datos históricos de ventas
A la hora de pronosticar la demanda de nuevos productos, el mayor problema para los especialistas es siempre disponer de una cantidad suficiente de datos históricos. Esto es especialmente cierto en sectores con una alta tasa de rotación de productos, como los artículos infantiles o la electrónica. El corto ciclo de vida de los productos y los constantes cambios en la gama requieren decisiones rápidas basadas en una previsión precisa de la demanda de los clientes. En estos casos, los métodos clásicos que implican el análisis manual de datos históricos y opiniones subjetivas basadas en la experiencia no conducen al resultado deseado.
Imprevisibilidad del mercado
Las reacciones de los clientes ante los nuevos productos suelen ser impredecibles. A veces, el público da la espalda a los nuevos productos incluso cuando todos los datos analíticos y los cálculos apuntan a lo contrario. Por eso no se puede predecir al 100 % la demanda de nuevos productos: siempre existe la posibilidad de error debido a factores humanos imprevistos.
Punto de riesgo de canibalización
Cuando un producto nuevo desplaza a uno ya existente, se habla de canibalización. El nuevo producto siempre afecta a las ventas de los productos existentes, lo que en última instancia puede perjudicar los resultados de la empresa. Esto no se aplica a la introducción de categorías completamente nuevas que no tienen nada que ver con otras.
Afortunadamente, el software de previsión de la demanda basado en IA puede detectar la canibalización y otros problemas como los efectos halo. El sistema analiza los datos de transacciones y series temporales a nivel de SKU, lo que le permite identificar patrones y relaciones problemáticos.
Factores externos
Los factores externos siempre afectarán a la precisión de las previsiones, incluyendo las tendencias dinámicas del mercado, los cambios económicos, los días festivos y otros acontecimientos impredecibles (incluso el clima y los desastres naturales). Para elaborar la estrategia de ventas adecuada para los nuevos productos que se añaden a los ya existentes, su enfoque de previsión debe ser exhaustivo y tener en cuenta todos los factores relevantes posibles.
Métodos de previsión: qué funciona para los nuevos productos
Aunque existen varios métodos nuevos de previsión de productos que pueden utilizar los minoristas, los más populares son:
Métodos cuantitativos
Los métodos de previsión cuantitativa utilizan datos históricos y modelos estadísticos para proporcionar la información más objetiva posible. Estos métodos son adecuados para empresas con amplios conjuntos de datos de varios años en diferentes regiones, segmentos de mercado y líneas de productos, ya que dichos conjuntos de datos permiten reconocer patrones y realizar análisis comparativos.
Sin embargo, los métodos cuantitativos tienen limitaciones: funcionan a gran escala, pero pueden pasar por alto las primeras señales de cambio. Por ejemplo, no tienen en cuenta los cambios en el comportamiento de los clientes ni las acciones de la competencia.
Métodos cualitativos
Las técnicas de previsión cualitativa se basan en los conocimientos de los líderes del mercado, los planificadores estratégicos y otros expertos, así como en los comentarios de los clientes habituales. Los datos cuantitativos recopilados nos permiten realizar previsiones adaptadas a condiciones que cambian rápidamente. Además, los métodos cuantitativos tienen en cuenta factores como las tendencias de la demanda y la estacionalidad para mejorar la precisión de las previsiones.
En la práctica, ambos métodos tienen muchos inconvenientes. Sin embargo, las empresas suelen utilizar una combinación de métodos cualitativos y cuantitativos para crear previsiones precisas y flexibles.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Con la creciente complejidad de los datos, los métodos de previsión tradicionales están perdiendo utilidad. Por el contrario, los modelos basados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se entrenan continuamente con diferentes tipos de datos en tiempo real. Mediante el análisis predictivo, la IA identifica tendencias del sector, correlaciones entre la demanda y anomalías que pueden pasar desapercibidas con los enfoques tradicionales. De hecho, según McKinsey Digital, la previsión mejorada con IA reduce los errores en las redes de la cadena de suministro entre un 30 % y un 50 % y mejora la eficiencia de la cadena de suministro.
Las soluciones modernas de previsión de la demanda, como el software de planificación de la demanda basado en inteligencia artificial LEAFIO, analizan las características de los productos y agrupan los SKU en función de los perfiles de ventas, lo que aumenta la precisión de las previsiones y reduce el volumen de procesos manuales.
Un marco sencillo de previsión en 5 pasos
Hay varios pasos clave que pueden ayudar a los minoristas a crear previsiones precisas de forma sistemática.
Paso 1: Definir los objetivos y el alcance del mercado
Determine los parámetros principales del lanzamiento del nuevo producto respondiendo a las siguientes preguntas:
También debe determinar el nivel al que planea realizar la previsión. Por ejemplo, las empresas mayoristas pueden concentrar sus esfuerzos a nivel regional, mientras que los minoristas pueden centrarse en el nivel de la tienda.
Paso 2: Recopilar datos internos y externos relevantes
Para recopilar datos relevantes, los minoristas deben utilizar fuentes como las interacciones con los clientes en los sistemas de punto de venta (POS), ERP, CRM, aportaciones del equipo de ventas y datos de ventas. Los datos externos pueden basarse en informes de mercado, datos de la competencia, tendencias de búsqueda e indicadores económicos relevantes.
Paso 3: Seleccionar y aplicar métodos de previsión adecuados
Elija un método y unas herramientas de previsión que se adapten al producto y a los objetivos de la empresa. Debe evaluar todas las ventajas y desventajas de los diferentes métodos, las características de las distintas herramientas y comparar cómo analizan los datos de diferentes fuentes y otros factores.
Paso 4: Alinear las previsiones con las partes interesadas
Alinee las previsiones con las partes interesadas: identifique quién necesita las previsiones, comprenda sus necesidades y expectativas. A continuación, comunique las previsiones con claridad para generar confianza y apoyo.
Paso 5: Vuelva a realizar previsiones tras el lanzamiento con comentarios en tiempo real
Debe realizar un seguimiento de las ventas y los comentarios cualitativos (opiniones de los clientes, menciones en los medios de comunicación) y coordinarlos con los miembros del grupo de trabajo. Esto le proporcionará datos para entrenar su modelo de previsión y mejorarlo. Si procede, puede volver a realizar previsiones a diario.
Mejores prácticas para la previsión de la demanda
A continuación, veamos cómo pronosticar la demanda de un nuevo producto para maximizar la eficiencia del lanzamiento del producto.
Recopile datos de forma periódica
Sin datos precisos y actualizados sobre las ventas, las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes, no podrá evaluar adecuadamente la demanda de nuevos productos. Por eso es importante implementar un proceso de recopilación de datos continuo y fiable.
Convierta la previsión en un proceso repetible
Para crear previsiones precisas, es necesario seguir un procedimiento mensual en el que se evalúan las previsiones anteriores y se comparan con los resultados reales del mercado. A continuación, se evalúa el 20 % de las mejores previsiones y se identifican las principales desviaciones y errores.
Utilice un software de planificación de la demanda preparado para el futuro
Un software eficaz de planificación de la demanda es fundamental para las empresas que gestionan el ciclo de vida de los productos.. Por ejemplo, software de previsión de la demanda LEAFIO AI puede reconocer automáticamente las similitudes entre productos nuevos y antiguos, procesar rápidamente diferentes tipos de datos y tener en cuenta el comportamiento de los consumidores, la estacionalidad, las tendencias del mercado y otros factores.
Ventajas de la previsión de la demanda con LEAFIO AI:
- Toma de decisiones basada en datos. Basándose en previsiones precisas de la demanda, los minoristas pueden tomar decisiones informadas para ampliar su surtido y planificar nuevos productos, lo que reduce el riesgo de errores y cálculos erróneos e impulsa el flujo de caja.
- Rápida respuesta a las fluctuaciones de la demanda de los consumidores. Los minoristas pueden detectar con antelación los picos estacionales, lo que les permite planificar los niveles de inventario con mayor precisión y evitar el exceso de existencias o la escasez.
- Aumento de las ventas. El sistema garantiza la máxima disponibilidad de los productos y gestiona el surtido en función de las preferencias de los clientes, lo que aumenta la probabilidad de que repitan las compras.
- Reducción de costes. La gran precisión de las previsiones garantiza que el inventario se ajuste a su estrategia comercial, reduce el exceso de existencias, mejora las operaciones de la cadena de suministro y libera el inventario congelado. Las previsiones precisas también ayudan a minimizar las amortizaciones.
Conclusión
Cuando se trata de pronosticar la demanda de nuevos productos, el éxito comienza con una base sólida: objetivos claros, datos relevantes y un método de pronóstico bien elegido. Pero eso no es todo. Los nuevos productos son impredecibles por naturaleza, por lo que es esencial mantenerse alerta, adaptarse rápidamente y perfeccionar continuamente sus pronósticos basándose en la información en tiempo real.
El uso de herramientas inteligentes, como el software de planificación de la demanda basado en IA, no solo aumenta la precisión, sino que también libera a su equipo de la carga manual, lo que le permite dedicar más tiempo a lo que realmente importa: lanzar con confianza y hacer crecer su negocio.
¿Está listo para mejorar la precisión de sus previsiones y simplificar su proceso de planificación de la demanda? Solicite hoy mismo una demostración con LEAFIO AI.
FAQ
¿Cómo pronosticar las ventas de un nuevo producto?
Para pronosticar las ventas de un nuevo producto, un minorista debe tener en cuenta los siguientes pasos: definir los objetivos comerciales y el tamaño del mercado, recopilar los datos necesarios, elegir un método de pronóstico y coordinar los pronósticos con las partes interesadas. También es importante supervisar los resultados y volver a realizar pronósticos después del lanzamiento del producto, teniendo en cuenta todos los comentarios recibidos.
¿Cuáles son los métodos de previsión de la demanda para nuevos productos?
Los principales métodos de previsión de la demanda se pueden dividir en métodos cualitativos y cuantitativos, así como en métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
¿Cómo utilizar la IA para la previsión de la demanda de nuevos productos?
Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos de ventas, tendencias de consumo y factores externos. Mejoran la precisión mediante el aprendizaje continuo y la optimización, lo que permite a los minoristas optimizar el control del inventario, maximizar la rentabilidad y mejorar la satisfacción del cliente a través de la toma de decisiones basada en datos.
