Métodos de previsión: Qué son y cómo elegirlos

En los negocios, las predicciones sobre la rentabilidad futura pueden ser muy valiosas a la hora de planificar gastos o proyectos. La previsión es una herramienta valiosa que permite a las empresas calibrar y analizar las tendencias de ventas futuras, proporcionándoles la información que necesitan para tomar decisiones informadas.

En este artículo, explicaremos lo que son los métodos de previsión, exploraremos los diferentes tipos de métodos de previsión y enumeraremos las preguntas que deben hacerse para determinar el método adecuado a utilizar.

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¿Qué son los métodos de previsión?

Las previsiones son herramientas informativas que proporcionan predicciones y análisis de los resultados futuros. La información que proporcionan permite a las empresas determinar el efecto a largo plazo de los cambios, desarrollar respuestas a estos cambios, predecir las fluctuaciones económicas y navegar por los precios de la competencia. Para que las predicciones sean realmente eficaces, la dirección de la empresa debe determinar el método de previsión adecuado para satisfacer sus necesidades específicas.

Los métodos de previsión son las técnicas utilizadas para recopilar y manipular datos con el fin de formular previsiones fiables y precisas. Estos métodos se basan en diferentes tipos de datos como base para las predicciones. La diferencia clave entre ellos es la cantidad y la precisión de los datos necesarios para la previsión, lo que afecta a los tipos de relaciones identificadas y a su fiabilidad.

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Tipos de métodos de previsión

Hay varios métodos que se pueden utilizar para la previsión, como por ejemplo:

  • Métodos ingenuos de previsión
  • Métodos de previsión cualitativa
  • Métodos de previsión causal
  • Métodos de previsión de series temporales

Métodos ingenuos de previsión

Muchos utilizan un método de previsión ingenuo para comprobar la exactitud de los resultados de otro método de previsión más sofisticado. Esto se debe a que este método basa todas las predicciones futuras en los datos recogidos y registrados en el pasado, sin realizar ningún ajuste para tener en cuenta las tendencias cíclicas o las variaciones estacionales. Los que utilizan este método no tienen en cuenta los factores que afectan a los datos futuros reales, también conocidos como factores causales.

Métodos de previsión cualitativa

Los métodos de previsión cualitativos se utilizan principalmente cuando los datos son escasos en relación con un producto o proyecto concreto. Por lo tanto, este método suele utilizarse cuando un producto se está introduciendo por primera vez en un mercado, en áreas de nueva tecnología, cuando el desarrollo de un producto requiere varias invenciones preliminares (lo que hace que los costes de investigación y desarrollo, o R&D, sean difíciles de estimar) y cuando hay incertidumbre respecto a la aceptación del mercado.

Esta técnica, que a veces se denomina método de previsión de juicio, se basa en estimaciones subjetivas y en la intuición. Para calcular con este método, los encargados de las previsiones deben basarse en las opiniones personales, pero informadas, de expertos y directivos, en la información recogida en una encuesta, en el método Delphi y en la analogía del ciclo de vida histórico.

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Métodos de previsión causal

Los modelos causales suelen utilizarse cuando hay una gran cantidad de datos que se han sometido a análisis para explorar las relaciones entre el factor que se prevé y otros factores relacionados. Estos factores pueden incluir factores socioeconómicos, fuerzas económicas y empresas relevantes y competitivas.

Considerado como una de las técnicas de previsión más sofisticadas, el método causal transforma las relaciones causales en datos matemáticos. Este método suele incluir otras consideraciones, como el análisis de series temporales, estudios de mercado e inventarios.

Métodos de previsión de series temporales

Los métodos de previsión de series temporales utilizan datos pasados para hacer estimaciones sobre resultados futuros. Estos datos se recopilan y se registran a lo largo de un periodo de tiempo determinado, como las ventas de una empresa en un trimestre concreto durante los últimos cinco años. Los patrones y las tendencias empresariales suelen repetirse, por lo que los pronosticadores pueden utilizar datos históricos que son claros y estables para informar y planificar las decisiones del futuro.

Aunque parezca relativamente sencillo, la previsión de series temporales, a veces denominada «previsión estadística», es un poco más complicada de lo que parece. Las variaciones estacionales y otros factores hacen que los datos brutos no sean fiables si no se manipulan. El análisis de las series temporales se utiliza para examinar los datos y determinar las verdaderas tasas y tendencias, lo que permite a los pronosticadores hacer proyecciones. El análisis de series temporales ayuda a identificar y explicar cosas como

  • Tendencias y patrones en los datos
  • Las tasas de crecimiento de dichas tendencias
  • Variaciones estacionales en los datos
  • Patrones cíclicos en los datos que se repiten cada varios años

Cómo elegir el método de previsión adecuado para usted

Para que la previsión sea eficaz, se requiere la colaboración y la comunicación entre el pronosticador y la dirección de la empresa. Juntos, pueden responder a las preguntas que se plantean a continuación y determinar el mejor método de previsión para sus necesidades específicas.

1. ¿Cuál es el objetivo de esta previsión y cómo se utilizará?

Hay varias razones para realizar una previsión y el método que utilices estará muy influenciado por el grado de precisión que necesites de la información. Por ejemplo, si sólo intenta determinar si va a entrar en un mercado empresarial, bastará con hacer estimaciones generales. Sin embargo, si quiere hacer una previsión para presupuestar el futuro, la precisión será considerablemente más importante.

Los distintos métodos de previsión difieren en precisión y alcance, así como en coste. Eso significa que los dirigentes de la empresa deben determinar el valor de la información que van a recopilar para decidir el grado de precisión que necesitan.

Una vez determinado el propósito de la previsión' el pronosticador podrá aconsejar a la organización sobre la técnica que debe utilizar, así como la frecuencia con la que debe elaborar una previsión. Además, dependiendo de la intención, puede ser útil instalar un sistema de seguimiento de la precisión de la previsión.

2. ¿Cuáles son los componentes del sistema para los que se hará la previsión?

Para elegir un método de previsión adecuado, tendrá que tener en cuenta las variables que intervienen en cualquier aspecto del negocio que se esté estudiando. Por ejemplo, podría examinar los elementos y sus posiciones relevantes para un sistema de producción, un sistema de ventas o incluso un sistema de distribución. Los pronosticadores suelen examinar estas variables construyendo un diagrama de flujo con la ayuda de la dirección de la empresa.

Este diagrama de flujo puede determinar los diferentes aspectos y elementos que intervienen en determinados sistemas. Sin embargo, también identifica el acceso de la empresa a los datos, lo que tiene un impacto considerable en los métodos de previsión que se pueden utilizar.

En las áreas del sistema que están completamente bajo el control de la empresa, suele haber una gran cantidad de datos, así como una comprensión de las diferentes relaciones causales, lo que permite adoptar fácilmente los métodos de previsión que requieren este tipo de información.

3. ¿Influye el pasado en la estimación para el futuro?

Ciertos cambios en los sistemas pueden disminuir la fiabilidad de los patrones identificados en los datos del pasado. Por ejemplo, si se adoptara una nueva estrategia competitiva o se introdujera un nuevo producto en el mercado, las predicciones para el futuro serían menos precisas.

Aunque los cambios pueden tener un gran impacto, si se hicieron recientemente probablemente tendrán poco efecto en los patrones a corto plazo. En cambio, empezarás a ver su impacto completo durante un largo periodo de tiempo.

El pronosticador y el ejecutivo que le ayude tendrán que discutir a fondo todas las alteraciones para determinar la técnica más eficaz para su situación particular.

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