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Previsión de ventas y análisis predictivo. Cuestión de fiabilidad

Publicado el 8/03/17 8:00

¿Por qué es tan complicado hacer la previsión de ventas? ¿Qué es lo que hace que este tipo de pronóstico resulte tan complejo? ¿Cuál es el motivo de que no sea posible acertar en lo que respecta al forecasting en el departamento comercial?

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Los analistas coinciden en afirmar que la previsión de ventas es el pronóstico más difícil. La realidad muestra que la fiabilidad de la analítica es inferior a llevar a cabo esta tarea apostando a cara o cruz por unos u otros resultados. Y es que el estudio de mejores prácticas de ventas conducido por CSO Insights, revela que la tasa promedio de ganancias de las ofertas de ventas previstas es de sólo un 45,8%.

Esta realidad supone un grave inconveniente para los negocios que no saben hacer la elección tecnológica adecuada, puesto que:

  • Reduce la confiabilidad en los datos y el análisis por parte del personal de gestión.
  • Implica una inversión en tiempo y recursos injustificada.
  • Hace disminuir las posibilidades de elaboración de respuesta de la organización que, en vez de anticiparse a los acontecimientos, se tiene que conformar con reaccionar a ellos.

Pero, ¿cuál es el problema con la previsión de ventas? ¿Qué es lo que lleva a este escenario tan desalentador? ¿Cómo se pueden superar las limitaciones del análisis en este campo? 

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El origen de la incertidumbre asociada a la previsión de ventas

Mes tras mes se repite la misma historia: llegan los datos frescos, se analizan los resultados de los pronósticos, se toman decisiones y, al emprender acciones se empieza a ver que los resultados distan bastante de lo esperado. ¿Qué es lo que ha fallado?

Cuando la previsión de ventas falla se está atando de manos a los responsables del área comercial, pero, además, otros departamentos también se ven afectados: finanzas, producción, etc. El problema con las previsiones de ventas tiene que ver con una desafortunada combinación de factores. Se trata de los siguientes:

  • Errores humanos en la introducción de datos.
  • Falta de calidad en la información.
  • Dificultades de acceso al conocimiento en la organización por parte de los usuarios de negocio.
  • Aplicación de juicios e intuiciones en un porcentaje, todavía, demasiado elevado, en vez de basarse únicamente en la objetividad de los datos.
  • Uso de modelos obsoletos o no lo suficientemente sofisticados, como las hojas de cálculo para conservar y transmitir información.
  • Falta de visibilidad sobre algunos de los factores posibles que podrían impulsar las ventas.

No hay que olvidar que una previsión de ventas imprecisa o inexacta puede ser el origen de consecuencias muy negativas para el negocio, que ponen en peligro:

1. El flujo de efectivo.

2. El precio de las acciones.

3. Además de inflar los costes de inventario.

Pero existen formas de evitar todos estos perjuicios a través de la analítica predictiva y de los modelos basados en algoritmos de aprendizaje automático.

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Cómo dejar atrás las limitaciones humanas en la previsión de ventas

Está demostrado que el análisis predictivo mejora las previsiones de ventas. Es una cuestión de lógica:

  • Más del 60% del proceso de decisión previo a la comprar tiene lugar en internet (CEB & Google).
  • Para el año 2020, el 15% de las compras se llevarán a cabo de forma pasiva a través de sensores (Venturebeat)
  • Para esa misma fecha, los consumidores gestionarán el 85% de su relación con la empresa sin interactuar con ninguna persona (Gartner).

Internet, o mejor dicho big data, y las herramientas que permiten extraer todo el valor que encierran estos grandes datos son las que mayor potencial tienen para realizar un forecasting en el área comercial que otorgue garantías suficientes de confiabilidad.

La automatización, que debería empezar en los procesos, es la responsable de superar las limitaciones humanas en el ámbito analítico y, así, la previsión de ventas que impulsa es capaz de:

  • Combinar registros históricos, como los datos internos de los clientes, con información extraída de sus perfiles en redes sociales.
  • Integrar en el análisis variables como los ratios de ganancias y pérdidas, factores de demora o tasas de cierre.
  • Cotejar toda esa información, así como datos relativos a la integridad del proceso de ventas, con datos externos que revelen la propensión de un cliente a comprar.
  • Enriquecer el análisis con datos sobre sus ingresos, su organización interna y la actividad en medios de comunicación social.

Para que la previsión de ventas sea acertada, el análisis que la preceda ha de ser exhaustivo. Los algoritmos de pronóstico usan el aprendizaje automático para buscar patrones en estos grandes volúmenes de datos, y lo hacen a un ritmo imposible de igualar por un ser humano.

Lo mejor de todo es que su tasa de acierto ronda el 82%... casi el doble de la que se podía alcanzar por otros medios más tradicionales. El éxito proviene de dejar de lado las hojas de cálculo para utilizar aplicaciones inteligentes, que además están mejor integradas; y contar con el potencial de una máquina para detectar vínculos entre miles de variables y relaciones no lineales… una misión que podría calificarse de imposible si fuese el cerebro humano quien tuviese que hacerle frente.

El área de ventas está cambiando. Lo hacen su estrategia y sus medios, se nota en los canales a través de los que se llevan a cabo los interacciones con los clientes y en la precisión con la que se pueden personalizar las ofertas, para hacerlas casi del todo irresistibles. Y, al igual que todo se transforma digitalmente, también la previsión de ventas lo hace, gracias a herramientas como, por ejemplo, IBM SPSS Forecasting que, además de garantizar la fiabilidad en el pronóstico, optimizan la función de planificación.

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